Análisis de datos versus ciencia de datos: conozcámoslos mejor

Cuando las empresas quieren realizar un seguimiento de sus decisiones con datos y utilizar hechos para tomar decisiones futuras, necesitan utilizar Big Data. Sin embargo, eso no es una tarea fácil si no recurren al análisis de datos frente a la ciencia de datos. Ambas disciplinas te ayudan a abordar las decisiones que necesitas tomar con el mejor enfoque posible, pero ¿cómo entenderlas y utilizarlas sin ser un científico de datos?

¿Qué es el análisis de datos? La esencia

El análisis de datos es la ciencia de extraer hechos de los datos y sacar conclusiones a partir de esos hechos. El término involucra todos los procesos, herramientas y técnicas, incluido el almacenamiento y organización de datos. El análisis de datos puede ayudar a las empresas a mejorar su rendimiento general, lograr una mayor satisfacción del cliente, liderar mejores campañas de marketing y personalizar su contenido. Libera el poder de los datos sin procesar al prepararlos para el consumo humano.

Para cualquier empresa, el análisis de datos tiene gran importancia en la búsqueda de las últimas tendencias a seguir, los posibles obstáculos a los que prestar atención y los problemas que deben resolverse. Cuando se utiliza de forma adecuada y con una buena herramienta, la analítica de datos:

• Proporciona una imagen clara de los procesos de negocio que ejecuta una organización y su desempeño.
• Presenta información sobre el factor de éxito de las campañas y respalda la toma de decisiones basada en datos.
• Brinda información valiosa sobre problemas, retrasos y caídas de métricas relevantes en diferentes departamentos.

El análisis de datos mejora los resultados comerciales a través de una variedad de técnicas como:

• Procesamiento de datos
• Visualización de datos
• Inteligencia de Negocio
• Análisis de texto y más.

En última instancia, cualquier organización puede mejorar su narrativa a través del análisis de datos: personalizar la estrategia y el contenido, desarrollar mejores productos e impulsar el rendimiento.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

El análisis de datos es de ayuda esencial para cualquier empresa que quiera obtener una ventaja competitiva e ir más allá de las expectativas. A continuación se presentan algunas áreas en las que el análisis de datos realmente puede ayudarle a transformarse y sobresalir.

Desarrollo de productos

Cuando aprovechas la información adecuada desde el principio, puedes predecir los resultados futuros de tal manera que te ayuden a crear un producto con una buena comprensión del mercado, del escenario de compra y del cliente objetivo, para que puedas igualar a sus necesidades.

Contenido de marketing dirigido

Todo el mundo sabe que las campañas de marketing exitosas están orientadas al cliente. Al utilizar el análisis de datos, puede elegir la forma y la dirección de la publicidad de manera inteligente y más efectiva, para impactar mejor a la audiencia y hacer que reaccione de la manera que usted desea.

Identificación de tendencias, problemas y oportunidades

El análisis de datos ayuda a las empresas a reconocer problemas potenciales y áreas de mejora. También muestra una imagen clara de las nuevas tendencias y oportunidades: todo lo que necesita hacer es seguir los datos.

Costos reducidos

Una buena herramienta de análisis de datos puede ayudarle a determinar dónde es necesario reducir los costos, qué inversiones innecesarias cancelar y orientar sus esfuerzos en marketing y ventas de tal manera que genere nuevo valor y reduzca los costos para su negocio.

Responsabilidad informada

El análisis de datos puede ayudar a cualquier directivo a aprender rápidamente dónde impulsar y dónde extraer su energía, para evitar errores y pérdidas, así como la desincronización del equipo.

¿Qué es la ciencia de datos: conocimientos y herramientas?

La ciencia de datos es un enfoque multidimensional para obtener información procesable a partir de grandes volúmenes de datos, prepararlos para el análisis y procesarlos, incluido realizar análisis de datos sobre ellos. La ciencia de datos revela patrones en los datos que luego se pueden presentar con la ayuda de herramientas de visualización de datos a las personas que toman las decisiones en una organización.

La ciencia de datos agrega conocimientos de datos con el uso de:

• Algoritmos
• Analítica
• Modelos de IA
• Procesamiento de datos
• Aprendizaje automático
• Análisis predictivo
• Programación de software y matemáticas.
• Visualización de datos

El ciclo de vida completo (o un proceso) de la ciencia de datos incluye varios procesos, los más importantes de los cuales son:

Capturar datos sin procesar

Este es el proceso de recopilar datos sin procesar en tiempo real de todas las fuentes relevantes a través de varios métodos.

Preparar datos

El proceso de poner los datos recopilados sin procesar en un formato apropiado para analizarlos y someterlos a aprendizaje automático, aprendizaje profundo u otros métodos de análisis.

Procesar datos

Examen de patrones, modelos, rangos, sesgos y otras métricas en los datos, que muestran cómo usarlos con análisis predictivos y obtener información útil.

Analizando datos

Probablemente el paso más importante del ciclo de vida: aquí es donde se realiza el análisis y se extraen los hechos importantes de los datos para utilizarlos más adelante.

Comunicar

Presentar lo que se encuentra a través de la visualización de datos con informes, gráficos y más, para generar un mayor impacto en los tomadores de decisiones que los revisarán.

Todos los procesos incorporados en la ciencia de datos se esfuerzan por llegar a los datos, procesarlos y, en última instancia, traducirlos en valor comercial.

¿Por qué es importante la ciencia de datos?

La ciencia de datos consolida y utiliza datos de una manera que ayuda a las empresas a obtener una ventaja competitiva y crear una cultura basada en datos en un equipo. Para una organización, la ciencia de datos puede significar aumentar las ventas de productos, tener campañas de marketing más sólidas, un mejor desempeño de todos los miembros del equipo en los diferentes departamentos e incluso prevenir ciberataques y aumentar la seguridad en los sistemas de TI.

En las operaciones diarias de cualquier empresa, grande o pequeña, la ciencia de datos es importante porque ofrece:

Estrategia empresarial beneficiosa

La ciencia de datos le permite tomar mejores decisiones estratégicas mediante un análisis informado del comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y el análisis de la competencia.

Mejor planificación de tareas

Comprender las tendencias permite tomar decisiones inteligentes para la planificación y gestión de proyectos, la distribución de tareas y el análisis del desempeño del equipo.

Buen conocimiento del mercado y de los clientes

Lo más vital para cualquier negocio es entender el mercado y las necesidades de los clientes, para poder dárselas. La ciencia de datos proporciona esos conocimientos tan necesarios que ayudan a atraer más clientes/usuarios y, en última instancia, ingresos.

Análisis de datos versus ciencia de datos

Es muy probable que encuentre los términos ciencia de datos y análisis de datos utilizados indistintamente. Sin embargo, existe una diferencia entre los dos. Si bien ambos tratan con big data, esencialmente la ciencia de datos es el paraguas que incluye el análisis de datos en sí mismo. El análisis de datos es una de las disciplinas componentes de la ciencia de datos, junto con las matemáticas, la estadística, la ciencia de la información, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la informática.

Otra diferencia importante es que, mientras que la ciencia de datos tiene como objetivo encontrar correlaciones significativas en grandes conjuntos de datos, la misión del análisis de datos es descubrir los detalles de los conocimientos extraídos.

Ambos enfoques abordan métodos de utilización y visualización de datos, aportando conocimientos complejos a las empresas que desean utilizar un enfoque basado en datos en su trabajo. A través de ellos, las empresas obtienen información útil y pueden mantenerse al tanto de las últimas tendencias.

¿Cómo se utilizan el análisis de datos y la ciencia de datos en las empresas?

Entonces, echemos un vistazo a cómo se utilizan el análisis de datos y la ciencia de datos en los negocios. Se centran en los conocimientos que extraemos de los datos, pero abordan diferentes aspectos de la estrategia organizacional.

A través de ambas disciplinas, la mayoría de las empresas llegan a conocer más profundamente a sus clientes y personalizar sus estrategias y productos en consecuencia. Eso aumenta el rendimiento general de una empresa. En los negocios, el análisis de datos y la ciencia de datos ayudan con las siguientes preguntas:

• ¿Qué causó el problema? (Reportes de datos)
• ¿Por qué ocurrió el problema? (Diagnóstico)
• ¿Qué podemos esperar que suceda a continuación? (Predicciones futuras)
• ¿Qué debemos hacer a continuación? (Recomendación de estrategia)

Estas son algunas de las principales cosas que se utilizan en una empresa el análisis de datos y la ciencia de datos.

Obtenga información detallada sobre la experiencia del cliente

Revelan detalles sobre sus clientes, como hábitos, características demográficas, aspiraciones, gustos y disgustos, etc. Con datos agregados, tiene la oportunidad de sacar conclusiones significativas a partir de hechos y métricas confiables.

Mejorar el marketing y las ventas

Con los datos, puede avanzar diez pasos en las expectativas de los clientes y aportar estrategias más precisas y acertadas en las campañas de marketing y ventas en curso.

Aborde los problemas rápidamente

Los datos brindan información sobre áreas potencialmente problemáticas y las empresas tienen la oportunidad de abordar los peligros antes de que se conviertan en problemas importantes. La incorporación de la ciencia de datos elimina los obstáculos de manera eficiente y rápida.

Interpretar datos complejos

Dependiendo de las herramientas que utilicemos para recopilar e interpretar datos, las empresas pueden alcanzar sus objetivos más rápidamente. Extraer los datos correctos y más valiosos y visualizarlos, compartirlos y relacionarlos con los propósitos de la organización es realmente invaluable.

Proceso de toma de decisiones más rápido

Con herramientas que le ayudan a ver e interpretar datos en tiempo real, el proceso de toma de decisiones es flexible, rápido y ayuda tanto al equipo como a los gerentes a ser inteligentes en su estrategia y avanzar con facilidad.

Cómo utilizar la ciencia de datos y el análisis de datos en sus flujos de trabajo

Hay cinco pasos para utilizar un flujo de trabajo de ciencia de datos/análisis de datos en la estructura diaria de su negocio.

Paso 1: haga la pregunta

Para encontrar los datos correctos, debe hacer la pregunta correcta y luego extraer la respuesta a partir de la información que recibirá.

Paso 2: obtenga los datos

Recopilar los datos con las herramientas adecuadas y capturar su esencia es el siguiente paso del proceso.

Paso 3: explorar los datos

La exploración de datos es el siguiente paso del proceso: familiarizarse y clasificar los conocimientos que acaba de recopilar.

Paso 4: modelar los datos

Los datos se pueden construir, modelar, medir y validar antes de estar listos para ser presentados.

Paso 5: comunicar los datos

Comunicar y compartir los datos visualizando los resultados y recibiendo comentarios al respecto es probablemente el paso más importante en este proceso, ya que ayuda a proporcionar información práctica sobre qué hacer a continuación.

Para lograr un buen flujo de trabajo y estar más basado en datos con solo unos pocos clics, necesita una herramienta que incorpore buenas funciones de análisis de datos.

Cómo Slingshot puede ayudar a su empresa con el análisis de datos

Slingshot es una herramienta que agrega análisis de datos, gestión de información y proyectos, chat y evaluación comparativa de estrategias basadas en objetivos, todo en una aplicación intuitiva. Gracias al motor de inteligencia empresarial completo que contiene, puede conectarse rápidamente a sus diferentes fuentes de datos y crear paneles en cuestión de minutos.

Como herramienta de análisis de datos, Slingshot crea un flujo de trabajo perfecto mediante la creación de diferentes tipos de paneles. Es más fácil que nunca porque ocurre con solo unos pocos clics, con muchas opciones para editar, una gran cantidad de tipos de gráficos, filtros y opciones para guardar y compartir sus paneles con miembros del equipo internos y externos.

En esencia, Slingshot se centra en características basadas en datos que ayudan a los equipos a mantenerse al tanto de los datos actuales de las campañas, a través de paneles, seguimiento de KPI y hojas de cálculo de indicadores de KPI que se convierten en análisis de datos que luego se comparten fácilmente. También ofrece un conjunto de funciones estadísticas que le permiten recibir más información sobre sus visualizaciones.

Slingshot es simultáneamente una herramienta de inteligencia empresarial que le proporciona paneles y análisis, una plataforma de chat para facilitar la colaboración, un software de gestión de proyectos y una herramienta de planificación para el equipo, lo que ayuda con la propiedad, la división de tareas y el seguimiento del progreso y/o o problemas. ¿Interesado en aprender más?