La información se presenta de muchas formas diferentes. Y hoy nos encontramos con mucha información dondequiera que vayamos. Especialmente en los negocios, los analistas y gerentes necesitan lidiar con mucha información diariamente y tomar decisiones para el futuro. Cuando muchos datos diversos vienen en formatos no estructurados o poco estructurados, es difícil o incluso imposible tratarlos de manera eficiente. Eso es donde análisis de datos entra en juego. Es el proceso de dar estructura a datos previamente no estructurados, haciéndolos más disponibles para extraer significado.
El proceso de poner orden
Los macrodatos han supuesto una revolución en la forma de hacer negocios. Ahora, siempre que una empresa crece, también lo hace la cantidad de datos con los que tiene que lidiar. Y tratar con una gran cantidad de datos generalmente significa que a menudo se encontrará con una gran cantidad de información no estructurada. Para que esta información tenga sentido, tenemos que ponerle orden.
Un componente de software conocido como analizador de datos lo hace mediante un procedimiento de dos pasos. El primer paso es el análisis lingüístico, que es, en términos generales, el proceso de identificación y categorización de unidades de datos significativas. Estas unidades se denominan tokens, el proceso en sí a veces se denomina tokenización. Los tokens irrelevantes y sin sentido, como los espacios en blanco, se eliminan, y solo nos quedan aquellos datos que tienen significado.
El segundo paso se denomina análisis sintáctico, ya que define las relaciones entre diferentes tipos de datos. Se hace organizando los tokens en una estructura relacional conocida como un árbol de análisis. Al mostrar las relaciones entre otras unidades de datos, esta estructura facilita la lectura y la comprensión tanto del software como de los humanos.
Se puede agregar un tercer paso, llamado análisis semántico. Pero como este paso se refiere a resaltar el significado de los datos, por lo general no se incluye en el analizador y se deja para procesos que involucran más la guía humana.
Casos de uso de análisis de datos
Por lo tanto, el objetivo general del análisis de datos es hacer que los datos sean más estructurado. Los datos bien ordenados son más fáciles de leer y encontrar significado. Y solo los datos significativos pueden utilizarse de manera beneficiosa. Veamos más de cerca los usos del análisis de datos para mejorar el manejo de datos y obtener resultados gratificantes para la empresa.
1) Optimización del flujo de trabajo. Las empresas manejan una gran cantidad de datos como una cuestión de operaciones diarias. Cuando los datos no están estructurados y son difíciles de leer, naturalmente, se necesita mucho más tiempo para utilizarlos. Al colocar los datos en estructuras más accesibles, el análisis de datos facilita la utilización de los datos necesarios para las necesidades comerciales. De esta manera, se optimiza el flujo de trabajo y se dedica mucho menos tiempo a los procesos de manejo de datos. El tiempo y el esfuerzo ahorrados se pueden invertir en aportar valor adicional a la empresa.
2) Inteligencia de inversiones. Los datos que vienen en forma cruda, desordenada y difícilmente legible son un regalo tanto para los inversores como para las empresas. Los datos deben analizarse y entenderse para utilizar la información disponible para las predicciones del mercado y los conocimientos sobre las oportunidades de inversión. El análisis de datos es el primer y crucial paso hacia esta comprensión. Acelera el análisis de datos y hace que los datos sean más fáciles de usar para extraer información valiosa, lo que puede conducir a inversiones rentables.
3) Revelando varios significados. La misma información, especialmente cuando hay mucha, se puede utilizar de muchas formas productivas diferentes. La manipulación y el análisis hábiles de los datos pueden revelar más significado del que se esperaba al principio. Esto conduce a más formas de utilizar los datos para obtener resultados beneficiosos. Esta variedad de propósitos y aplicaciones es más cómoda de ver cuando la estructura del conjunto de datos es clara. Una instalación bien ordenada hace que los datos sean más flexibles para el análisis, lo que permite que el potencial de los datos emerja con mayor claridad.
Cortando las gemas
Los datos de hoy son tan valiosos como los recursos naturales extraídos de la tierra y los océanos. Y parece que se acerca un momento en el que será mucho más útil. Esto significa que este es el momento de aprender a cultivar los datos de las gemas que se encuentran en su interior.
El analizador de datos es una de las herramientas para hacerlo. Se necesita un bloque de datos aproximado y sin cortar y los corta para revelar las formas adecuadas y preciosas, listas para ser utilizadas. Por supuesto, hay muchas otras herramientas que se pueden utilizar con los datos para aprovechar todo su poder de verdad. Pero el análisis se encuentra entre los primeros, ya que prepara los datos para un análisis posterior.
Como muchas otras herramientas, un analizador de datos puede ser construido por la empresa o adquirido de aquellos que se especializan en construir dichos dispositivos para el manejo de datos. Cualquiera que sea el camino que se tome, lo más importante es que se utilicen herramientas de la más alta calidad para descubrir el enorme valor de los datos procesados correctamente.
