Análisis de datos con Microsoft y Power BI

Las empresas necesitan el análisis de datos más que nunca.

En esta ruta de aprendizaje, aprenderá sobre la vida y el recorrido de un analista de datos, las capacidades, las tareas y los procesos por los que transitan para contar una historia con datos para que permitan tomar decisiones empresariales fiables.

Aprenderá cómo un analista de datos utiliza el conjunto de herramientas y servicios de Power BI para contar una historia convincente a través de informes y paneles de información, y la necesidad de un verdadero BI en la empresa.

Esta ruta de aprendizaje puede ayudarle a prepararse para el certificado Microsoft Certified: Data Analyst Associate.

Esta ruta de aprendizaje lo ayuda a prepararse para Exam PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst.

Requisitos previos: Ninguno

Introducción

Como analista de datos, tiene una misión.

Piense en todos los datos que se generan a diario y que están disponibles en una organización, desde datos transaccionales en una base de datos tradicional, datos de telemetría de los servicios que usa, hasta las señales que obtiene de distintas áreas, como las redes sociales.

Por ejemplo, las empresas minoristas actuales recopilan y almacenan grandes cantidades de datos, que realizan el seguimiento de los elementos que se han examinado y comprado, las páginas que se han visitado en su sitio, los pasillos en los que se compran los productos, los hábitos de gasto y mucho más.

Con los datos y la información como el activo más estratégico de una empresa, el reto subyacente que las organizaciones tienen hoy en día es entender y usar sus datos para afectar de manera positiva al cambio dentro de la empresa.

Pero las empresas continúan intentando usar sus datos de forma significativa y productiva, lo que afecta a su capacidad de actuación.

Una empresa minorista debe ser capaz de usar sus enormes cantidades de datos e información de una forma que afecte al negocio, por ejemplo para lo siguiente:

  • Seguimiento del inventario
  • Identificación de hábitos de compra
  • Detección de tendencias y patrones de usuarios
  • Recomendación de compras
  • Definición de optimizaciones de precios
  • Identificación y detención del fraude

Además, puede buscar patrones de venta diarios o mensuales.

Otros segmentos de datos comunes que puede que quiera examinar son día a día, semana a semana y mes a mes, para que pueda comparar las ventas de una semana con las de la misma semana del año anterior, por ejemplo.

La clave para desbloquear estos datos es poder contar una historia con ellos.

En el mundo empresarial tan competitivo y frenético de hoy en día, la elaboración de informes que cuentan esa historia es lo que ayuda a los líderes empresariales a adoptar medidas en función de los datos.

Los responsables de la toma de decisiones empresariales dependen de una historia precisa para impulsar mejores decisiones empresariales.

Cuanto más rápido pueda tomar una empresa decisiones precisas, más competitiva será y de más ventajas disfrutará.

Sin la historia, cuesta comprender lo que los datos intentan contar.

Pero no basta con tener solo datos. Debe ser capaz de actuar en función de ellos para que tengan efecto en la empresa.

Por ejemplo, para reasignar recursos internos a fin de dar cabida a una necesidad, o bien para poder identificar una campaña con errores y saber cuándo modificar el rumbo.

En estas situaciones son donde destaca la importancia de contar una historia con los datos.

El reto subyacente al que se enfrentan las empresas actuales es comprender y usar sus datos de forma que afecten a su negocio y, en última instancia, a sus beneficios.

Debe ser capaz de examinar los datos y facilitar decisiones empresariales de confianza.

Después, necesitará la capacidad de examinar las métricas y comprender claramente su significado.

Este requisito podría parecer complicado, pero es una tarea que puede hacer.

El primer paso consiste en asociarse con los expertos en datos de la organización, como ingenieros y científicos de datos, para que le ayuden a obtener los datos que necesita para contar la historia.

Pida a estos expertos que le acompañen en ese viaje por los datos.

El proceso de contar una historia mediante datos también se vincula a la creación de esa cultura de datos dentro de la organización.

Aunque la historia es importante, dónde se cuenta también es fundamental para garantizar que se transmite a las personas adecuadas.

Además, asegúrese de que los usuarios puedan detectar la historia, de que saben dónde encontrarla y de integrarla en las interacciones habituales.

El análisis de datos existe para facilitar la superación de estos desafíos y obstáculos, lo que en última instancia ayuda a las empresas a obtener conclusiones y revelar el valor oculto entre la multitud de datos a través de la narrativa.

A medida que lea, obtendrá información sobre cómo usar y aplicar aptitudes analíticas para ir más allá de un único informe e influir en la organización contando historias con los datos e impulsando esa cultura de datos.

Información general sobre el análisis de datos

Antes de que los datos se puedan usar para contar una historia, se deben someter a un proceso que permita usarlos en la historia.

El análisis de datos es el proceso de identificar, limpiar, transformar y modelar los datos para detectar información significativa y útil.

Después, los datos se convierten en una historia a través de informes para el análisis con el fin de admitir el proceso crítico de toma de decisiones.

A medida que el mundo se vuelve más controlado por datos, la narrativa a través del análisis de datos se convierte en un componente y un aspecto fundamental de las pequeñas y grandes empresas.

Es el motivo por el que las organizaciones continúan contratando analistas de datos.

Las empresas controladas por datos toman decisiones basadas en la narrativa que transmiten sus datos y, en el mundo actual, los datos no se usan en todo su potencial, un desafío al que la mayoría de las empresas se debe enfrentar.

El análisis de datos es y debe ser un aspecto fundamental de todas las organizaciones para ayudar a determinar el impacto para su negocio, y debe incluir la evaluación de la opinión de los clientes, la realización de investigaciones de mercado y productos, y la identificación de tendencias u otra conclusión sobre los datos.

Aunque el proceso de análisis de datos se centra en las tareas de limpieza, modelado y visualización de datos, el concepto de análisis de datos y su importancia para las empresas no se debe subestimar.

Para analizar los datos, los componentes principales del análisis se dividen en las siguientes categorías:

  • Descriptivo
  • Diagnóstico
  • Predictivo
  • Prescriptivo
  • Cognitivo

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo ayuda a responder preguntas sobre lo que ha sucedido, en función de datos históricos.

Las técnicas de análisis descriptivo resumen grandes conjuntos de datos para describir resultados para las partes interesadas.

Mediante el desarrollo de indicadores clave de rendimiento (KPI), estas estrategias pueden facilitar el seguimiento del éxito o el fracaso de los objetivos clave.

En muchos sectores se usan métricas como la rentabilidad de la inversión (ROI), y las métricas especializadas se desarrollan para realizar un seguimiento del rendimiento en sectores específicos.

Un ejemplo de análisis descriptivo es la generación de informes para proporcionar una visión de los datos financieros y de ventas de una organización.

Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico ayuda a responder preguntas sobre por qué se ha producido un evento.

Las técnicas de análisis de diagnóstico complementan el análisis descriptivo básico y usan los resultados del análisis descriptivo para identificar la causa de estos eventos.

Después, los indicadores de rendimiento se investigan aún más para descubrir por qué estos eventos han mejorado o empeorado.

Este proceso se suele realizar en tres pasos:

  1. Identificación de anomalías en los datos. Estas anomalías pueden ser cambios inesperados en una métrica o en un mercado determinado.
  2. Recopilación de datos relacionados con estas anomalías.
  3. Uso de técnicas estadísticas para detectar relaciones y tendencias que expliquen estas anomalías.

Análisis predictivo

El análisis predictivo ayuda a responder a preguntas sobre lo que ocurrirá en el futuro.

Las técnicas de análisis predictivo usan datos históricos para identificar tendencias y determinar la probabilidad de que se repitan.

Las herramientas de análisis predictivo proporcionan conclusiones valiosas sobre lo que podría ocurrir en el futuro.

Engloban diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, como las de redes neuronales, árboles de decisión y regresión.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo ayuda a responder preguntas sobre las acciones que se deben llevar a cabo para lograr un objetivo.

Las conclusiones obtenidas con el análisis prescriptivo permiten a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos.

Esta técnica permite que, en caso de incertidumbre, las empresas tomen decisiones fundamentadas.

Las técnicas de análisis prescriptivo dependen utilizan el aprendizaje automático como una de sus estrategias para buscar patrones en conjuntos de datos de gran tamaño.

Mediante el análisis de eventos y decisiones anteriores, las organizaciones pueden calcular la probabilidad de otros resultados.

Análisis cognitivo

El análisis cognitivo intenta obtener inferencias a partir de datos y patrones existentes, derivar conclusiones en función de bases de conocimiento existentes y, después, devolver estos resultados a la base de conocimiento para futuras inferencias, un bucle de comentarios de autoaprendizaje.

El análisis cognitivo ayuda a saber lo que podría ocurrir si cambiaran las circunstancias y a determinar cómo se podrían controlar estas situaciones.

Las inferencias no son consultas estructuradas basadas en una base de datos de reglas, sino supuestos no estructurados que se recopilan de varios orígenes y se expresan con distintos grados de confianza.

El análisis cognitivo eficaz depende de algoritmos de aprendizaje automático y usa varios conceptos del procesamiento de lenguaje natural para entender orígenes de datos desaprovechados anteriormente, como los registros de conversaciones de centros de llamadas y revisiones de productos.

Ejemplo

Mediante la habilitación de informes y visualizaciones de datos, una empresa minorista usa análisis descriptivos para examinar patrones de compras de años anteriores a fin de determinar qué productos podrían ser populares el año siguiente.

Es posible que la empresa también examine datos complementarios para comprender el éxito de un producto concreto y si esa tendencia se mantiene, lo que le ayudará a determinar si debe mantener existencias de ese producto.

Es posible que una empresa determine que un producto concreto fue popular en un período de tiempo determinado.

Y entonces puede usar este análisis para saber si los esfuerzos de marketing o las actividades en redes sociales han contribuido al aumento de las ventas.

Una faceta subyacente del análisis de datos es que las empresas necesitan ser capaces de confiar en sus datos.

Como práctica, el proceso de análisis de datos toma datos de fuentes de confianza y los convierte en algo que es consumible, significativo y fácil de comprender para ayudar con el proceso de toma de decisiones.

El análisis de datos permite a las empresas comprender sus datos de manera integral a través de procesos y decisiones controladas por datos, para de ese modo confiar en sus decisiones.

A medida que la cantidad de datos crece, también lo hace la necesidad de analistas de datos.

Un analista de datos sabe cómo organizar la información y sintetizarla en algo relevante y comprensible.

También sabe cómo recopilar los datos correctos y qué hacer con ellos, es decir, dar sentido a los datos a pesar de la sobrecarga de datos.

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