Data Analytics Para Principiantes | ¿Qué es y qué hace un Data Analyst?








Durante la extensa historia de la humanidad, numerosos personajes ilustres como Francis Bacon, Sam Walton y el mismísimo Bill Gates han llegado a la conclusión de que la información es poder. Frase que se ha ido resignificando una y otra vez a través de los siglos; y que hoy en día tiene más sentido que nunca.


Destacados analistas afirman que la información es el nuevo petróleo, algo que ya no nos resulta nada descabellado al observar a las grandes empresas de la actualidad como Google, Amazon, Facebook, Apple y Microsoft competir ferozmente por obtener la mayor cantidad de datos de sus usuarios. Esto ha provocado que los gobiernos empiecen a generar regulaciones y a tomar medidas de fuerza para proteger la privacidad de las personas.


Las empresas que entienden la importancia de analizar datos para crear soluciones innovadoras, son las que van a lograr obtener una ventaja competitiva en el mundo que se viene y es por esto que es tan importante la metodología de Data Analytics. Especialidad que vamos a estar introduciendo en este nuevo Coder Blog.


En este artículo de Data Analytics para principiantes vamos a estar analizando de qué se trata esta disciplina, sus herramientas, sus diferencias con disciplinas similares, el rol de un Data Analyst y otros factores importantes para introducirnos en ella.


¡Empecemos por el principio!








1.1 Data Analytics Para Principiantes: ¿Qué es Data Analytics?


En pocas palabras, podemos decir que Data Analytics es básicamente un conjunto de métodos y técnicas de medición, que nos ayudan a estudiar, depurar y transformar datos en información relevante. Este proceso nos permite arribar a conclusiones y tomar decisiones estratégicas para nuestro negocio.


Data Analytics no es un software, sino que se trata de un grupo de tareas que se piden en tres grandes etapas: recolección, transformación y visualización. Este proceso nos permite identificar las necesidades del negocio a fin de trabajar en diferentes soluciones.








Filosofía del Data Analytics.





Esta metodología debe ser llevada a cabo por profesionales con un criterio afilado, capaces de determinar las métricas que deben ser tenidas en cuenta ya que no todas son válidas. Asimismo, estas personas deben tener capacidad de analizar datos utilizando persas herramientas básicas. 


La tendencia a trabajar en base al análisis de datos está en aumento ya que las organizaciones que trabajan de esta manera pueden tomar mejores decisiones operativas y gestionar los riesgos.


Para entender el concepto de Data Analytics es importante mencionar que existe una diferencia importante entre Dato e Información:


Dato: Es una característica o atributo sin procesamiento, el cual no informa nada por sí solo. Los datos son simplemente esos atributos que le dan identidad a un objeto o ser viviente. Por Ejemplo: Nombre, Apellido, País, DNI, Marca, Modelo.


Información: Es la unión de datos procesados, que se complementa para informar un hecho. La información es la unión de varios datos, permite complementar datos que no tienen sentido por sí solos, para brindar un contexto completo a una situación. Por Ejemplo: Andres Perez, argentino de 62 años. 











A partir de analizar exhaustivamente los datos de un negocio, esta metodología obtiene información relevante para tomar decisiones.





1.2 Historia del Data Analytics


Para continuar con nuestra guía de Data Analytics para Principiantes vamos a repasar brevemente la historia de esta disciplina. La historia del Data Analytics o Análisis de Datos se pide en tres grandes hitos, denominados Analytics 1.0, 2.0 y 3.0





Analytics 1.0:


Comenzó cerca del año 1990.Esta etapa se caracteriza principalmente por ser la era del datawarehouse empresarial, utilizado para información, y del software de business intelligence, utilizado para consultar y reportar.Se crearon los primeros sistemas de información hechos a medida para empresas cuya gran escala justificaba la inversión, que luego eran comercializados por proveedores externos en formas más genéricas.Empezaron a aparecer los especialistas en administración de datos, quienes dedicaban gran parte de su tiempo a preparar datos para el análisis y relativamente poco tiempo al análisis en sí.Los conjuntos de datos eran lo suficientemente pequeños en volumen y estáticos como para ser separados en almacenes para su análisis.





Analytics 2.0:


Comenzó cerca del año 2000.Aparece por primera vez el término Big Data, cuando empresas de redes sociales y basadas en Internet como Google o eBay, comenzaron a acumular y analizar nuevos tipos de información.Se comenzaron a crear herramientas de análisis más poderosas y se detectó la oportunidad de obtener ganancias proporcionándolas, por lo que las empresas se apuraron a desarrollarlas.Los analistas y especialistas en administración de datos, comienzan a dedicar mayor tiempo al análisis, lo que produce el surgimiento de nuevos tipos de información.Comienzan a aparecer los macrodatos, que empezaron a distinguirse de los pequeños porque no eran generados exclusivamente por los sistemas de transacciones internos de una empresa. También se obtuvieron de fuentes externas, provenientes de Internet, sensores de varios tipos, iniciativas de datos públicos como el proyecto del genoma humano y capturas de grabaciones de audio y video.





Analytics 3.0:


Comenzó cerca del año 2010 y se extiende hasta el día de hoy.Las organizaciones integran grandes y pequeños volúmenes de datos, de fuentes internas y externas y en formatos estructurados y no estructurados para producir nuevos conocimientos en modelos predictivos y prescriptivos.Hoy en día, no solo las empresas de información y las empresas en línea pueden crear productos y servicios a partir del análisis de datos, sino también todas las empresas de todas las industrias. Si una empresa fabrica cosas, mueve cosas, consume cosas o trabaja con clientes, tiene cantidades cada vez mayores de datos sobre esas actividades. Cada dispositivo, envío y consumidor deja un rastro, que se puede analizar en beneficio de los clientes y los mercados. Además, cada compañía tiene la capacidad de integrar el análisis y la optimización en cada decisión comercial que se tome en la primera línea de sus operaciones.





1.3 ¿Para qué sirve el Data Analytics?


La disciplina del Data Analytics tiene un gran campo de aplicaciones, nos brinda muchos beneficios y sirve a múltiples propósitos:


Principalmente nos ayuda a eliminar subjetividades permitiendo que todos los miembros de la empresa puedan tomar decisiones basadas en datos y no en instinto o experiencia previa.Nos permite identificar tanto a los productos como a los clientes que mayor y menor rentabilidad nos generan. De esta manera podemos enfocarnos en potenciar aquellos que producen más beneficios y dar de baja o mejorar aquellos que no generan suficiente rédito.Hace posible mejorar y optimizar en gran medida la experiencia del usuario en nuestras plataformas digitales.Nos da acceso a conocer en profundidad a nuestros clientes, saber quiénes son nuestros clientes destacados, identificar la manera de satisfacer sus necesidades y encontrar otros con características similares.Nos da la posibilidad de generar previsiones de volúmenes de producción a futuro.Nos ayuda a identificar patrones de comportamiento del cliente y tendencias de una manera más sencilla para usarlas a favor de nuestro negocio.Nos posibilita identificar y anticiparnos a diferentes factores de riesgo que pudieran poner en jaque la viabilidad del negocio. Nos permite encontrar oportunidades no detectables y obtener nuevas perspectivas para crear nuevos productos y potenciar el crecimiento de nuestro negocio.Nos ayuda a dar un mejor servicio y evitar posibles fraudes.





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1.4 Tipos de Data Analytics





Análisis Descriptivo.Análisis de Diagnóstico.Análisis Predictivo.Análisis Prescriptivo.





Análisis Descriptivo:











Naturaleza: Es un tipo de análisis de datos que se utiliza para describir tendencias importantes en los datos que tenemos y evidenciar las situaciones que deriven a nuevos hechos.


Es una respuesta a la pregunta: ¿Qué pasó?


¿Cómo se realiza un análisis descriptivo?: El análisis se basa en una o varias preguntas de investigación y no tiene una hipótesis. Asimismo, supone recopilar datos relacionados, organizarlos, tabularlos y describir el resultado.


Para realizar un análisis descriptivo es necesario calcular medidas simples de composición y distribución de variables. Dependiendo del tipo de datos pueden ser tasas, proporciones, promedios o razones. Asimismo, siempre que sea pertinente como en el caso de las encuestas por muestreo, se pueden utilizar medidas de asociación entre variables para determinar si son estadísticamente significativas o no las diferencias observadas entre hombres y mujeres.


Las bases de conocimiento que se desprenden de este análisis, pueden dar lugar a análisis cuantitativos. Los datos pueden dar lugar a perspectivas útiles para crear una hipótesis, en caso de que se interpreten de manera adecuada.





Análisis de Diagnóstico:











Naturaleza: Es un tipo de análisis de datos en el que se definen conclusiones fundamentadas en datos históricos identificados por el análisis descriptivo. Mientras que el análisis descriptivo representa un paso de inicio para tomar decisiones en la mayoría de las empresas, narrando hechos que ya sucedieron. El análisis de diagnóstico va un paso más allá para descubrir el razonamiento detrás de ciertos resultados 


Es una respuesta a la pregunta: ¿Por qué pasó?


¿Cómo se realiza un análisis de diagnóstico?: Este tipo de análisis generalmente se realiza mediante técnicas como el descubrimiento de datos, el desglose, la extracción de datos y las correlaciones. En el proceso de descubrimiento, los analistas identifican las fuentes de datos que les ayudarán a interpretar los resultados. Profundizar implica centrarse en una determinada faceta de los datos o un widget en particular. Este desglose se realiza fácilmente utilizando una plataforma de BI.





Análisis Predictivo:











Naturaleza: Es un tipo de análisis de datos que dominan los Data Scientists y sirve básicamente para identificar comportamientos futuros en base a la información histórica.


Es una respuesta a la pregunta: ¿Qué pasará?


¿Cómo se realiza un análisis de diagnóstico?: Este análisis lo realizan los científicos de datos, a quienes se les asignan pasos en el flujo de trabajo analítico representados por las siguientes cinco categorías:


Identificar los resultados comerciales: Es importante determinar qué preguntas deben responderse mediante el análisis predictivo. Si no se identifican los resultados correctos, ejecutar análisis predictivos es como lanzar dardos en la oscuridad. También es importante identificar los impulsores (variables independientes) que probablemente afectarán el resultado (variable dependiente).


Determinar los datos necesarios para capacitar: El análisis predictivo requiere datos de múltiples fuentes, por lo que los analistas deben identificar las fuentes de datos actuales. Si las fuentes existentes son insuficientes, deben adquirir datos de otras fuentes para garantizar que los modelos puedan entrenarse con precisión.


Determinar métodos de análisis: Diferentes técnicas son adecuadas para responder diferentes preguntas dependiendo de la cantidad y tipo de datos disponibles. El análisis estadístico, las redes neuronales, el aprendizaje automático y la minería de datos son ejemplos de técnicas sofisticadas que pueden predecir resultados.


Validar resultados: La analítica avanzada no se puede utilizar como una caja negra. Los datos de entrenamiento incorrectos, los algoritmos incorrectos y las suposiciones deficientes son solo algunos de los escollos que pueden resultar en predicciones falsas. Los científicos de datos deben trabajar en estrecha colaboración con analistas y líderes de líneas de negocio para garantizar que los modelos predictivos tengan sentido comercial.


Probar las predicciones sobre el rendimiento: Los modelos predictivos deben ajustarse continuamente para mejorar la precisión. Si un modelo falla, los analistas deben identificar la causa raíz y volver a capacitarse y probar para mejorar los modelos.


Las soluciones modernas de análisis predictivo deben proporcionar a los científicos de datos un banco de trabajo de productividad que admita todas estas funciones. Pero el análisis predictivo no se trata solo de la productividad de los científicos de datos. El valor de la analítica predictiva proviene de su implementación dentro de otras aplicaciones en el flujo de negocios. Eso significa que una solución de análisis predictivo debe admitir la ejecución de puntuaciones predictivas a escala.





Análisis Prescriptivo:











Naturaleza: El análisis prescriptivo se complementa con el análisis predictivo ya que toma como fuente de información la salida de la predicción, combinado con reglas y optimización basada en restricciones. Esto permite tomar mejores decisiones sobre qué hacer. La decisión podría ser enviar una tarea automatizada a un tomador de decisiones humano junto con un conjunto de recomendaciones de acción siguiente, o enviar un comando de acción siguiente preciso a otro sistema.                                               


Por lo tanto, el análisis prescriptivo es más adecuado para situaciones en las que las restricciones son precisas. Esto suele suceder con las elecciones tácticas, en las que se deben tomar muchas decisiones dentro de un período determinado. Algunos ejemplos de esto incluyen compras de publicidad programática, negociación de acciones y detección de fraudes. Sin embargo, el universo de situaciones en las que se están aplicando análisis prescriptivo continúa expandiéndose y eventualmente estará en muchos tipos de procesos de toma de decisiones.


La adopción más amplia de análisis prescriptivo a menudo se ve obstaculizada no por la funcionalidad de las soluciones de análisis prescriptivo, sino más bien por factores externos como la regulación gubernamental, el riesgo de mercado o el comportamiento organizacional.  Esta es la situación en la atención médica, por ejemplo, donde existen algunos éxitos tempranos, pero la adopción generalizada de análisis prescriptivos aún llevará años. Independientemente del plazo para la adopción generalizada de análisis prescriptivos, todas las empresas deben comenzar a evaluar la aplicabilidad de este tipo de análisis para sus propias operaciones.


Es una respuesta a la pregunta: ¿Qué debería hacer?





1.5 Ciclo de vida de los datos


Uno de los conceptos principales del Data Analytics es el hecho de que los datos tienen un ciclo de vida que está formado por 6 etapas clave: Recolección, Mantenimiento, Síntesis, Uso, Publicación y Depuración.











Recolección


Objetivo de la Etapa: Identificación del origen de los datos. Almacenamiento de forma digital.


La recopilación de datos juega el papel más importante en el ciclo de vida del dato. Internet proporciona fuentes de datos casi ilimitadas para una gran variedad de temas. La importancia de esta área depende del tipo de negocio, pero las industrias tradicionales pueden adquirir una fuente persa de datos externos y combinarlos con sus datos transaccionales.


En esta etapa se definen los usuarios principales del desarrollo, ya que, a partir de la visión de estos, podremos realizar un relevamiento inicial, y plantear cuál es el objetivo como entregable.


Por ejemplo, supongamos que nos gustaría crear un sistema que recomiende restaurantes. El primer paso sería recopilar datos, en este caso, reseñas de restaurantes de diferentes sitios web y almacenarlos en una base de datos. Como estamos interesados en el texto sin formato, y lo usamos para análisis, no es tan relevante dónde se almacenarán los datos para desarrollar el modelo. 





Mantenimiento


Objetivo de la Etapa: Revisión de la información. Se procesa para garantizar su calidad.


Una vez hemos recolectado todos los datos necesarios, en esta fase hay que limpiar esos datos. Y cuando hablamos de limpiar nos referimos a eliminar campos que no sean útiles, transformarlos y normalizarlos según lo necesitemos. Es importante eliminar registros inconsistentes. 





Síntesis: 


Objetivo de la Etapa: Se modela la información de acuerdo a los indicadores requeridos.


Durante esta fase haremos algunos tests estadísticos y usaremos técnicas de visualización y medición para conocer más detalles/patrones sobre nuestros datos. Identificaremos posibles distribuciones de cada variable/característica.


Determinar cuáles son las segmentaciones más importantes, así como también la o las fechas que determinarán el histórico y los periodos de tiempo del análisis. 





Uso: 


Objetivo de la Etapa: Se dispone la información para su explotación, en la generación de reportes, informes, modelos, etc.


En esta etapa del ciclo se identifican los usuarios que podrán usar los datos ya sintetizados. Los datos pueden estar disponibles en la base de datos para su acceso y su uso en cualquier herramienta, o en un tablero de control ya desarrollado. 


Es importante destacar que los usuarios principales fueron definidos en la etapa de recolección de los datos, ya que, al iniciar el proyecto de análisis y explotación de datos, se identifica quienes serán los beneficiados por el despliegue.





Publicación:


Objetivo de la Etapa: El análisis realizado es expuesto, para la toma de decisiones. 


Esta etapa se complementa con la de uso, en la mayoría de los casos son etapas que se pueden desarrollar en paralelo. En esta instancia se define en qué herramienta se publicará la información, para que todos los involucrados puedan comenzar a usarla y tomar decisiones para el negocio. 





Depuración: Objetivo de la Etapa: Gracias a la exposición, se detecta si la información requiere agregaciones, eliminaciones o cambios.


En esta etapa se solicita a todos los involucrados, devolución del uso que le dieron a los datos. A partir de esta información de validación, podremos entender sí nuestros datos tuvieron un correcto proceso de extracción, transformación y recargar. 


En esta instancia se benefician todas las partes de la iniciativa, porque permite identificar oportunidades de mejora para la creación de la información, identificar nuevas formas de uso y publicación, y también la definición de nuevos indicadores y segmentaciones para la toma de decisiones.








A través de los primeros cuatro puntos de este artículo ya pudimos entender qué es Data Analytics y sus principales características. Para continuar con nuestra guía de Data Analytics para Principiantes, es momento de definir qué NO es Data Analytics, diferenciando este concepto de otros relacionados.








2.1 Data Analytics Vs Data Science


En muchas ocasiones se suelen confundir los conceptos de Data Analytics y Data Science ya que estos trabajan de manera cercana, sin embargo, existen grandes diferencias entre ambos métodos. La diferencia entre Data Analytics y Data Science radica principalmente en la función de cada uno. Mientras que un científico de datos realiza predicciones en base a patrones del pasado, el analista de datos extrae información vital a partir de los datos históricos de un negocio. 


Otra diferencia importante es que mientras el Data Scientist se preocupa por hacerse preguntas, el Data Analyst se preocupa por responder preguntas. Asimismo, un científico recurrirá a extraer información de varias fuentes, mientras que el analista generalmente lo hará de solo una. Respecto a este punto, es importante mencionar que el Scientist utiliza Machine Learning para obtener información, mientras que el Analyst recurre a lenguajes de programación como Python.


Respecto al campo de aplicación de sus conocimientos, podemos decir que el científico de datos tiene mayor libertad de acción mientras que un analista se encarga de aplicarlos exclusivamente a resolver problemas de negocios.





2.2 Data Analytics Vs Business Intelligence


Otros dos conceptos que en muchas ocasiones se suelen confundir son los de Business Intelligence y Data Analytics. 


La diferencia entre Business Intelligence y Data Analytics es que la inteligencia de negocios es un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas y tecnologías que aprovechan el resultado de los procesos de gestión de la información para el análisis, la presentación de informes, gestión del rendimiento y entrega de información. Mientras que, por otro lado, la analítica de datos es el proceso de examinar conjuntos de datos para su transformación y visualización. De esta manera se sacan conclusiones sobre la información que contienen para gestionar indicadores.


El trabajo de Data Analytics posee un mayor grado de complejidad que el Business Intelligence, sin embargo, estos no son excluyentes y se complementan para proporcionar tanto análisis descriptivos como predictivos.














Ahora que ya entendemos qué es Data Analytics y qué no es Data Analytics, vamos a continuar esta guía de data analytics para principiantes analizando brevemente las herramientas que se utilizan para llevar a cabo esta metodología.








3. Herramientas, Lenguajes y Programas de Data Analytics


Existe una gran variedad de softwares, lenguajes y herramientas para diferentes fases del proceso de Data Analytics: Herramientas para Bases de Datos, Herramientas ETL, Herramientas de Visualización y Lenguajes de Programación.





Herramientas para Bases de Datos


Son sistemas que permiten que la información pueda ser gestionada por personas o aplicaciones. Los hay para bases de datos relacionales, que se caracterizan por tener una estructura y bases de datos no relacionales, que se caracterizan por no poseerla. 


Para trabajar con bases de datos relacionales existen sistemas como:


Microsoft SQL Server.PostgreSQL.MySQL


Por otro lado, para trabajar con bases de datos no relacionales existen sistemas como:


MongoDB.Cassandra.Hadoop.





Herramientas ETL (Extract, Transform, Load)


Son sistemas que permiten el procesamiento de los datos para convertirlos posteriormente en información. Entre los softwares más utilizados nos encontramos con:


Informatica ETL.IBM Datastage.SSIS - SQL Server Integration Services.Oracle Data Integrator.





Herramientas de Visualización


Son sistemas que permiten la visualización de información con gráficos y aplicando técnicas de medición. Entre los softwares más utilizados nos encontramos con:


Power BI.Tableau.MicroStrategy.QlikView.





Lenguajes de Programación


Son lenguajes creados para la creación de aplicaciones, diseño de interfaces y gestión de la información entre otros propósitos. Los lenguajes de programación más utilizados en el mundo del Data Analytics son:


R.Python.Julia.





Habiendo realizado un overview de las herramientas, softwares, programas y lenguajes de programación más utilizados para las diferentes etapas del proceso de Data Analytics, es momento de entender mucho más sobre el rol del Data Analyst.








4.1 ¿Qué es un Data Analyst?


Como ya lo hemos mencionado a lo largo de este artículo de Data Analytics para principiantes, un Data Analyst o Big Data Analyst es el profesional encargado de liderar un proceso de Data Analytics. Los analistas de datos buscan determinar cómo se pueden usar los datos para responder preguntas y resolver problemas, además de generar estrategias de negocio.


Asimismo, este tipo de profesionales estudian lo que está sucediendo en el momento presente, para identificar tendencias y hacer predicciones sobre el futuro. Este perfil trabaja con enormes volúmenes de datos, los cuales debe ordenar a fin de encontrar patrones no identificados previamente.


Para realizar su trabajo, un analista debe entender cómo recopilar los datos pertinentes y cómo analizarlos de forma estadística.





4.2 ¿Qué hace un Data Analyst? - Roles de un Data Analyst


Trabajar con equipos de tecnología, administración y/o data scientists para establecer metas.Minería de datos de fuentes primarias y secundariasLimpieza y disección de datosAnalizar e interpretar resultados utilizando herramientas y técnicas estadísticasIdentificar tendencias y patrones en conjuntos de datosIdentificar nuevas oportunidades para la mejora de procesos.Proporcionar informes de datos para la gestión.Diseñar, crear y mantener bases de datos y sistemas de datos.Solucionar problemas de código y problemas relacionados con los datos





4.3 ¿Qué necesito para ser un Data Analyst?


Para poder desempeñarse como Data Analysts, las personas deben contar con una serie de habilidades duras y blandas que les permitirán resolver problemas y realizar sus trabajos de la forma más eficiente posible.


Entre las habilidades duras podemos mencionar una formación sólida en estadística, matemática y en lenguajes de programación como Python, que será indispensable para realizar análisis en profundidad de los datos de un negocio.


Por otro lado, un Data Analyst también debería tener nociones de Business Intelligence para poder trabajar codo a codo con este tipo de profesionales y un conocimiento amplio en software y herramientas como las que mencionamos anteriormente en este mismo artículo.


Entre las habilidades blandas podemos destacar las habilidades interpersonales y de comunicación, ya que este tipo de perfiles deben velar por que todos los trabajadores de una empresa y no solo los de su área puedan comprender las conclusiones extraídas de los datos con los que trabajan.


Un analista de datos es además una persona curiosa por descubrir qué se esconde detrás de los datos de una empresa, tiene un gran sentido de la innovación y receptividad hacia los cambios, lo que es fundamental en un ambiente que está mutando constantemente. 


Otros rasgos sumamente importantes para esta posición son poseer un perfil orientado a la resolución de problemas y capacidad de adaptarse a cualquier sector de la empresa.





4.4 ¿Dónde estudiar Data Analytics?


Actualmente, cada vez más empresas están demandando perfiles de Data Analyst, lo que ha dado lugar a que surja una gran oferta educativa.


Coderhouse, empresa latinoamericana líder en educación digital, cuenta con un curso de Data Analytics en el cual se aprenden los conceptos generales de las bases de datos para luego trabajar sobre bases de datos relacionales.


En este curso curado por los mejores profesionales de la industria, los alumnos aprenden a:


Implementar como analistas técnicos y como usuarios de bases de datos relacionales por medio del lenguaje de consultas estructuradas (SQL)Diseñar y desarrollar tableros de control con la herramienta Power BI, utilizando Data Analysis Expressions, Lenguaje M y Power Query.Desarrollar proyectos de Data Analytics como analistas integrales, desde el relevamiento inicial hasta la creación de tableros.Diseñar bases de datos relacionales.Gestionar información con SQL.Realizar la estimación de tiempos de las etapas de un proyecto de explotación de datos.Gestionar el relevamiento inicial de una iniciativa de análisis y explotación de datos.Gestionar el relevamiento inicial de una iniciativa de análisis y explotación de información.Identificar el ciclo de vida de los datos.Crear un tablero de control eficiente.Crear DAX óptimas.Desarrollar técnicas de manipulación y transformación de datos.Implementar storytelling para informar correctamente.Identificar indicadores para la gestión de la información.Generar conclusiones efectivas con datos.








5. Conclusión


A lo largo de este completo artículo de Data Analytics para principiantes, pudimos entender la importancia que actualmente está cobrando el análisis de Big Data para la toma de decisiones clave en una compañía. Asimismo, también hemos analizado su diferencia con otras disciplinas relacionadas, el rol de un Data Analyst y las características que este perfil debe reunir para poder realizar sus funciones de la mejor manera posible.


Como lo mencionamos al inicio del artículo, en estos tiempos que corren las empresas ya no pueden seguir prescindiendo de analizar los datos que generan, ya que descubrir tendencias y patrones a través de estos es la mejor manera de obtener ventajas competitivas a fin de sobrellevar a la competencia. Aquellas empresas que entiendan esto serán las verdaderas dueñas del mañana.


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