Un análisis de datos utiliza métodos estadísticos para obtener información útil de los datos recopilados que ayuda en la toma de decisiones. Al extraer, transformar y centralizar datos individuales, se pueden identificar correlaciones y patrones, identificar tendencias y validar hipótesis. Las empresas utilizan la información obtenida para obtener una ventaja competitiva significativa y planificar estrategias con previsión. El objetivo del análisis de datos es recopilar la máxima cantidad de información de todas las fuentes disponibles y optimizar los procesos comerciales.
El análisis de datos se realiza principalmente con datos estructurados que se organizan de acuerdo con modelos de datos convencionales y se pueden almacenar y administrar en una base de datos convencional. Sin embargo, la mayoría de los datos disponibles en todo el mundo hoy en día no están estructurados y la cantidad de estos datos aumenta constantemente. A diferencia de los datos estructurados, los datos no estructurados son datos que no están en un formato organizado ni tienen un propósito predefinido . Puede ser generado por humanos, como mensajes de texto, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, etc., o producido por máquinas, como información de dispositivos IoT.
Si bien se presenta en muchas formas diferentes, hay cuatro características clave que exhiben la mayoría de los datos no estructurados:
- Están basados en texto: La mayoría de los datos no estructurados consisten en información textual como artículos de noticias, comunicaciones corporativas, comunicaciones legales, etc.
- Es difícil de manejar: los datos no estructurados son esencialmente grandes cantidades de datos recopilados o introducidos en un sistema sin formato ni orden aparentes, lo que dificulta que los analistas obtengan algún valor de ellos.
- Es cualitativa: esta información son datos cualitativos, a diferencia de los números claros y la información financiera con la que suelen trabajar los analistas. Por lo tanto, la interpretación puede ser difícil, pero también ofrece valiosas oportunidades para realizar nuevos tipos de análisis.
- Es contextual: los datos no estructurados, como noticias e información biográfica, son extremadamente útiles porque brindan a los analistas contexto para hechos y cifras básicos. Esto les permite entender por qué está sucediendo algo específico.
En su forma cruda, los datos no estructurados no son muy útiles para las empresas. Sin embargo, pueden desempeñar un papel importante en el proceso y la estrategia de análisis de datos de una empresa y, de hecho, pueden tener un impacto si se usan profesionalmente.
Hay tres pasos esenciales para desbloquear el potencial de los datos no estructurados :
- Paso 1: selecciona los datos para incluir solo fuentes verificadas y confiables que no lleven a conclusiones falsas. En un mundo inundado de noticias falsas , donde solo el 53% de las personas confía en los medios, este paso es más importante que nunca.
- Paso 2: agregue información contextual que haga que los datos sean más valiosos enriqueciéndolos de manera específica y detallada, convirtiendo así los datos no estructurados en datos semiestructurados que se pueden buscar. Los enriquecimientos pueden incluir información como coordenadas geográficas, el tema del artículo, el estado de ánimo del artículo y el idioma utilizado.
- Paso 3: Realice un buen análisis integral que proporcione información significativa y procesable.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es el proceso de excavar y analizar grandes cantidades de datos sin procesar para descubrir relaciones significativas, patrones, anomalías y tendencias. La información se extrae y estructura de forma comprensible y útil. Mediante el uso de métodos de minería de datos, las organizaciones pueden obtener información y predecir resultados. Esto puede, por ejemplo, aumentar las ganancias, construir mejores relaciones con los clientes, desarrollar estrategias de marketing más efectivas o reducir los riesgos. En última instancia, la minería de datos contribuye a una mejor toma de decisiones en todas las áreas, ya que se analizan conjuntos de datos complejos y se obtienen nuevos conocimientos.
La minería de datos debe ir más allá de los datos disponibles internamente y considerar conjuntos de datos adicionales, como noticias filtradas e información sobre empresas, regulaciones y leyes.
¿Cuáles son los beneficios de la minería de datos para las empresas?
El panorama empresarial se basa cada día más en los datos y el big data crece a un ritmo exponencial. Es fundamental que las organizaciones analicen todos estos datos para descubrir los componentes básicos más relevantes y útiles, así como los conocimientos más profundos. Así es como se mantiene exitoso y competitivo. La minería de datos puede convertirse en un recurso invaluable que las empresas de muchas industrias pueden aprovechar. Las empresas se benefician de la minería de datos, entre otras cosas:
- ser mejor que la competencia
- desarrollar una cultura organizacional creativa e innovadora,
- Difundir la información y el conocimiento más rápido en toda la organización
- aumentar la colaboración entre departamentos y unidades de negocio,
- promover el compromiso, la satisfacción y la retención de los empleados,
- Acelerar la toma de decisiones y la ejecución de proyectos,
- controlar los riesgos.
Por ejemplo, puede utilizar la minería de datos para recopilar una cantidad significativa de información comercial enriquecida sobre sus clientes. Puede usar esta información para personalizar sus interacciones con sus clientes y aumentar su compromiso con su marca y negocio.
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