Analítica práctica
Capítulo 1: Descripción general del análisis de datos
Capítulo 1 Objetivos de aprendizaje
Después de completar este capítulo, usted será capaz de:
Describir qué es el análisis de datos
Explicar por qué el estudio de la analítica es importante
Recapitular ejemplos de análisis en situaciones del mundo real, particularmente escenarios comerciales
Describir la estructura y algunos de los empleados de la empresa modelo Global Bike (GB)
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Panorama General
¿Qué es el análisis de datos?
¿Por qué estudiar análisis de datos?
Aplicaciones de Analytics
Metodología analítica
Introducción a Global Bike Company
Resumen
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Descripción general de las técnicas de análisis
Analytics Techniques
Exploration and Reporting
• Slicing/dicing
• Multidimensional analysis
• Reporting
Knowledge Discovery
• Unsupervised machine
learning
• Forecasting
• Predictive machine learning
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Visualization
• Charts
• Dashboards
¿Qué es el análisis de datos?
Data Analytics puede responder estas y otras preguntas:
¿Qué ha pasado en el pasado?
¿Por qué sucedió?
¿Qué podría pasar en el futuro? ¿Con qué certeza?
¿Qué acciones podemos tomar ahora para apoyar o evitar que ciertos eventos sucedan en el futuro?
¿Se pueden automatizar algunas de las acciones resultantes de nuestros descubrimientos?
¿Puede el proceso de análisis por automatizado?
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Evolución de los Analíticos
Curva de madurez analítica en las organizaciones
Adopción de Usuarios
Analítica
Prescriptiva
Analítica
Predictiva
¿Qué debohacer?
Cruce de Datos y
Visualización Ágil
Auto Servicio
de BI
Datos
Brutos
Datos
Limpios
Reportes
Estándar
¿Qué pasará?
Reportes
Ad Hoc
¿Por qué pasó?
¿Qué pasó?
Madurez Acorde a Capacidades Analíticas
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¿Qué es el análisis de datos?
Es un proceso que implica
Recopilación de datos que a veces no están en una forma utilizable
Limpieza de los datos para que sean utilizables
Carga de los datos en modelos de almacenamiento
Manipularlos para descubrir la información
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El análisis de datos nos lleva de los datos a la decisión
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Análisis de datos: la convergencia del vocabulario
Las estadísticas se utilizan en el análisis de datos
La informática mejora las capacidades para realizar
análisis de datos
El conocimiento del dominio en cada área tiene su
vocabulario único y aplicaciones analíticas
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Ejemplos:
Medicina y cada área dentro de la medicina
Servicios públicos
Deportes y Entretenimiento
Negocios
Por línea de negocio
Por área funcional dentro de un negocio
Por ubicación geográfica, etc...
Ciencia de datos
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Por qué estudiar Analítica?
Demanda de empleados que entiendan y puedan analizar datos
Enorme crecimiento en la cantidad de datos disponibles
La analítica puede proporcionar ventajas estratégicas a una organización
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¿Quién usa Analytics?
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El análisis de datos se realiza en muchos niveles de la
organización
El análisis es realizado y utilizado por personas que
pueden no tener capacitación formal.
Ejemplos de ejemplos de inteligencia de negocios
Venta minorista: estrategias de precios, tiempo o precios, descuentos, colocación de productos, ventas
adicionales y ventas cruzadas de productos.
Fabricación: previsión de la demanda, planificación de la producción
Marketing – marketing dirigido
Cadena de suministro: selección de proveedores, optimización de los costes de distribución
Servicio al cliente/mesa de ayuda – servicio personalizado
Previsión y presupuestación
Auditoría y análisis de controles internos – evaluación de riesgos
Gobiernos: asignación de recursos, cumplimiento tributario
Servicios públicos: previsión de la demanda, gestión de fuentes de suministros
Inversores: determine qué inversiones son aceptables
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Otros ejemplos de aplicaciones de análisis de datos
Ciencia: en casi todas las áreas de la ciencia, la analítica es importante para la interpretación de los datos.
Medicina – muchas aplicaciones: identificación de factores de riesgo, planes de tratamiento, prevención y
control de enfermedades
Deportes: adquisiciones de jugadores, análisis del rendimiento de los jugadores
Prevención de fraude – fraude con tarjeta de crédito
Aplicación de la ley: patrones de actividad delictiva, asignación de recursos
Plataformas de redes sociales: identificación de "noticias falsas" y falsedades.
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Metodología de análisis dentro de un marco
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Resumen
El análisis de datos es el proceso de recopilar, limpiar, almacenar y manipular datos para proporcionar información.
El proceso de análisis de datos convierte los datos en bruto en información en conocimiento y sabiduría y, finalmente, en
una decisión.
Las habilidades analíticas tienen una gran demanda y ayudan a las empresas a competir
Hay muchas aplicaciones de análisis de datos. Nos centraremos en las aplicaciones empresariales
Los facilitadores de la analítica incluyen tecnología, infraestructura, herramientas y técnicas
Algunos beneficios de la analítica son el valor, el rendimiento, la seguridad y la longevidad.
Las personas, los controles y la formación son la base del ciclo de análisis
Ahora debe estar familiarizado con Global Bike (GB), la compañía de modelos utilizada en el resto de los capítulos.
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