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Análisis de datos empresariales

Los análisis de datos empresariales nos permiten mejorar la productividad de la empresa en áreas como logística, finanzas o marketing, que al final se traduce en una mejora de los resultados financieros y sus indicadores

Para realizar un análisis de datos empresariales, se siguen varios pasos que pueden variar según los objetivos específicos de la empresa y los datos disponibles. Los siguientes pasos pueden servir de guía para la mayoría de proyectos:

  1. Definición de los objetivos: Antes de comenzar cualquier análisis, es importante entender:
    • ¿Qué se quiere lograr
    • ¿Qué preguntas se intentan responder?
    • ¿Qué problemas se intentan resolver?
    • Porque esto ayudará a enfocar el análisis de manera efectiva
  2. Recopilación de datos: Reúne todos los datos empresariales para el análisis. Esto puede incluir datos financieros, ventas, marketing, recursos humanos, entre otros. Es crucial asegurarse de que los datos sean precisos y estén bien organizados.
  3. Limpieza de datos: Los datos pueden contener errores, valores atípicos o faltantes que pueden afectar la precisión del análisis. Debemos limpiar y preparar los datos eliminando duplicados, corrigiendo errores y llenando los valores faltantes de manera apropiada.
  4. Análisis exploratorio de datos: Realiza un análisis exploratorio para entender mejor los datos. Esto puede incluir la visualización de datos, la identificación de tendencias, la distribución de los datos y la correlación entre diferentes variables.
  5. Análisis descriptivo: Describe los datos utilizando estadísticas descriptivas como medias, medianas, desviaciones estándar, etc. Esto proporciona una comprensión básica de las características de los datos.
  6. Análisis predictivo: Si es relevante para tus objetivos, puedes utilizar técnicas de análisis predictivo como la regresión, la clasificación o el clustering para hacer predicciones o identificar patrones en los datos.
  7. Análisis de tendencias: Examina las tendencias a lo largo del tiempo para identificar cambios significativos en los datos. Esto puede ayudar a prever futuros eventos o tomar decisiones estratégicas.
  8. Interpretación de resultados: Una vez completado el análisis, interpreta los resultados en el contexto de los objetivos empresariales. ¿Qué conclusiones se pueden extraer de los datos? ¿Qué acciones deben tomarse en función de estos resultados?
  9. Presentación de resultados: Comunica los hallazgos de manera clara y concisa a las partes interesadas relevantes. Esto puede implicar la creación de informes, gráficos o presentaciones que resuman los resultados y las recomendaciones.
  10. Iteración y mejora: El análisis de datos empresariales es un proceso continuo. Es importante revisar y actualizar regularmente el análisis a medida que cambian los datos o los objetivos empresariales.

Recuerda que el análisis de datos empresariales es una herramienta que permite tomar decisiones informadas y mejorar el rendimiento de una empresa. Sin embargo, su eficacia depende en gran medida de la calidad de los datos y la habilidad para interpretarlos correctamente.

Curso de análisis de datos empresariales

El curso de analista de datos empresariales de Microsoft y Linkedin es totalmente gratuito y su temario es el siguiente:

  1. Fundamentos de big data: En este apartado se estudia la gestión de los datos que tiene una empresa, generalmente de los clientes. Con ello tomar decisiones estratégicas adecuadas y alineadas con los objetivos.
  2. Visualización de datos: La visualización de datos nos permite conocer con detalle y profundidad los datos y transformarlos en gráficos fácilmente comprensibles por los usuarios
  3. Power Business Inteligence: es un servicio de Microsoft cuyo objetivo es proporcionar visualizaciones interactivas con una interfaz simple, para que los usuarios finales creen sus propios informes
  4. Excel Business Inteligence: Excel, que es la hoja de cálculo más utilizada en el mundo, tiene una serie de herramientas para hacer inteligencia de negocios, entre las cuales están:
    • Query: esta herramienta permite transformar los datos en tablas para hacer un análisis más rápido y con resultados para la empresa
    • Pivot: permite ver los cálculos de forma interactiva y mejora la interpretación de los mismos
    • Power view: sirve para explorar y analizar los datos, además de buscar tendencias entre ellos
    • Map: utiliza datos geoespaciales en 3D, con la finalidad de visualizar la información que se está reflejando
  5. Fundamentos de lenguajes Phyton y R: En este curso se enseñan los conceptos básicos de los lenguajes de programación Phyton y R, que son muy utilizados en minería de datos hoy en día.
  6. Técnicas de informes avanzados: Por último, el curso explica diferentes técnicas para la elaboración de informes utilizando la información generada y así tener una visión completa de lo que ocurre en ella.

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Lenguaje de programación del futuro

Los lenguajes de programación del futuro, según la revista Business insider son: Phyton, Java, C/C++, JavaScript y Go. En el siguiente enlace puedes encontrar información de estos lenguajes y también de sus aplicaciones en el desarrollo empresarial actual.

https://academiadenegociodigital.com/lenguajes-de-programacion-del-futuro/

Otros cursos de análisis de datos empresariales

Adicionalmente, hay cursos relacionados al análisis de datos, que también puedes estudiar e impulsar el crecimiento y la productividad de tu empresa o de tu perfil

https://academiadenegociodigital.com/curso-de-ciencia-de-datos/
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