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Data Analytics: de los datos a la acción

Data Analytics: de los datos a la acción
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Programación y Digital
La novedosa tendencia de análisis para comprender el pasado, corregir el presente y predecir el futuro se ha vuelto una de las herramientas más utilizadas por las organizaciones modernas que buscan obtener ventajas competitivas. Cada año miles de profesionales se suman a explorar y procesar uno de los activos más valiosos de la actualidad: los datos.
 

¿Qué es Data Analytics? 

Data Analytics es un conjunto de técnicas que permiten la recolección, transformación, análisis y visualización de datos, con el objetivo de generar información con valor agregado. Es una práctica que combina la captura de los datos, la aplicación de modernas tecnologías para su procesamiento, análisis y transformación, y la presentación de resultados como información.

 

Año tras año salen nuevas tecnologías, más completas y complejas que llevan al analista de datos a estar continuamente incorporando nuevos conocimientos. Es por ello que debemos conocer en detalle cómo se compone la caja de herramientas de Data Analytics:

 

  • Herramientas de bases de datos: Son herramientas que permiten almacenar datos y procesarlos cuando se los requiera. Es la principal tecnología para el respaldo de los datos que poseen las organizaciones. Pueden usarse para diversos fines, tanto para alojar transacciones como para realizar análisis. Los principales proveedores de tecnología ofrecen bases de datos, como Microsoft SQL Server, Oracle DataBase, Sap Hana, entre muchos otros. Hoy en día, con el auge de la computación en la nube, las bases de datos pueden ser accedidas a través de navegadores web (como Google Chrome o Firefox).

  • Herramientas de visualización: Es una tecnología que cada vez está más presente en todas las organizaciones. Si bien no ofrecen funcionalidades de almacenamiento, permiten conectarse a múltiples fuentes de datos (incluyendo las mencionadas bases de datos) para generar visualizaciones de todo tipo. Las mismas pueden ser desde un simple gráfico a una compleja infografía interactiva. Las herramientas de visualización más famosas son Microsoft PowerBI, Tableau y Google Data Studio, entre otras.

  • Lenguajes de programación para análisis de datos: Es el nivel más complejo de análisis de datos, ya que consiste en escribir código en un editor o entorno de desarrollo integrado. Los lenguajes más utilizados son R y Python. El primero tiene un enfoque estadístico y cuenta con numerosas librerías que permiten hacer todo tipo de análisis, desde gráficos hasta testeo de hipótesis y predicciones. Python tiene un desarrollo más amplio, con un claro enfoque en el Analytics avanzado y su aplicación en Data Science, aunque también es muy cómodo su uso para análisis exploratorios.

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Si bien es ideal tener conocimiento en cada tipo de herramienta, muchos profesionales eligen especializarse en alguna de las tres, para integrar luego equipos dinámicos con expertos en cada tipo de problema. A su vez, es importante mencionar que un analista de datos no es solamente una persona con un enfoque técnico-práctico, sino que también tiene la capacidad de exponer sus resultados.

Es por ello que dentro de las habilidades que estos profesionales dominan, se encuentra el storytelling, que es la presentación de la información generada mediante entregables o presentaciones ante exhaustivas audiencias. 

Data Analytics permite entender problemas, hallar respuestas y presentar soluciones mediante una serie de técnicas dinámicas que cada día son más requeridas en el mercado laboral. El Analista de Datos es un profesional en constante capacitación, abierto a nuevas ideas y con la curiosidad suficiente de ir afrontando nuevos desafíos tecnológicos.

Podés sumarte a esta tendencia con nuestro curso de Data Analytics: análisis de datos online dictado por el Profesor de Capacitarte Mauro Miranda y los invitamos a conocer todos sus cursos. Agradecemos, además, la colaboración del docente y Cientifico de datos por esta nota.

 

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