Cómo analizar datos para tu empresa en 5 pasos

Los macrodatos son un gran negocio. La rápida digitalización de nuestra sociedad ha dado lugar a un crecimiento sin precedentes de los datos. Y, con la llegada de nuevas tecnologías e infraestructuras, como la realidad virtual, el metaverso, el Internet de las cosas (IoT) y el 5G, es probable que esta tendencia se mantenga en el futuro. Por lo tanto, es crucial comprender cómo analizar los datos. 

Los datos se han convertido en uno de los activos más preciados de la economía del siglo XXI. Gobiernos, empresas y particulares utilizan los datos para mejorar sus procesos de toma de decisiones. Esto ha dado lugar a una enorme demanda de profesionales cualificados para procesar y analizar grandes cantidades de datos.

Sin embargo, muchas empresas siguen luchando por gestionar y dar sentido a los datos. Según una encuesta de Splunk, el 55 % de todos los datos recogidos por las empresas se consideran “dark data” o datos ocultos, es decir, datos que las empresas recogen durante sus actividades empresariales habituales pero que no utilizan. Aunque a veces las empresas simplemente no son conscientes de la existencia de estos datos, en la mayoría de los casos, no los analizan porque carecen del talento adecuado para hacerlo.

Formar a los empleados mediante programas internos de ciencia de datos es una de las mejores estrategias para hacer frente a la escasez de científicos de datos. En contra de la creencia común, no necesitas un título superior en estadística o un doctorado en informática para empezar a analizar datos. El mercado tiene muchas opciones para todo tipo de personas y situaciones. Por ejemplo, en DataCamp proporcionamos formación integral sobre datos a particulares y organizaciones. 

En este artículo, presentaremos el proceso de análisis de datos. Presentaremos un marco sencillo, el flujo de trabajo de la ciencia de datos, con pasos básicos que debes seguir para lograr información valiosa a partir de los datos en bruto.

Cómo analizar datos con el flujo de trabajo de la ciencia de datos

Cuando los profesionales de los datos inician un nuevo proyecto que implica el análisis de datos, suelen seguir un proceso de cinco pasos. Es lo que llamamos el flujo de trabajo de la ciencia de datos, cuyas partes puedes ver a continuación:

1. Identificar las cuestiones empresariales
2. Obtener y almacenar datos
3. Limpiar y preparar los datos
4. Analizar los datos
5. Presentar los datos de forma visual y comunicarlos

El flujo de trabajo de la ciencia de datos

En los siguientes apartados, veremos con más detalle cada uno de los pasos.

Aunque puede haber variaciones en el flujo de trabajo de la ciencia de datos dependiendo de la tarea, es importante ceñirse a un marco coherente y bien definido cada vez que inicies un nuevo proyecto de datos. Esto te ayudará a planificar, llevar a cabo y optimizar tu trabajo.

1. Identificar las cuestiones empresariales

El valor de los datos se mide por las preguntas que haces. Muchas organizaciones gastan millones en recopilar datos de todo tipo de distintas fuentes, pero no todas consiguen generar valor a partir de ellos. La verdad es que, independientemente de la cantidad de datos que posea tu empresa o de cuántos científicos de datos formen parte del departamento, los datos solo cambian las reglas del juego una vez que has identificado las preguntas empresariales adecuadas. 

El primer paso para convertir los datos en información es definir un conjunto claro de objetivos y de preguntas. A continuación encontrarás una lista de ejemplos:

• ¿Qué necesita la empresa? 
• ¿Qué tipo de problema intentamos resolver? 
• ¿Cómo pueden ayudar los datos a resolver un problema o una cuestión empresarial? 
• ¿Qué tipo de datos se necesitan?
• ¿Qué lenguajes de programación y tecnologías utilizaremos? 
• ¿Qué metodología o técnica utilizaremos en el proceso de análisis de datos?
• ¿Cómo mediremos los resultados? 
• ¿Cómo se repartirán las tareas de datos entre el equipo?

Al final de este primer paso del flujo de trabajo de la ciencia de datos, deberías tener una idea clara y bien definida de cómo proceder. Este esquema te ayudará a navegar por la complejidad de los datos y a alcanzar tus objetivos.

No te preocupes por dedicar tiempo extra a este paso. Identificar las preguntas empresariales adecuadas es crucial para mejorar la eficacia y, a la larga, ahorrará tiempo y otros recursos a tu empresa.

2. Obtener y almacenar datos

Ahora que tienes una serie de preguntas claras, es hora de ponerse manos a la obra. En primer lugar, tienes que recopilar y almacenar tus datos en un lugar seguro para analizarlos.

En nuestra sociedad impulsada por los datos, cada segundo se genera una enorme cantidad de datos. Las tres fuentes principales de datos son: 

• Datos de la empresa. Lo crean las empresas en su actividad cotidiana. Pueden ser eventos web, datos de clientes, transacciones financieras o datos de encuestas. Estos datos suelen almacenarse en bases de datos relacionales.
• Datos generados por máquinas. Con los recientes avances en las tecnologías de sensibilización y el Internet de las cosas (IoT), cada vez hay más dispositivos electrónicos que generan datos. Van desde cámaras y relojes inteligentes hasta casas inteligentes y satélites. 
• Datos abiertos. Dado el potencial de los datos para crear valor para las economías, los gobiernos y las empresas están publicando datos que pueden utilizarse libremente. Esto puede hacerse mediante un portal de datos abierto e interfaces de programación de aplicaciones (API).

A continuación, podemos clasificar los datos en dos tipos:

• Datos cuantitativos. Es información que puede contarse o medirse con valores numéricos. Normalmente se estructura en hojas de cálculo o bases de datos SQL. 
• Datos cualitativos.  La mayor parte de los datos que se generan hoy en día son cualitativos. Algunos ejemplos habituales son texto, audio, vídeo, imágenes o datos de redes sociales. Los datos cualitativos no suelen estar estructurados, por lo que son difíciles de almacenar y procesar en hojas de cálculo estándar o bases de datos relacionales.

En función de las preguntas empresariales que pretendas responder, se utilizarán distintos tipos de datos y técnicas. Generalmente, la recogida, almacenamiento y análisis de datos cualitativos requiere métodos más avanzados que los cuantitativos.

3. Limpiar y preparar los datos 

Una vez que hayas recopilado y almacenado tus datos, el siguiente paso es evaluar su calidad. Es importante recordar que el éxito de tu análisis de datos depende en gran medida de la calidad de los mismos. Tus percepciones serán erróneas o engañosas si la información de la que dispones es inexacta, incompleta o incoherente. Por eso es imperativo dedicar tiempo a la limpieza y a la preparación. Consulta nuestro artículo sobre las señales de datos erróneos para obtener más información. 

Los datos en bruto rara vez llegan listos para ser analizados. Evaluar la calidad de los datos es esencial para encontrar y corregir errores en tus datos. Este proceso implica corregir errores como:

• Eliminar filas, columnas o celdas duplicadas. 
• Eliminar filas y columnas que no se necesitarán durante el análisis. Esto es especialmente importante si trabajas con grandes conjuntos de datos que consumen mucha memoria. 
• Cómo tratar los espacios en blanco en los conjuntos de datos, también conocidos como valores nulos
• Gestión de valores anómalos y extremos, también conocidos como valores atípicos
• Normalizar la estructura y los tipos de datos para que todos los datos se expresen de la misma forma.

Detectar errores y anomalías en los datos es en sí mismo un análisis de datos, conocido comúnmente como análisis exploratorio de datos.

Análisis exploratorio de datos

El análisis exploratorio de datos tiene por objeto estudiar y resumir las características de los datos. Los principales métodos para hacerlo son las estadísticas y las visualizaciones de datos: 

• Las estadísticas proporcionan breves coeficientes informativos que resumen los datos. Algunos de los cálculos estadísticos habituales son la media, la mediana, la desviación típica y los coeficientes de correlación. 
• La visualización de datos es la representación gráfica de los datos. Según el tipo de datos, algunos gráficos serán más útiles que otros. Por ejemplo, un diagrama de caja es un gráfico estupendo para visualizar la distribución de los datos y dividir los valores extremos.  

El tiempo invertido en esta fase dependerá en gran medida del volumen de datos y de la calidad de los datos que quieras analizar. Sin embargo, la limpieza de datos suele ser el paso que más tiempo consume en el flujo de trabajo de la ciencia de datos. De hecho, los científicos de datos pasan el 80 % de su tiempo en esta fase del flujo de trabajo de la ciencia de datos.

Si trabajas en una empresa en la que el análisis de datos forma parte de las actividades empresariales cotidianas, una gran estrategia para aumentar la eficacia en esta fase es implantar una estrategia de gobierno de datos. Con normas y políticas claras sobre cómo limpiar y procesar los datos, tu empresa estará mejor preparada para manejar los datos y reducirá el tiempo necesario para hacerlo.

Si te interesa saber cómo funciona el proceso de limpieza de datos y los principales tipos de dificultades con los que te puedes encontrar, consulta nuestro ​Curso de Limpieza de datos en Python y Curso de Limpieza de datos en R. Además, si quieres aprender cómo funciona en la práctica el análisis exploratorio de datos, nuestro curso Análisis exploratorio de datos en SQL te ayudará a empezar. 

4. Analizar los datos

Ahora que tus datos parecen limpios, estás listo para analizarlos. Encontrar patrones, conexiones, información y predicciones suele ser la parte más satisfactoria del trabajo del científico de datos. 

Según los objetivos del análisis y el tipo de datos, existen distintas técnicas. A lo largo de los años, han aparecido nuevas técnicas y metodologías para tratar todo tipo de datos. Van desde simples regresiones lineales a técnicas avanzadas de campos punteros, como el machine learning, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión artificial.

A continuación encontrarás una lista de algunos de los métodos de análisis de datos más populares para profundizar en tu análisis:

Machine learning

Esta rama de la inteligencia artificial proporciona un conjunto de algoritmos que permiten a las máquinas aprender patrones y tendencias a partir de los datos históricos disponibles. Una vez entrenados los algoritmos, son capaces de hacer predicciones generalizables con una precisión cada vez mayor. Existen tres tipos de machine learning, según el tipo de problema a resolver:

• El aprendizaje supervisado consiste en enseñar a un modelo un conjunto de datos históricos de entrenamiento etiquetados, a partir de los cuales aprende las relaciones entre los datos de entrada y de salida. A continuación, estima la precisión de las predicciones sobre un conjunto de pruebas con los valores de salida conocidos de antemano, de modo que el modelo pueda utilizarse posteriormente para hacer predicciones sobre datos desconocidos. Para aprender más sobre el aprendizaje supervisado, realiza el Curso de Aprendizaje supervisado con scikit-learn de Datacamp. 
• El aprendizaje no supervisado se ocupa de identificar la estructura intrínseca de los datos sin que se nos dé una variable dependiente, detectar patrones comunes en ellos, clasificar los puntos de datos en función de sus atributos y, a continuación, basándose en esta información, hacer predicciones sobre nuevos datos. Si quieres ampliar tus conocimientos en aprendizaje no supervisado, plantéate realizar nuestro Curso de Aprendizaje no supervisado en Python. 
• El aprendizaje por refuerzo implica que un algoritmo aprende progresivamente interactuando con un entorno, decidiendo qué acciones pueden acercarlo a la solución, identificando cuáles pueden alejarlo basándose en su experiencia pasada, y realizando después la mejor acción para ese paso concreto. El principio aquí es que el algoritmo recibe penalizaciones por las acciones erróneas y recompensas por las correctas, de modo que pueda averiguar la estrategia óptima para su rendimiento. ¿Quieres saber más? Consulta este tutorial de Introducción al Aprendizaje por refuerzo.

Aprendizaje profundo:

Subcampo del machine learning que se ocupa de algoritmos denominados redes neuronales artificiales, inspirados en la estructura del cerebro humano. A diferencia de los algoritmos convencionales de machine learning, los algoritmos de aprendizaje profundo son menos lineales, más complejos y jerárquicos, capaces de aprender de enormes cantidades de datos y de producir resultados muy precisos, especialmente cuando se trata de datos no estructurados, como audio e imágenes.

Procesamiento del lenguaje natural

Campo del machine learning que estudia cómo dotar a los ordenadores de la capacidad de comprender el lenguaje humano, tanto escrito como hablado. El NPL es uno de los campos de más rápido crecimiento en la ciencia de datos. Para empezar, puedes participar en nuestro programa de Procesamiento del lenguaje natural en Python. Algunas de las técnicas de PNL más populares son:

• Clasificación de textos. Es una de las tareas importantes de la minería de textos. Es un enfoque supervisado. Ayuda a identificar la categoría o clase de un texto dado, como blogs, libros, páginas web, artículos de noticias y tweets.
• Análisis del sentimiento u opinión. Técnica que consiste en cuantificar el contenido, las ideas, las creencias o las opiniones de los usuarios. El análisis del sentimiento ayuda a comprender mejor y con mayor precisión a las personas.

Visión artificial

El objetivo de la visión artificial es ayudar a los ordenadores a ver y comprender el contenido de las imágenes digitales. La visión artificial es necesaria para permitir, por ejemplo, los vehículos autónomos. Una forma estupenda de iniciarse en este campo es con nuestro programa de Procesamiento de imágenes con Python. 

Algunas de las técnicas de visión artificial más populares son:

• Clasificación de las imágenes. Es la técnica más sencilla de la visión artificial. El objetivo principal es clasificar la imagen en una o varias categorías.
• Detección de objetos. Esta técnica permite detectar qué clases están presentes en la imagen y también dónde se encuentran en ella. El enfoque más habitual en este caso es encontrar esa clase en la imagen y localizar ese objeto con un cuadro delimitador.

5. Presentar los datos de forma visual y comunicarlos

El último paso del flujo de trabajo de la ciencia de datos es presentar los datos de forma visual y comunicar los resultados de tu análisis de datos. Para convertir tus conocimientos en toma de decisiones, debes asegurarte de que tu público y las partes interesadas clave comprenden tu trabajo.

En este último paso, presentar los datos de forma visual de datos es la reina del baile. Como ya se ha dicho, la visualización de datos es el acto de traducir los datos a un contexto visual. Esto puede hacerse mediante gráficos, diagramas, animaciones, infografías, etc. La idea subyacente es facilitar a los humanos la identificación de tendencias, valores atípicos y patrones en los datos.

Tanto si se trata de tablas y gráficos estáticos como de paneles interactivos, la visualización de datos es crucial para hacer comprensible tu trabajo y comunicar tus ideas de forma eficaz. Aquí tienes una lista de las herramientas de visualización de datos más populares:

Paquetes Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de propósito general. Ofrece varios paquetes de gráficos estupendos para la visualización de datos, como:

• Matplotlib 
• Seaborn 
• Plotly
• Bokeh
• Geoplotlib

El programa de habilidades Visualización de datos con Python es una gran secuencia de cursos para potenciar tus habilidades en ciencia de datos utilizando las bibliotecas de visualización de datos más populares y robustas de Python.

Paquetes R

R es un lenguaje de programación para cálculo estadístico y gráficos. Es una gran herramienta para el análisis de datos, ya que puedes crear casi cualquier tipo de gráfico utilizando sus distintos paquetes. Entre los paquetes populares de visualización de datos en R se incluyen: 

• ggplot2
• Lattice
• highcharter
• Leaflet
• Plotly

Echa un vistazo al curso Visualización de datos con R y al programa de habilidades de Visualización interactiva de datos en R para subir de nivel tus conocimientos de visualización con el lenguaje de programación R. 

Herramientas de código abierto sin código

Las herramientas sin código son una solución accesible para las personas que no tienen conocimientos de programación, aunque las personas con conocimientos de programación también pueden optar por utilizarlas. Más formalmente: las herramientas sin código son interfaces gráficas de usuario que vienen con la capacidad de ejecutar scripts nativos para procesar y aumentar los datos. Algunos de los más populares son:

• RAWGraphs
• DataWrapper
• Google Charts

Herramientas de inteligencia empresarial

Estas herramientas "todo en uno" son muy utilizadas por las empresas impulsadas por los datos. Se utilizan para la recopilación, el procesamiento, la integración, la visualización y el análisis de grandes volúmenes de datos sin procesar, de forma que ayuden a la toma de decisiones empresariales. Algunas de las herramientas de inteligencia empresarial más comunes son:

• Tableau
• PowerBI
• Qlik

Para saber más sobre estas herramientas, te recomendamos encarecidamente nuestros cursos Introducción a Tableau e Introducción a Power BI.

En los últimos años, se han propuesto enfoques innovadores para mejorar la comunicación de datos. Una de ellas es la narración de datos, un enfoque que aboga por el uso de elementos visuales, narrativos y datos para convertir las percepciones de los datos en acciones. Escucha el episodio del podcast DataFramed con Brent Dykes, autor de Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals, para saber más sobre este enfoque.

Conclusión

Esperamos que te haya gustado este artículo y que estés preparado para empezar tu propio análisis de datos. Una forma excelente de empezar es realizar nuestro curso Ciencia de datos para todos. A través de ejercicios prácticos, los participantes aprenderán sobre las diferentes funciones de los científicos de datos, temas fundamentales como las pruebas A/B, el análisis de series temporales y el machine learning, y cómo los científicos de datos extraen información de los datos del mundo real. 

Como continuación del curso introductorio, ofrecemos programas completos para que los alumnos continúen su viaje de aprendizaje. Los estudiantes pueden elegir su lenguaje preferido(Científico de datos con Python, R o SQL) en los programas de carrera, donde se enseñan conocimientos esenciales acerca de datos mediante ejercicios sistemáticos e interactivos sobre conjuntos de datos del mundo real. 

Una vez que completes un programa de carrera, puedes pasar al programa de certificación en ciencia de datos para validar tus nuevas habilidades técnicas y obtener una certificación de la mano de expertos.