Herramientas de análisis de datos: todo lo que necesitas saber

Existen una diversidad de herramientas para el análisis de datos. Elegir la herramienta de análisis de datos adecuada depende de una serie de factores: el tipo de análisis que se necesite hacer, los objetivos que se quieren lograr y la etapa de análisis en la que se encuentre el proyecto. Exploremos qué tipos de analistas existen y cuáles son sus herramientas más utilizadas.

El análisis de datos es un trabajo TI que sintetiza tres diferentes áreas: las matemáticas, la programación y los procesos comerciales. Un analista de datos trabaja en proyectos que siempre guardan una estrecha relación con algún tipo de negocio, por lo que es importante que comprenda la estructura de este y los productos que ofrecen. 

Los analistas de datos deben conocer otras características del negocio que dependen de su propia especialización, pues existen diferentes áreas de trabajo particulares dentro del análisis de datos: 

- Analista de mercadeo. En el análisis de datos es aquel especialista cuyo trabajo se centra en ayudar a diversas empresas con la atracción de clientes. Por ejemplo, analiza la cantidad de clics que genera una publicación, el comportamiento de los usuarios y hace recomendaciones para tener una publicidad más efectiva. Trabaja de forma muy cercana con el equipo de marketing y recomienda cuál es la mejor estrategia de mercadeo.

- Analista de producto. Este tipo de analista de datos trabaja de forma cercana con el desarrollo del producto. La base de su trabajo consiste en realizar investigaciones y pruebas para comprender la relación entre el producto y el cliente o usuario. Esto le lleva a obtener diferentes métricas y datos que le permiten generar aseveraciones para la optimización del producto.

- Analista BI (Business Intelligence). Es aquel especialista que se dedica a la inteligencia de negocios, o Business Intelligence (BI). El Business intelligence se define como la recopilación, almacenamiento y análisis de datos que se generan a partir de la actividad de una empresa. El analista BI compila datos de diversas fuentes, desarrolla y confirma diversas hipótesis, además de proponer distintas soluciones. Su trabajo es capaz de pronosticar los ingresos de un trimestre, entender a profundidad los gastos operativos, etc.

Pese a existir otras, estas especializaciones en el análisis de datos son las más comunes y buscadas por las empresas a nivel global. Todas ellas requieren herramientas de análisis de datos particulares, según los retos a los que se enfrenten. Indaguemos cuáles son estas herramientas. 

El tipo de herramienta de análisis de datos que utilizan los analistas de datos depende del contexto particular de cada proyecto. Podemos categorizarlas según una serie de características:

- Recopilación y almacenamiento de datos. Son herramientas de análisis de datos que tienen por función almacenar datos y acceder a ellos de forma sencilla. Hoy en día la mayoría de las empresas cuentan con una base de datos propia, por lo que este tipo de herramientas resultan fundamentales. Ejemplo de ellas son: Excel, Oracle y MySQL.

- Análisis de datos. Recopilar información por sí mismo no tiene ningún beneficio. La información necesita pasar a través de un análisis para convertirse en datos y traer beneficios para las empresas. La información dentro de una base de datos es inútil hasta que se trabaja con ella. En el análisis de datos en Jupyter Notebook es particularmente popular para lograr este objetivo.

- Visualización de datos. De nada sirven los datos encontrados si no se pueden comunicar. Estas herramientas de análisis de datos se utilizan para presentar los hallazgos encontrados del análisis de forma visual y comprensible. Se utilizan para crear gráficos, infografías, entre otros. Pueden ser simples como Power Point o Miro, o un poco más complejas como Tableau y Power BI.

- Previsión de datos. Al llevar acabo sus operaciones, las empresas generan información. Si se analiza dicha información, es posible abstraerla como experiencias del pasado y utilizarlas para tomar decisiones que afecten de forma positiva el futuro de la empresa. Ejemplos de este tipo herramientas de análisis de datos incluyen Orange y Rapid Miner. Es importante señalar que para muchas de estas herramientas es necesario conocer lenguajes de programación como Python y R.

Dedicarse al análisis de datos requiere utilizar una amplia gama de herramientas. En muchas ocasiones, estas dependen del tipo de negocio en el que trabaja el analista de datos y las preferencias individuales de cada empresa. Por ejemplo, pese a que un analista puede estar acostumbrado a trabajar en Power BI, si la empresa paga software de alto costo como Tableau, tendrá que trabajar necesariamente con este software.

Recordemos que más allá de conocer el sinfín de programas, aplicaciones y herramientas de análisis de datos que existen, es importante que el analista tenga una base educativa lo suficientemente amplia para adaptarse a los medios de trabajo que enfrente en su día a día. Es posible lograr este objetivo con un curso de analista de datos en línea, como el que ofrece TripleTen. Ahondemos en algunas de las herramientas de análisis de datos que existen y sus usos particulares.

Como su nombre lo indica, las herramientas de Big Data sirven para el análisis de Big Data: volúmenes enormes de información que el analista debe abstraer en aseveraciones valiosas para una empresa. No hay una definición exacta de cuánta información es necesaria para que una base de datos pueda considerarse como Big Data, pero usualmente este tipo de bases de datos se componen al menos cientos de gigabytes que se actualizan o modifican de forma constante.

Las fuentes a partir de las cuales se conforma una base de datos de Big Data es variada. Puede incluir desde encuestas, datos provenientes de cajas registradoras y registros médicos, hasta bases de datos y estadísticas de comportamiento. Todo depende del giro de negocio.

El análisis de datos es un área tecnológica hermana de la ciencia de datos: ambas trabajan con Big Data. La diferencia recae en el acercamiento que tienen a esta. En la ciencia de datos, los especialistas utilizan algoritmos de IA o Machine Learning para hacer predicciones sobre el futuro. Por su parte, los analistas de datos trabajan con la información que tienen del pasado de forma retroactiva. Sin embargo, por la cercanía de sus trabajos es necesario que el analista conozca al menos lo básico sobre algoritmos de IA y Machine Learning.

Para la abstracción de Big Data, el analista trabaja con herramientas como Jupyter Notebook, Kaggle, Hadoop, Caffe y Google Collab. Los aspectos positivos de estos entornos son que le permiten al analista descargar datos, correr algoritmos de Machine Learning, Deep Learning y recopilar estadísticas. 

Los analistas de datos BI son cada vez más fundamentales dentro de las empresas. El Business Intelligence es la habilidad que tiene una empresa para analizar sus patrones de trabajo, convertirlo en datos y mejorar su propio flujo empresarial. 

Las herramientas para el análisis de BI que los analistas utilizan son sistemas que recopilan información de diversas fuentes. Estos se ven materializados en unos instrumentos llamados paneles. Los paneles del sistema BI miden varios indicadores y son desarrollados principalmente por el analista BI. Cabe mencionar que los paneles tienen un lado interactivo: en muchas ocasiones los gerentes de un departamento de la empresa, u otro tipo de empleados, son capaces de ingresar diferentes informes dentro de estos.

Además, en el panel se proyecta información relevante para los usuarios, desde gráficas y tablas, hasta resúmenes de todo tipo. Son una manera muy efectiva de hacerle saber a los involucrados dentro de una empresa o proyecto lo que está sucediendo e inclusive si es necesario cambiar algo de forma urgente.

Existen varias plataformas BI que los analistas pueden utilizar para el desarrollo de sus paneles y el aseguramiento del Business Intelligence en una organización. Estas pueden ser de paga o gratuitas. Microsoft Power BI, Tableau y Qlik Sense, son ejemplos de plataformas BI de pago, mientras que dentro de las gratuitas existen Google Data Studio, Apache Superset, Metabase, Pentaho y OpenAnalytics. 

En muchas ocasiones la empresa determina cuál herramienta necesita según la cantidad de datos a los que tenga acceso y el tamaño de su organización. Si la empresa es chica, la plataforma BI deberá analizar métricas claves y utilizarse para el análisis de las operaciones, por lo que una plataforma gratuita podría ser una buena opción. Por otro lado, si la empresa es grande, tendrá la posibilidad de adquirir datos de varias fuentes y se verá en la necesidad de contar con un sistema BI lo suficientemente potente para su procesamiento, por lo cual es posible que llegue a necesitar una plataforma de pago.

Existen muchas herramientas para la visualización que se pueden usar en el análisis de datos. Estas herramientas son sumamente necesarias, pues aseguran que los analistas puedan comunicar de forma efectiva los hallazgos de sus análisis a personas de otras áreas dentro la empresa. Estas son algunas de las más destacables:

- Google Data Studio. Es una herramienta de visualización creada por Google. Algunas de sus ventajas es que tiene la capacidad de interactuar con otros servicios de Google, cuenta con un plan gratuito y es posible trabajar con otras personas a través de la nube.

- Plotly. Es una herramienta para crear gráficos y análisis estadístico. Dentro de sus ventajas está la gran variedad de opciones con las que cuenta para la creación de gráficos, el hecho de que múltiples personas pueden trabajar en un proyecto a la vez, y su biblioteca gratuita para visualización en Python altamente popular entre los analistas de datos.

- Datawrapper. Sirve para la creación de mapas, tablas y gráficos. Dentro de sus ventajas se encuentran el hecho de que varias personas pueden trabajar en un mismo proyecto al mismo tiempo, es confidencial y que los gráficos generados se adaptan de forma particularmente agradable en cualquier dispositivo.

- Chart Blocks. Es una herramienta que sirve para convertir hojas de cálculo en gráficos. Su principal ventaja radica en que para utilizarse no es necesario saber de programación. Además es capaz de exportar diversos formatos como PNG, SVG, EPS, PS, PDF, entre otros.
- Dygraphs. Es un servicio de investigación y visualización de grandes volúmenes de datos. Cuenta con herramientas interactivas y se adapta a todo tipo de visualización en cualquier dispositivo de forma efectiva. Sin embargo, cabe resaltar que necesitas conocer programación en JavaScript para trabajar con él.