Analytics que es

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Los datos están en todas partes y forman parte de nuestra vida cotidiana en más formas de las que la mayoría de nosotros nos damos cuenta en nuestro día a día. La cantidad de datos digitales que existen -que creamos- está creciendo exponencialmente. Según las estimaciones, en 2021 habrá 74 zetabytes de datos generados. Se espera que esta cifra se duplique en 2024.

Estos tres términos se escuchan con frecuencia en la industria, y aunque sus significados comparten algunas similitudes, también significan cosas diferentes. Este artículo le permitirá comprender claramente el significado, la aplicación y las habilidades necesarias para convertirse en científico de datos, especialista en Big Data y analista de datos, así como otros temas en detalle.

La ciencia de los datos es la combinación de la estadística, las matemáticas, la programación, la resolución de problemas, la captura de datos de forma ingeniosa, la capacidad de ver las cosas de forma diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos. Este término general incluye varias técnicas que se utilizan para extraer información y conocimientos de los datos.

Big data se refiere a volúmenes importantes de datos que no pueden ser procesados eficazmente con las aplicaciones tradicionales que se utilizan actualmente. El procesamiento de big data comienza con datos brutos que no están agregados y que, en la mayoría de los casos, son imposibles de almacenar en la memoria de un solo ordenador.

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La analítica es el análisis computacional sistemático de datos o estadísticas[1]. Se utiliza para el descubrimiento, la interpretación y la comunicación de patrones significativos en los datos. También implica la aplicación de patrones de datos para una toma de decisiones eficaz. Puede ser valiosa en áreas ricas en información registrada; la analítica se basa en la aplicación simultánea de la estadística, la programación informática y la investigación de operaciones para cuantificar el rendimiento.

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El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

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El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término «big data», las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa recopilaba información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.

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Como proceso de análisis de datos brutos para encontrar tendencias y responder a preguntas, la definición de análisis de datos capta su amplio alcance en este campo. Sin embargo, incluye muchas técnicas con objetivos muy diferentes.

El proceso de análisis de datos tiene algunos componentes que pueden ayudar a una variedad de iniciativas. Combinando estos componentes, una iniciativa de análisis de datos exitosa proporcionará una imagen clara de dónde se está, dónde se ha estado y hacia dónde se debe ir.

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El análisis de datos es un campo muy amplio. Existen cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Cada tipo tiene un objetivo diferente y un lugar distinto en el proceso de análisis de datos. También son las principales aplicaciones de la analítica de datos en las empresas.

Estos tipos de análisis de datos proporcionan la información que las empresas necesitan para tomar decisiones eficaces y eficientes. Utilizados de forma combinada, proporcionan una comprensión completa de las necesidades y oportunidades de una empresa.

Los analistas de datos se encuentran en la intersección de la tecnología de la información, la estadística y los negocios. Combinan estos campos para ayudar a las empresas y organizaciones a tener éxito. El objetivo principal de un analista de datos es aumentar la eficiencia y mejorar el rendimiento descubriendo patrones en los datos.

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