Hoy en día, todas las empresas dependen de la ciencia de datos para tomar decisiones más sólidas basadas en datos, agilizar los procesos y asegurarse una ventaja competitiva en el mercado. El análisis y la visualización de datos son dos componentes interconectados de la ciencia de datos y desempeñan un papel esencial para extraer información de los datos que pueda comunicarse a las partes interesadas.
Por un lado, el análisis de datos se centra en comprender los datos y extraer información de los patrones y tendencias de los conjuntos de datos o datasets. La visualización de datos, por su parte, es la representación de los hallazgos del proceso de análisis de datos de una manera fácil de comprender e interpretar para personas ajenas a la materia. Los dos procesos están interconectados y tienen el mismo objetivo: extraer información valiosa de los conjuntos de datos y comunicar esos hallazgos de forma que puedan mejorar la toma de decisiones de una organización para hacerle avanzar.
¿Qué es el análisis de datos?
Escuchamos hablar de los datos todo el tiempo, pero ¿cómo utilizan las empresas esa información para fundamentar sus decisiones? Los encargados son los científicos de datos, que desempeñan papeles cada vez más imprescindibles para informar a las organizaciones de las acciones estratégicas por las que pueden optar.
El análisis de datos es el proceso de limpieza, organización e interpretación de conjuntos de datos con la intención de extraer información valiosa a partir de los patrones, relaciones y tendencias que muestran los datos. Estos conocimientos fundamentan las decisiones de la empresa, ayudan a plantear objetivos organizativos, sirven de base para las campañas de marketing y transforman los productos para que estén más alineadas con las tendencias de los consumidores, los perfiles de los clientes o los hábitos de compra.
¿Qué es la visualización de datos?
La visualización de datos es el proceso de transformar los hallazgos en representaciones gráficas u otras manifestaciones visuales. El objetivo de la visualización de datos es representar datos complejos de forma que un público más amplio pueda entenderlos e interpretarlos fácilmente. Este público puede incluir a otros equipos de la empresa, a socios o colaboradores externos o a los consumidores: en otras palabras, personas que no tengan una base sólida en análisis de datos.
Parte de la función de un analista de datos es determinar la mejor forma de visualizar los datos. Esto dependerá de los destinatarios, el tipo de datos y la historia que estés ayudando a comunicar a través de los datos. Las técnicas de visualización de datos pueden incluir lo siguiente:
Gráficos y tablas: pueden ser gráficos de barras, de líneas, de dispersión, circulares o de otro tipo.
Mapas: se utilizan para mostrar datos geográficos, patrones espaciales y distribución en el espacio.
Infografías: son un método común de combinar datos numéricos y texto para contar una historia de forma clara y concisa.
Paneles: son una forma interactiva de mostrar datos. Los usuarios pueden explorar diferentes aspectos de los conjuntos de datos y obtener una visión más completa.
En resumen, la visualización de datos es un componente crucial del análisis de datos. Es un proceso en sí mismo que requiere entender al público receptor, saber qué información están buscando y cómo visualizar mejor sus hallazgos, de modo que los datos complejos puedan interpretarse fácilmente destacando la información clave.
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La importancia de la visualización de datos para el análisis de datos
Los datos están por todas partes, pero no tienen sentido si los responsables de la toma de decisiones no pueden utilizarlos de forma intuitiva. Por eso, la visualización adecuada de los mismos es tan importante. La visualización de datos es un aspecto esencial del proceso de análisis de datos, concretamente porque da vida a conjuntos de datos que, de otro modo, podrían resultar aburridos o abrumadores para muchos profesionales.
Comunicar claramente los hallazgos de forma que todos los interesados puedan entender fácilmente la información es lo que, en última instancia, transforma los conjuntos de datos en un recurso potente para las empresas. Te contamos cómo mejora la visualización adecuada de los datos los procesos de toma de decisiones de una organización:
Claridad y comprensión: en el sentido más básico, la visualización de datos transforma conjuntos de datos desordenados en imágenes fácilmente digeribles a partir de las que personas sin formación técnica pueden extraer información y conclusiones. Ofrecer un apoyo visual claro y exhaustivo logra que los conjuntos de datos complejos sean menos intimidantes y permite que los profesionales participen en el proceso de análisis de datos de forma intuitiva.
Nuevas perspectivas: al presentar los datos de forma alternativa, tanto los analistas como los demás interesados pueden obtener nuevas perspectivas o patrones que, de otro modo, habrían pasado desapercibidos. Mediante la visualización de los datos de forma interactiva, los espectadores pueden participar en el proceso de análisis, hacer preguntas y obtener información relacionada más directamente con sus áreas de trabajo.
Toma de decisiones mejorada: los datos son potentes porque permiten resolver problemas y tomar decisiones basadas en ellos. Las imágenes, ilustraciones, gráficos, etc. de datos bien diseñados también permiten proyectar las posibles implicaciones de las decisiones alternativas y proporcionan más información sobre los posibles resultados de las diferentes opciones, así como estrategias.
Comunicación optimizada: la visualización eficaz de los datos garantiza que todos los equipos e interesados compartan una visión común sobre los hallazgos del analista de datos. Este conocimiento colectivo fomenta la colaboración y facilita una comunicación sólida entre equipos y disciplinas.
Comparativas: los conjuntos de datos, las distintas variables o los periodos de tiempo se pueden comparar fácilmente mediante gráficos. Esta herramienta es particularmente útil para observar tendencias, cotejar trimestres y observar transformaciones con el paso del tiempo.
Estas son algunas de las muchas formas en que la visualización de datos mejora su proceso de análisis. Como sabemos, el análisis de datos es crucial para fundamentar las estrategias organizativas en la actualidad, pero solo en la medida en que un analista de datos pueda comunicar sus hallazgos a otros profesionales tecnológicos y defender sus recomendaciones basándose en los datos. Al hacer que los datos sean digeribles para un público más amplio, la información basada en datos se vuelve más fiable, se puede relacionar con equipos específicos y se puede ampliar para reforzar las decisiones empresariales.
Técnicas y herramientas de visualización de datos populares
El mundo del análisis de datos se expande a medida que más empresas invierten en conjuntos de datos y software para facilitar el proceso de visualización de datos. Dicho esto, algunas de las herramientas de visualización de datos más destacadas incluyen:
Microsoft Excel para análisis y visualización de datos: Microsoft Excel, una de las herramientas de hoja de cálculo más utilizadas, incorpora herramientas de visualización de datos integradas, como gráficos y tablas. Este programa se recomienda para personas que necesitan representaciones gráficas rápidas de conjuntos de datos simples. A diferencia de otro software especializado, Excel no incorpora muchas de las herramientas de visualización de datos más actuales.
Tableau: Tableau es una potente herramienta de inteligencia empresarial que permite a los usuarios crear paneles interactivos, compartibles y visualizaciones de datos. El software es apto para conjuntos de datos complejos, admite una amplia gama de fuentes de datos y ofrece numerosos tipos de gráficos.
Power BI: similar a Tableau, Power BI es una potente herramienta de inteligencia empresarial que ayuda a los usuarios a crear paneles interactivos e informes de datos. Es el software de análisis empresarial de Microsoft y, por lo tanto, funciona bien junto con otros productos de Microsoft.
D3.js: es una potente biblioteca de código abierto de JavaScript que permite a los usuarios crear visualizaciones interactivas, dinámicas y altamente personalizables en un navegador web. D3.js ofrece un alto grado de flexibilidad sobre el diseño y el carácter de las visualizaciones.
QlikView y Qlik Sense: las herramientas de Qlik permiten a los analistas de datos explorar datos, crear tableros interactivos y generar visualizaciones dinámicas. QlikView ofrece paneles e informes complejos y prediseñados a los usuarios finales, mientras que la interfaz de Qlik Sense es una plataforma de inteligencia empresarial de autoservicio que enfatiza las interfaces fáciles de usar y el desarrollo colaborativo tanto para desarrolladores como para usuarios sin bagaje técnico.
Las organizaciones deben determinar qué softwares, herramientas y técnicas desean emplear en sus procesos de análisis y visualización de datos. Esto dependerá del tipo de datos que empleen para sus indagaciones y de los receptores que interactuarán con las visualizaciones de datos más tarde.
Profundizar en el análisis y la visualización de datos
El análisis de datos ha demostrado su importancia en muchos sectores de las industrias que más rápido evolucionan, desde las tecnologías de la información hasta los servicios financieros. En 2020, el Foro Económico Mundial clasificó el análisis de datos como el segundo empleo que más rápido progresaba en EE. UU., con un crecimiento del 25 % antes de 2030.Si deseas avanzar en el campo de la ciencia de datos, obtener un certificado en análisis y visualización de datos, inscribirte en un bootcamp de análisis y visualización de datos o, sencillamente, hacer un curso de análisis y visualización de datos podrían ser alternativas valiosas.
Si estás decidido a adentrarte en el mundo del análisis y la visualización de datos, te recomendamos algunos métodos para aumentar tus credenciales:
Obtén un certificado de análisis y visualización de datos
Hay numerosos programas de visualización y análisis de datos para elegir. Seleccionar el programa certificado adecuado es esencial para saber dónde te encuentras en relación con los estándares del sector. Igualmente, es importante seleccionar un programa certificado que te enseñe las habilidades que quieres aprender para tener éxito en las áreas específicas que deseas mejorar. Teniendo esto en cuenta, estas son algunas de las certificaciones de analista de datos más populares en 2023:
Certificado Profesional de Google en Análisis de Datos: Google ofrece una certificación flexible en línea que proporciona una base sólida sobre el mundo del análisis de datos. El programa del curso está pensando para que los estudiantes aprendan a su ritmo y lo habitual es completarlo en seis meses. El certificado está diseñado para principiantes sin experiencia técnica previa con la intención de instruirlos en los conceptos básicos de limpieza, visualización y análisis de datos junto con instrucciones de uso de hojas de cálculo, SQL y programación en R.
Certificado por Microsoft: Analista de Datos Asociado de Power BI: este certificado de Microsoft enseñará los conceptos básicos de Microsoft Power BI a los participantes, que aprenderán a identificar y obtener datos, transformarlos en modelos de datos y elementos visuales y, más tarde, a compartir esos elementos visuales y conocimientos con las partes interesadas relevantes.
Certificado Profesional de Analista de Datos de IBM: el certificado profesional de analista de datos de IBM es un curso flexible en línea que promete preparar a personas con poca o ninguna experiencia en análisis de datos para puestos de analistas de datos de nivel básico. El curso incluye SQL, Excel e IBM Cogno Analytics.
Apuntarse a un bootcamp de visualización y análisis de datos:
Si deseas profundizar en el mundo del análisis de datos, te aconsejamos echar un vistazo a nuestro bootcamp de data analytics
Los bootcamps permiten sumergirse en profundidad en el tema en un tiempo relativamente corto. Con Ironhack, puedes apuntarte a un bootcamp de análisis de datos a tiempo completo o parcial para disfrutar de un plan de estudios actualizado en compañía de expertos del sector.
Nuestro bootcamp de Análisis de Datos comienza con pre-work sobre datos, seguido de tres módulos que aumentan gradualmente de intensidad. Empezamos con una introducción al análisis de datos y Python, seguimos con el trabajo avanzado del analista de datos y, por último, repasamos los fundamentos del aprendizaje automático, algo único en Ironhack que ha permitido a nuestro bootcamp obtener el galardón “Intelligent Award: Best for Machine Training”.
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