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5 técnicas de análisis de datos para iniciarte en el Big Data

5 técnicas de análisis de datos para iniciarte en el Big Data

En un entorno 100% digitalizado se generan y almacenan una ingente cantidad de datos que cuando son procesados y traducidos suponen una fuente de información, así como una nube de oportunidades y soluciones que, hoy en día, todas las empreses deberían tener en cuenta para la toma de decisiones.

¿Qué determina el Big Data? Nos referimos a un volumen de datos no procesable por métodos de uso cotidiano, así como la variedad y la velocidad a la que se generan. Partiendo de este último punto, actualmente, se está hablando sobre qué es más importante la calidad o la cantidad de información almacenada. Así que, para sacar su máximo provecho, también hay que tener en cuenta la veracidad, variabilidad y valor de los datos.

Seguramente a estas alturas te estarás preguntando, pero ¿cómo se analiza esta gran cantidad de datos? A continuación, detallaremos cinco técnicas de las cuales extraer ese conocimiento necesario para desarrollar nuevas ideas y mejorar la toma de decisiones.

Visualización de datos

Se ha convertido en uno de los métodos más demandados debido a su facilidad y rápidez a la hora de interpretar y detectar patrones en los datos a través de infografías y/o gráficos, que proporcionan distintos softwares hoy en día.

Split testing

Más conocido como pruebas A/B, es un sistema muy utilizado en marketing digital. Consiste en comparar una serie de acciones y observar las reacciones de los usuarios ante un determinado producto o mensaje. De este modo, se pueden detectar diferencias para determinar qué funciona mejor y conseguir una mayor conversión.

Análisis de series temporales

Consta de un conjunto de técnicas estadísticas que analizan secuencias de puntos de datos para predecir la probabilidad de un resultado. La analítica predictiva se fija y aprende del pasado para proyectar determinados escenarios en un futuro como, por ejemplo, el total de ventas de una empresa de cara al próximo año.

Análisis de sentimientos y de textos

Hablamos de técnicas de análisis que se basan en aspectos tan subjetivos como nuestras emociones, pero que ayudan a reconocer la actitud de una persona o grupo. La minería de textos hace lo mismo pero con la semántica de grandes volúmenes de textos. Ambos métodos son de gran importancia para las empresas, ya que determinan la reacción del público ante ciertos temas, productos y/o servicios en plataformas digitales como las redes sociales o los blogs.

Aprendizaje de reglas de asociación

se trata de algoritmos capaces de detectar una relación entre distintas variables de una base de datos. Esta práctica ayuda a establecer reglas y/o patrones de conducta de los clientes y a detectar, por ejemplo, qué productos se compran con mayor y menor frecuencia. Información imprescindible para planificar y ejecutar exitosas campañas de publicidad online con el segmento del público adecuado.

Cabe destacar que gracias a esta técnica de aprendizaje y a la de clasificación o análisis de agrupamiento se desarrollan algoritmos que permiten a los ordenadores responder automáticamente ante ciertos patrones de conducta y tomar decisiones en base a datos empíricos. Estamos hablando de la inteligencia artificial (Machine Learning) y como ejemplo tenemos a Siri y su procesamiento del lenguaje natural.

Estas son solo 5 técnicas para gestioanr las bases de datos de una empresa, pero existen otras, ¿conoces alguna más? 

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