3 técnicas para un buen procedimiento de análisis de datos Big Data

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En la actualidad las compañías generan y usan datos a velocidades sin precedentes. Pero muchas compañías que se enfrentan a esta gran cantidad de datos ellos no usan un buen procedimiento de análisis de datos y no pueden aprovechar al máximo la gran cantidad de información que disponen a su disposición.

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Demasiada información sin un procedimiento de análisis de datos correcto evita decisiones claras. Cuando tiene tantos datos, necesita algo más que los datos. Deseas saber si son los datos correctos para responder tu pregunta. Necesitas sacar conclusiones precisas de sus datos y necesita sus datos para ayudarlo a tomar decisiones.

En resumen necesita analizar sus datos con un procedimiento de análisis de datos correctas y las herramientas adecuadas. De esta forma, lo que era un enorme volumen de información dispar se convierte en un claro punto de decisión.

1.Asegúrate de tener el equipo adecuado

Esto significa que Su equipo de análisis no debe tener solo personal de TI, expertos y estadísticos. Debe asegurarse de que algunos de ellos puedan compilar conocimientos profundos de los datos y hacer recomendaciones adicionales. Dicho de otra forma alguien que entienda no solo los números, sino además las implicaciones estratégicas.

Inclusive puede involucrar a un especialista externo, dado que a menudo se necesita una nueva mirada de alguien fuera de la compañía. para idear formas innovadoras de usar los datos. Los trabajadores y las personas que usan datos a diario pueden tener una visión algo miope o de túnel de la información. El único problema con esta opción es que a menudo hay escasez de personal calificado, y los que son a menudo costosos. Debe sopesar el costo-beneficio de contratar a un consultor externo y negociar con ellos una tarifa basada en el desempeño.

2. Necesita un procedimiento de análisis de datos que dé respuestas a las personas

Su procedimiento de análisis de datos organizacionales o comerciales, debe responder preguntas específicas, medibles, claras y concisas. Estas preguntas deben calificar o descalificar las posibles soluciones a problemas u posibilidades específicos.

Para tomar buenas decisiones, el sistema debe poder responder preguntas como «qué grupo de clientes está usando un producto» y «qué factores están impulsando el crecimiento y la retención de clientes»

Las decisiones se toman en base a esas recomendaciones sobre cuestiones asociadas con el negocio. Y a menudo quien debe tomar las decisiones no tiene suficientes conocimientos informáticos, por lo que el sistema debe poder explicar los resultados de una manera no técnica, que introduce una capa adicional de complejidad al procedimiento de análisis de datos. La necesidad de explicar implica que el analista de datos tiende a seleccionar deliberadamente modelos más básicos sobre los más precisos pero más complejos. El sistema debe poder llegar a conclusiones de alto nivel en el estilo de «por qué» o «cómo», que está bastante lejos de los datos en bruto.

3. Además necesita un procedimiento de análisis de datos para las máquinas.

En esta circunstancia, el que toma la decisión final y el consumidor de datos es una máquina (una computadora). Los analistas de datos construyen modelos complejos que contienen grandes conjuntos de datos e intentan extraer señales sutiles a través de el aprendizaje automático y algoritmos sofisticados. Suelen trabajar en áreas como el comercio algorítmico, el contenido en línea con publicidad dirigida, la recomendación personalizada de productos, etc.. Son modelos digitales que colocarse y posteriormente actuar por su cuenta, hacer recomendaciones, seleccionar anuncios para mostrar o negociar automáticamente en el mercado de valores.

Analistas de datos que producen análisis para computadoras. debe tener habilidades matemáticas, computacionales y estadísticas, notablemente sólido, dado que deben construir modelos que puedan hacer predicciones de alta calidad muy rápidamente. Deben crear modelos sofisticados que expriman hasta la última gota de rendimiento.y regularmente operar con métricas claramente medibles e inequívocas, como clics, ganancias y compras. Su valor radica en aprovechar su virtuosismo técnico en millones de situaciones en las que inclusive Pequeñas ganancias agregadas en millones de usuarios y billones de eventos pueden generar grandes ganancias.

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