El análisis de datos es un componente esencial del éxito de las empresas del siglo 21, y existe una variedad de herramientas disponibles para ayudar en el proceso. En este ensayo, hablaré de las tres herramientas más usadas el análisis de datos.
1. Excel
Excel es una de las herramientas más esenciales para el análisis de datos. Según Microsoft, este software es usado por más de 46 millones de personas. Por tanto muchas empresas utilizan este software para administrar sus datos.
Porque sirve para almacenar, estructurar y dar formato a los datos, realizar cálculos, resumir datos e identificar tendencias, clasificar datos en categorías y crear informes, tablas y gráficos.
Es el mejor software de hoja de cálculo que existe en el mercado, muy superior a Google Sheets e incluso a otros software de código abierto. Su gran gran ventaja es que permite ver los datos mientras se trabajan con ellos. Permitiendo trabajar gráficas, y estadísticas visuales que se pueden usar en presentaciones.
Su limitación se encuentra cuando se manejan más de 1 millón de filas, se vuelve demasiado lento a medida que tiene mucha información. Para solucionar ese problema, los analistas usan la siguiente herramienta.
2. SQL
Los analistas de datos necesitan saber cómo interactuar con bases de datos relacionales para extraer los datos. El lenguaje para hacer esto se llama SQL.
SQL son las siglas de Structured Query Language (lenguaje de consulta estructurado) y es el lenguaje utilizado para consultar e interactuar con bases de datos relacionales.
Su único inconveniente de SQL es que solo se puede previsualizar una pequeña parte de los datos, pero esa desventaja permite poder trabajar con millones de datos al mismo tiempo, sin perder mucha velocidad en el análisis y procesamiento de datos.
Tampoco te genera gráficas estadísticas con esos datos analizados como Excel, y por eso se utilizan herramientas de visualización de datos.
3. Herramientas de visualización de datos
Como SQL no tiene herramientas para visualizar datos, entonces se utilizan herramientas de visualización de datos para realizar los reportes y gráficas. Estas herramientas también son conocidas como herramientas de inteligencia empresarial. La visualización de datos que ofrecen son para la interpretación y presentación gráfica de los datos.
Esto incluye la creación de gráficas, tablas, cuadros de mando interactivos o mapas que pueden compartirse fácilmente con otros miembros del equipo y partes interesadas importantes.
Las herramientas de visualización de datos se utilizan esencialmente para contar una historia con datos e impulsar la toma de decisiones.
Las dos herramientas más populares de la visualización de datos son: Tableau y PowerBI.
No todas las empresas tienen sus datos en bases relacionales, muchas de ellas manejan la información en hojas de cálculo. Dependiendo de cómo la empresa administra sus datos, el analista deberá utilizar Excel o SQL.
Muchos analistas de datos se benefician al conocer otros lenguajes de programación porque les permite organizar y manipular mejor las bases de datos.
Esto depende del analista, muchas veces no es un requisito obligatorio, por lo menos para algunas empresas.
4. Otros lenguajes de programación
Dos de los lenguajes más populares en el campo del análisis de datos son Python y R.
Python es un lenguaje de programación de propósito general, muy versátil y es muy fácil de usar para principiantes gracias a su sintaxis que se asemeja a la lengua anglosajona.
Mientras que R es un lenguaje creado para el análisis estadístico y el análisis de datos. Para algunas personas es más fácil de aprender qué Python, mientras otros consideran que es más difícil de aprender.
El motivo por el cual se utiliza lenguajes de programación como SQL, Python o R, es porque facilita nuestras tareas de análisis de datos. Especialmente para realizar minería de datos, visualización de datos y gestión de datos. Estas tareas no necesitan amplios conocimientos de programación.
Con estas herramientas un analista de datos puede encontrar patrones que se perderían en la saturación de datos. Con el análisis de datos se puede perfeccionar los procesos y maximizar el rendimiento general en la toma de decisiones de una empresa.
