+10 herramientas de análisis de datos: lo mejor del software para analistas de 2021

+10 herramientas de análisis de datos: lo mejor del software para analistas de 2021

Última actualización 25 de Mayo del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Hans Baumann

Para poder llevar a cabo un análisis de datos al más alto nivel, las personas que están detrás de las herramientas de análisis de datos deben contar con softwares especializados que garanticen los mejores resultados. 

Es así como la analítica se ha convertido en uno de los activos más importantes que tienen las organizaciones para obtener información de sus clientes, valiéndose de las herramientas para el procesamiento de datos en la toma de decisiones.

Aunque hay muchas en el mercado, los analistas de datos deben elegir cuidadosamente sus opciones para optimizar sus esfuerzos analíticos. Por lo tanto, hemos recopilado las mejores herramientas de análisis de datos con sus principales características. 

Pero antes, empezaremos con una definición básica sobre análisis de datos, por qué es importante, cómo ayuda el análisis de datos en el marketing, hasta llegar a cuáles son las principales herramientas de análisis de datos y cómo beneficia a los negocios.

Así que, ¡prepárate para un emocionante viaje analítico! 📊

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es una pieza clave para la toma de decisiones, medición, seguimiento y control de data de tu organización.

La Big Data es un término que nos ayuda a describir el gran volumen de datos, tanto estructurados y no estructurados que invaden los negocios todos los días. Pero lo que más importa es saber qué deberían hacer las empresas con la información que reciben y la única respuesta correcta que existe es: analizar los datos para la mejor toma de decisiones.

El análisis de datos es el proceso de trabajar con datos, organizarlos correctamente, explicarlos, hacerlos presentables y encontrar una conclusión a partir de su análisis.

analista de datos herramienta

¿Por qué es importante saber técnicas de análisis de datos?

El análisis de datos es una función para presentar números y cifras. Esto implica un enfoque más detallado para registrar y presentar los hallazgos de datos de una manera que sea fácil de interpretar y tomar decisiones para el negocio. Con este análisis, entenderás las tendencias de comportamientos de los clientes y su predicción, lo que aumentará la rentabilidad del negocio e impulsará una toma de decisiones eficaz.

¿Cómo ayuda el análisis de datos en el departamento de Marketing?

El portal Shower Thinking menciona alguna de las ventajas del procesamiento de datos para mejorar los procesos de marketing:

📌Mayor comprensión de cada lead

📌Identificación de mercados potenciales

📌Personalización del embudo de venta

📌Mejora de la experiencia del usuario

📌Optimización del pricing

 

¿Cómo elegir una herramienta de análisis de datos?

Una vez que tengas los datos listos, puedes continuar analizándolos a través de diferentes herramientas para el procesamiento de datos.

Aquí es donde surge la pregunta del millón: ¿cómo encontrar una herramienta de análisis de datos que se adapte a las necesidades de tu empresa? 

Primero, ten en cuenta las necesidades comerciales de tu organización y descubre quién utilizará dicha herramienta de análisis. 

¿La utilizará un analista y cienfífico de datos sofisticado? ¿O será utilizada por usuarios no técnicos que necesitan una interfaz intuitiva? ¿O debería adaptarse a ambos tipos de usuarios? 

Algunas plataformas brindan una experiencia interactiva que requieren una estructura repetitiva (iterativa), es decir, que los analistas deben utilizar lenguaje SQL para el análisis de datos

Así, pueden obtener bases de datos, crear reportes y gestionar información útil en la toma de decisiones.

En cambio, otras herramientas de análisis se enfocan más en el análisis con solo apuntar y hacer clic si se trata de usuarios menos técnicos. 

La herramienta de análisis también debe brindar soporte para visualizaciones relevantes para tu empresa, así que debes considerar si la herramienta que vas a elegir tiene capacidades de modelado de datos. 

Algunas herramientas admiten una ‘capa semántica’ o pueden realizar ellos mismos el modelado de datos. Si quieres usar uno que no lo haga, tendrás que usar lenguaje de consulta estructurado SQL para modelar tus datos antes del análisis. 

Esto quiere decir, que necesitas documentar un diseño de sistema de software complejo como un diagrama de fácil comprensión, usando texto y símbolos para representar la forma en que los datos necesitan fluir

Finalmente, debes considerar el precio y las licencias. Algunas herramientas de procesamiento de datos son gratuitas, mientras que otras cobran tarifas de licencia o suscripción. 

Las herramientas de análisis más caras no son necesariamente las más completas, así que te sugerimos tratar de no ignorar las numerosas y sólidas soluciones gratuitas disponibles.

Ahora que ya sabes qué factores tener en cuenta para elegir una herramienta de análisis de datos, vayamos a la lista.

Herramientas para el procesamiento de datos

Las herramientas para el procesamiento de datos deben ser visualizadas de una manera que nos permita comprender cuál es la historia que nos cuenta. Y además deberían ser interpretadas y entendidas por cualquier miembro de la organización, aunque en ocasiones es posible requerir la intervención de analistas y científicos de datos.

Herramientas de análisis de datos

¿Qué son las herramientas para el análisis datos?

Las herramientas para el análisis de datos, son herramientas de inteligencia de negocios capaces de proporcionarte información y data de valor para tu compañía. Si analizas estratégicamente, la data valiosa que te brinda, podrás hacer crecer, resolver problemas y recopilar datos de tu negocio.

Estas son las herramientas que consideramos que tienen las mejores visualizaciones de data:

Power BI

Una de las principales plataformas de análisis de datos es Power BI. Esta herramienta diseñada por Microsoft hace que sea simple para alguien sin experiencia previa. Puedes crear cuadros interactivos y gráficos a partir de tus datos empresariales.

Está diseñado para que los equipos trabajen en colaboración. Power BI tiene una amplia gama de plantillas y diversas opciones de visualización.

Principales ventajas de Power BI:

  • Permite integrar a los usuarios sus aplicaciones, proporciona informes y cuadros de mando en tiempo real.
  • Las personas encargadas de IT tienen autonomía para que puedan administrar los sistemas en este software.
  • Maneja un excelente entorno gráfico de extracción, transformación y carga de información.
  • Plataforma multidispositivo.
  • Integración con la suite de Office 365.
  • Análisis automático de información ofreciendo correlaciones, valores atípicos y agrupaciones de datos.
  • Integración con el servicio de Machine Learning de Azure.

Está disponible en una versión gratuita y versión de pago desde 10 dólares mensuales.

Power BIImagen: powerbi.microsoft.com

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Tableau

Tableau es un gran maestro de las herramientas de análisis y visualización de datos. Fue adquirida por Salesforce en el 2019; pero todavía está disponible en una versión gratuita conocida como Tableau Public.

Ha sido considerado como uno de los líderes en visualización de datos y funciona también como una solución de análisis integral basada en la nube.

La esencia principal de Tableau es su tabla dinámica y el gráfico dinámico de Excel. Su diseño, color e interfaz de usuario nos dan una sensación simple y fresca. Diseñada para ayudar al usuario a tomar mejores decisiones sobre la forma más eficiente de extraer y comunicar el significado de los datos.

Tableau PublicImagen: Tableau

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Geckoboard

Con Geckoboard puedes optimizar los datos de hojas de cálculo, bases de datos y otras herramientas. Te permite realizar presentaciones de una manera más clara y sencilla.

Las métricas en tiempo real son fáciles de ver y entender, esta característica ayudará a tu equipo de trabajo a ver el impacto de sus ventas al instante. Tiene más de 60 recursos y es fácil crear dashboards en este software de análisis de datos.

Puedes filtrar los datos para mostrar exactamente lo que necesitas y el interfaz de usuario es intuitivo.

El plan básico es desde 31 dólares al mes, pero puedes disfrutar el primer mes gratis. 

geckoboard herramienta dataImagen: Geckoboard

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Qlik

La plataforma de análisis de datos Qlik es utilizada por más de 50 mil clientes en todo el mundo. Tiene una versión de prueba gratuita, así que puedes probarla para revisar si es lo que realmente necesitas.

Si quieres encontrar oportunidades únicas de negocio en el mercado online entonces empieza a explorar el software de Business Intelligence.

Principales ventajas de Qlik:

  • Ofrece descubrimiento de datos únicos a través de una búsqueda global de data.
  • Se pueden importar data a través De Fuentes como Salesforce, Teradata y Hive.
  • Control total de tus datos para elaborar informes y exportarlos en software amigables como los de Microsoft Office.

Plataforma de análisis de datos QlikImagen: Qlik

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Dundas BI

Dundas BI es una herramienta de Business Intelligence flexible. Permite a los usuarios conectarse a múltiples fuentes de datos en tiempo real.

Si tu prioridad es la representación de datos para las diferentes áreas de tu empresa, entonces te podría interesar este software.

Principales ventajas de Dundas BI:

  • Excelente organización y presentación en tablas, cuadros y gráficos de datos.
  • Facilidad para crear tus propios informes solo con los KPI’s que te interesan.
  • Una buena experiencia de usuario en desktop, iPad y móviles.
  • Cuenta con una área de soporte y apoyo para las microempresas.

Dundas BIImagen: Dundas BI

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Cyfe

Cyfe es una herramienta para analizar y procesar datos comerciales a través de la conexión con diferentes fuentes. Si manejas una estrategia digital para las ventas online, este recurso puede ayudarte.

Principales ventajas de Cyfe:

  • Posibilidad de monitorizar todas las métricas de tus canales digitales en un solo panel.
  • Personalizar widgets e importa archivos en formato CVS.
  • Los datos históricos son almacenados en el sistema.
  • Es un “all in one app” ya que te permite extraer datos de distintas fuentes como Google o Saleforce para ver el comportamiento de tus ventas online.

Tiene una versión gratuita por 14 días.

cyfe herramienta data

Imagen: Cyfe

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Grow

La herramienta de análisis de datos Grow te permite importar y transformar fácilmente datos de múltiples fuentes para alimentar métricas y tus paneles de control.

Permite a cualquier usuario comercial crear métricas de manera intuitiva. Puedes filtrar, dividir y explorar diferentes tipos de gráficos a medida que navegas por tus datos para encontrar la mejor manera de obtener información para tu compañía.

Si quieres mejorar tu estrategia de ventas, esta herramienta de análisis de dato, puede ser de gran aporte.

Las principales ventajas de Grow: 

  • Te permite ver en cuánto tiempo puedes acelerar el crecimiento de tu negocio.
  • Puedes revisar el historial de datos para que midas el crecimiento y revises el comportamiento de ventas.
  • Todos los datos se transmiten a través de un cifrado SSL.
  • Estable un temporizador para la frecuencia de actualización de datos y así manejar datos reales en tiempo real.
  • Agrega un tablero ejecutivo para que tengas a la mano un resumen visual de los datos financiero, operativos y de ventas.
  • Cuenta también con un panel de marketing que te permite rastrear las métricas claves de Google Analytics, Adwords, redes sociales, CRM, correo electrónico.

Cuenta con un versión de prueba gratuita y versiones de pago desde 50 dólares al mes.

Grow DataImagen: Grow

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SAP BusinessObjects

Esta herramienta de procesamiento de datos proporciona un conjunto de aplicaciones para el descubrimiento, análisis y generación de informes de datos. 

Las herramientas de análisis están dirigidas a usuarios comerciales no muy técnicos, pero que son capaces de realizar análisis complejos. 

SAP BusinessObjects se integra con los productos de Microsoft Office, lo que permite a los analistas comerciales alternar rápidamente entre aplicaciones como Excel y los informes de BusinessObjects. 

También te permite realizar analítica predictiva, lo cual es una gran ventaja, ya que las aplicaciones de análisis predictivo analizan conjuntos de datos complejos que integran datos de múltiples fuentes para generar conocimientos. 

Hoy en día, las organizaciones reconocen cada vez más el valor de los análisis de datos para identificar tendencias, patrones y preferencias de sus clientes, con lo que pueden mejorar las experiencias de sus usuarios y la ventaja competitiva.

La toma de decisiones informadas es clave para saber cómo hacer funcionar o hacer crecer tu negocio.

Suite de SAP

Fuente: sap.com

Sisense

Una plataforma de análisis de datos destinada a ayudar tanto a los desarrolladores técnicos como a los analistas de negocio a procesar y visualizar todos sus datos empresariales. 

Sisense cuenta con una gran colección de herramientas para arrastrar y soltar y ofrece cuadros de mando interactivos para la colaboración entre usuarios. 

Un aspecto único de la plataforma de Sisense es su tecnología In-Chip personalizada, que optimiza el cálculo para utilizar la memoria caché de la CPU en lugar de la RAM. Para ciertos flujos de trabajo, esto puede llevar a un cálculo entre 10 y 100 veces más rápido. 

Sisense Herramienta de análisis de datos

Fuente: sisense.com

Programación en R

Una de las principales herramientas de análisis de datos que generalmente se conoce como un lenguaje diseñado por estadísticos es la programación en R.

Su desarrollo se remonta a 1995 y es una de las herramientas más utilizadas para el análisis estadístico y la ciencia de datos. 

Mantiene una política de código abierto y se ejecuta en una variedad de plataformas, incluidas Windows y macOS. 

RStudio es una de las mejores herramientas analíticas más populares hoy en día y se utiliza, principalmente, para el modelado de datos y estadísticas.

Las capacidades de R para la limpieza de datos, reducción de datos y salida de informes de análisis de datos, hacen de esta herramienta un asistente analítico impresionante. 

Cuenta con más de 10 mil paquetes y extensiones que se instalan automáticamente y que puedes explorar por categorías y realizar cualquier tipo de análisis estadístico. 

Una de las ventajas de esta herramienta estadística es que es fácil de entender para aquellos que no tienen un alto nivel de habilidades de programación. 

Puede realizar operaciones matemáticas complejas usando un solo comando. Varias bibliotecas gráficas hacen que este lenguaje sea diferente de otros en la comunidad estadística, ya que tiene capacidades eficientes para crear visualizaciones de calidad.

Se utilizó principalmente en el área académica en el pasado y hoy tiene aplicaciones en industrias y grandes empresas como Google, Facebook, Twitter, Airbnb, entre otras. 

Debido a la enorme cantidad de investigadores, científicos y estadísticos que lo utilizan, tiene una comunidad extensa y activa.

R Studio Herramienta de análisis de datosFuente: rstudio.com

Python

Extremadamente accesible para codificar en comparación con otros lenguajes populares como Java, con una sintaxis relativamente fácil de aprender, Python se ha convertido en una herramienta muy popular entre los usuarios que buscan una solución de código abierto y procesos de codificación sencillos.

En el análisis de datos, Python se utiliza para el rastreo de datos, la limpieza, el modelado y la construcción de algoritmos de análisis basados en escenarios empresariales.

Una de las mejores características es, de hecho, su facilidad de uso: los programadores no necesitan recordar la arquitectura del sistema ni manejar la memoria - Python se considera un lenguaje de alto nivel que no está sujeto al procesador local del ordenador.

Otra característica destacable de Python es su portabilidad. Los usuarios pueden simplemente ejecutar el código en varios sistemas operativos sin hacer ningún cambio en él, por lo que no es necesario escribir un código completamente nuevo.

Esto hace que Python sea un lenguaje altamente portable ya que los programadores pueden ejecutarlo tanto en Windows como en macOS.

Un amplio número de módulos, paquetes y bibliotecas hacen de Python un lenguaje respetado y utilizable en todos los sectores, con empresas como Spotify, Netflix, Dropbox y Reddit como las más populares que utilizan este lenguaje en sus operaciones.

Con funciones como la minería de datos y el Machine Learning, Python se está convirtiendo en una autoridad respetada para los procesos de análisis avanzados.

Lenguaje de programación PythonFuente: Pixabay

SAS

Uno de los programas de análisis de datos más destacados de nuestra lista por su amplia gama de métodos de previsión: SAS Forecasting for Desktop.

Sus características comprenden 7 áreas centrales de los procesos de previsión como la previsión automática, escalabilidad y modelización, repositorio de modelos ilimitado, interfaz gráfica de usuario fácil de usar, consola de modelización de eventos, análisis hipotético y preparación de datos.

Según las variables que introduzcas en el proceso de modelización, SAS selecciona automáticamente las variables para generar previsiones que te permiten descifrar lo que ocurre en tu negocio.

Además, con un paquete de soluciones SAS Forecast Server y Visual Forecasting, este software de datos permite a los usuarios producir un gran número de previsiones y automatizar sus procesos.

Dado que la empresa lleva décadas en el mercado, se ha establecido como una figura de autoridad en el análisis predictivo, y ciertamente tiene sentido darles una oportunidad. 📊

SAS fue desarrollada inicialmente en 1966 en el Instituto SAS, y luego fue mejorada en los años 80 y 90. En 2011, SAS lanzó un conjunto de productos para sus múltiples módulos SAS que incluyen redes sociales, web, análisis de marketing, etc.

Ahora se usa ampliamente para hacer perfiles de clientes, prospectos y, por supuesto, para predecir sus comportamientos y optimizar los procesos de comunicación con ellos.

SAS Forecast Studio

Fuente: support.sas.com

Excel

Esta potente herramienta para el procesamiento de datos ha estado en manos de los analistas durante mucho tiempo, por lo tanto, Excel tiene una categoría propia. A pesar de ser una forma tradicional de análisis de datos, sigue siendo ampliamente utilizado en todo el mundo.

Por la simple razón de que es poca la gente que no lo haya utilizado nunca o que se haya topado con Excel al menos una vez en su carrera. Es una herramienta de análisis de datos bastante versátil, solo basta manipular filas y columnas para crear el análisis.

Si dominas las fórmulas de Excel avanzado, una vez que hayas terminado, puedes exportar tus datos y enviarlos a los destinatarios deseados, por lo que también puedes utilizar Excel como herramienta de informes.

Eso sí, tienes que actualizar los datos por tu cuenta, porque Excel no tiene una función de automatización similar a la de otras herramientas de procesamiento de datos de nuestra lista.

Creando tablas dinámicas, gestionando pequeñas cantidades de datos y la forma de tabular el análisis, Excel se ha desarrollado como una versión electrónica de la hoja de cálculo de contabilidad hasta convertirse en una de las herramientas más extendidas para los analistas de datos.

Una amplia gama de funcionalidades acompañan a Excel, desde la organización hasta la manipulación, el cálculo y la evaluación de datos cuantitativos, pasando por la construcción de complejas ecuaciones y el uso de tablas dinámicas.

Por cierto, si te interesa aprender los pasos para crear una tabla dinámica, bases de datos, programación de macros en Visual Basic y más, consíguelo con el curso online de Excel avanzado para expertos.

Microsoft ExcelFuente: microsoft.com

Apache Spark

Desarrollado originalmente por la Universidad de Berkeley en 2009, Apache Spark se ha expandido desde entonces a través de industrias y empresas como Netflix, Yahoo y eBay. 

Apache es una de las mejores herramientas de análisis de datos de nuestra lista por brindar grandes soluciones a la gestión de big data. 

Su ecosistema está formado por Spark SQL, streaming, machine learning, graph computation, y APIs centrales de Java, Scala y Python

En 2014, Spark estableció oficialmente un récord de funcionamiento a gran escala, siendo 100 veces más rápido que Hadoop (uno de los frameworks más importantes para el big data), lo cual es crucial para volúmenes masivos de procesamiento de datos.

Puede ejecutarse fácilmente aplicaciones en Java, Python, Scala, R y SQL, mientras que los más de 80 operadores de alto nivel que ofrece Spark hacen que la transformación de datos sea fácil y eficaz. 

Spark viene con soporte para consultas SQL, MLlib para el aprendizaje automático y GraphX para el flujo de datos que se pueden combinar para crear flujos de trabajo analíticos adicionales y complejos. 

Además, se ejecuta en Hadoop, Kubernetes, Apache Mesos de forma independiente o en la nube, y también puede acceder a diversas fuentes de datos. 

Spark es realmente una potente herramienta para los analistas que necesitan contar con un entorno eficaz de gestión de big data.

Apache Spark

Fuente: spark.apache.org

 

¿Cómo el análisis de datos beneficia a los negocios?

A medida que las tecnologías de aprendizaje automático están mejorando en la transformación y recuperación de todos los datos dispersos, las empresas que cuentan con un e-commerce están comenzando a darle más valor a los análisis de datos que claramente benefician a sus negocios.

Estos son algunos beneficios de los análisis de datos en los negocios:

📈Estrategias de ventas

El análisis de datos mejora las estrategias de venta cruzada y de venta ascendente generando mayores ingresos en las compañías.

Capturar y analizar todas las interacciones es una tarea desafiante; pero no imposible. Algunas herramientas de análisis de data pueden compilar perfiles de usuarios integrales: perfiles ricos en datos de diferentes segmentos de audiencia. 

Estos softwares para análisis de datos capturan todas las interacciones que un usuario tuvo con la marca y esto permite realizar recomendaciones de productos a los clientes.

Las recomendaciones de inteligencia predictiva pueden mejorar significativamente el resultado final de tu negocio. Por ejemplo, el motor de recomendación de productos en Amazon genera el 35% de los ingresos de la empresa.

cuadro estrategia ventas

Imagen: Freepik

📈Desarrollo de nuevos productos

Decidir sobre el desarrollo de nuevos productos nunca es una tarea fácil para las compañías de comercio electrónico. 

Es por eso que se necesita un análisis profundo e investigación de datos que puedan ayudarnos a comprobar la factibilidad de crear y lanzar nuevos productos en el mercado.

“Cada presentimiento debe estar respaldado por datos sólidos, que muestren exactamente lo que la gente está comprando, el precio que están dispuestos a pagar en promedio, etc. La mayoría cree que debe pagar al menos cinco cifras a alguna empresa consultora por dicha investigación. Pero ese ya no es el caso. Las plataformas de análisis de datos pueden proporcionarle todas esas ideas por una fracción del costo. Solo necesita aprender a interpretar esos datos” - Nahar Geva, CEO de Zik Analytics.

Así que antes de aventurarnos a invertir en un nuevo desarrollo, es fundamental utilizar plataformas de análisis de datos que sustenten y sirvan como apoyo a nuestra futura inversión.

📈Estrategia de precios

El análisis de Big Data nos da acceso a información más detallada, lo que permite crear una estrategia de precios más eficiente.

Las iniciativas de gestión de precios que son respaldadas por datos brindan resultados significativos en un corto plazo.

Big data puede aportar ventajas competitivas sustanciales para cualquier organización. Pero para aprovechar esos beneficios a largo plazo, es importante que los datos sean recopilados con una buena matriz de análisis de datos.

herramientas de análisis de data

Imagen: Freepik

¿Qué perfil debe tener un analista de datos?

El perfil del analista de datos es uno de los más requeridos hoy en día. Y esto se debe al proceso de transformación digital que están teniendo varias empresas.

Son muchas compañías que dependen de los datos sobre sus clientes, productos, procesos, insumos y el mercado, es por eso que estas organizaciones necesitan a colaboradores no solo con un gran talento, sino también con habilidades para extraer información, interpretar y analizar los datos.

Estas son algunas habilidades que deberá tener un analista de datos:

Oportunidades de negocio

El rol del analista de datos tiene que ser más amplio y deberá tener un impacto en la compañía, por eso es importante que sea un perfil que pueda ver las oportunidades de negocio a través de la data.

Tiene que ver más allá de los KPI. Si bien no tiene que saberlo todo, es importante que desarrolle un conocimiento comercial a través de su trabajo, esto lo hará aún más valioso como analista.

El conocimiento empresarial mejorará su comprensión de los datos de la compañía, podrá identificar señales de advertencia tempranas para poder actuar de manera anticipada.
negocio oportunidades personas

Imagen: Freepik

Conocimiento técnico

El analista de datos deberá tener un conocimiento técnico sobre: software, sistemas y datos. Este perfil deberá unir esos elementos para poder extraer percepciones significativas de los datos.

La comprensión técnica basada en curiosidad y el interés, son dos skills importantes a la hora de escoger a nuestro analista de datos.

¿Le emociona la idea de tomar datos en bruto y convertirlos en algo significativo para el negocio? Si es sí, ¡entonces tenemos a un buen perfil para el puesto!

herramienta data tecnico

Imagen: Freepik

Habilidades comunicativas

Un analista de datos, sabemos que no solo se comunicará mediante los datos, sino también con compañeros de trabajo, proveedores, gerencia, es por eso que es importante que mejore y fortalezca sus habilidades comunicativas.

Cuando el analista comparte información es fundamental que utilice los términos correctos, sin caer en tecnicismos que muchas veces no son comprendidos por otros miembros de la organización. El buen entendimiento nos ayudará a desarrollar ideas para las tomas de decisiones del negocio.

Pensamiento crítico

El pensamiento crítico implica ir más allá de las tareas técnicas en cuestión. El perfil del analista de data deberá hacerse preguntas como “¿qué impacto tendrá esta data sobre el negocio?” o “¿cuáles son las tendencias de compra de potenciales clientes?”. Cuando empiezan a cuestionar y formular preguntas o respuestas hipotéticas, eso les servirá para profundizar en los datos.

Mirar y analizar los valores atípicos deben generar nuevas investigaciones. No olvidemos que el análisis visual puede respaldar sus procesos de pensamiento crítico porque le permite ver datos desde diferentes perspectivas y en corto plazo.

Representación de datos

No importa qué herramientas utilice el analista de datos o si comparte sus ideas digitalmente o en una pizarra. Lo relevante es que sea capaz de mostrar en un imagen lo que está sucediendo.

Este perfil tiene que ser capaz de lograr una correcta representación de datos a través de un gráfico para datos, de manera que logre mostrar todos los hallazgos de forma clara y sencilla.

El analista de datos deberá estar familiarizado con las mejores prácticas de visualización de datos y será imprescindible que pueda aplicarlas en la compañía.

data informacion

Imagen: Pixabay

Después de haberte explicado cuáles son las herramientas utilizadas por los analistas de datos y proporcionarte una breve descripción de cada una de ellas, ahora solo queda elegir la que mejor se adapte a tus procesos analíticos

Nos centramos en la diversidad de herramientas para el procesamiento de datos más adecuados para los analistas con conocimientos técnicos, como R Studio, Python y más.

Por otro lado, también vimos programas de análisis de datos que cubren las necesidades tanto de los analistas de datos como de los usuarios empresariales, por lo cual intentamos mostrarte múltiples percepciones y niveles de habilidad. 

De todas formas, puedes probar cualquiera de estas herramientas de análisis por ti mismo en sus versiones gratuitas y de prueba que hay disponibles. Y si deseas iniciar un emocionante viaje analítico, recuerda que siempre puedes comenzar con cualquiera de los cursos online de Data y analítica que tenemos para ti.

Esperamos que hayas disfrutado tu lectura. ¡Hasta la próxima! 🤓

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