El proceso de análisis de datos conlleva la recolección, transformación, limpieza y modelado de datos para descubrir la información útil y de interés para una organización. Y todos los datos obtenidos se transforman en conclusiones que se usan para la toma de decisiones.
Sabías que para llevar a cabo un proyecto de análisis de datos existen varias metodologías a seguir ¿Las conocemos?
Conoce el proceso de análisis de datos
En la actualidad, el análisis de datos es un pilar fundamental para la toma de decisiones empresariales y científicas. Hoy en día, las organizaciones enfrentan el reto de gestionar enormes volúmenes de datos de diferentes fuentes y en múltiples formatos. Y es por ello, que se ha sofisticado el proceso para aprovechar las capacidades de las tecnologías avanzadas.
¿Cuáles son las etapas del análisis? ¿Y los pasos para el procesamiento de datos?
Recolección de datos. La era de los sensores y dispositivos IoT
La recolección de datos se realiza a través de metodologías como Data Wrangling y ETL (Extract, Transform, Load), donde los datos se extraen de múltiples fuentes, se transforman para garantizar su consistencia y se cargan en sistemas de análisis.
Los sensores, dispositivos IoT y plataformas de monitoreo permiten captar información en tiempo real. Este tipo de tecnología, especialmente en sectores como la agricultura o la salud, permite capturar datos de manera continua y precisa, ofreciendo una visión más detallada y dinámica de los sistemas analizados.
Además, es crucial implementar mecanismos robustos que aseguren la calidad y relevancia de los datos desde su origen, evitando sesgos y redundancias.
Sabías que el proceso de análisis de datos se ha sofisticado para aprovechar las capacidades de IA y ML, permitiendo descubrir patrones y generar predicciones más precisas
Preprocesamiento. Limpieza y transformación de datos
Uno de los pasos para críticos en el análisis de datos es el preprocesamiento.
Metodologías como Data Cleansing y Data Normalization garantizan que los datos sean consistentes y listos para el análisis. Con la creciente complejidad de los datos (estructurados, no estructurados y semiestructurados), es fundamental limpiarlos y normalizarlos.
Hoy, se utilizan técnicas más avanzadas de detección de anomalías, como Outlier Detection y Data Smoothing, y reducción de ruido, automatizadas en parte por herramientas impulsadas por IA. Además, los métodos de imputación de valores faltantes, como el K-Nearest Neighbors (KNN) o Multiple Imputation by Chained Equations (MICE), han mejorado para evitar sesgos o distorsiones en los resultados.
Análisis Exploratorio. Visualización de patrones
El análisis exploratorio de datos permite descubrir patrones ocultos y relaciones entre las variables. Para ello, se utilizan técnicas como análisis de componentes principales (PCA) para reducir la dimensionalidad y facilitar la visualización.
Las herramientas de visualización de datos, como Power BI, Tableau y soluciones de código abierto como Matplotlib o Seaborn, han facilitado este proceso, permitiendo generar gráficos interactivos y personalizables.
A través de estas técnicas visuales, es posible obtener insights de manera rápida, lo que agiliza la toma de decisiones iniciales antes de aplicar algoritmos de análisis más complejos.
Análisis predictivo y prescriptivo
El análisis predictivo se basa en algoritmos de machine learning, utilizando metodologías como Regresión Lineal, Random Forest, Support Vector Machines (SVM) y Redes Neuronales Artificiales (ANN).
En cuanto al análisis prescriptivo, que sugiere acciones específicas, se recurre a técnicas de Optimización Estocástica y Modelos de Decisión Bayesianos.
Estos enfoques no solo identifican tendencias futuras, sino que también sugieren las mejores acciones a tomar para maximizar los resultados.
Por ejemplo en sectores como la medicina, permite avances significativos, desde diagnósticos tempranos hasta recomendaciones personalizadas de tratamientos.
Para crear estos modelos, se utilizan grandes conjuntos de datos históricos, y los algoritmos aprenden de ellos mediante Machine Learning Supervisado y No Supervisado. Lo que permite que los sistemas evolucionen y mejoren sus predicciones con el tiempo, adaptándose a nuevos datos sin intervención humana continua.
Evaluación y mejora continua de los modelos
La evaluación de modelos sigue siendo un proceso esencial en el ciclo del análisis de datos. Metodologías como Cross-Validation, Grid Search y el uso de métricas como ROC-AUC, Precisión y Recall, permiten medir la efectividad de los modelos predictivos.
Visualización final y comunicación de resultados
Presentar los resultados de un análisis de datos de manera comprensible para la toma de decisiones es clave. Para ello, se utilizan metodologías como Data Storytelling y Narrative Visualization para combinar gráficos interactivos con una narrativa que facilite la comprensión de las conclusiones.
Las nuevas herramientas de visualización permiten no solo la creación de dashboards interactivos, sino también la integración de narrativas basadas en datos.
El análisis de datos ha evolucionado significativamente en los últimos años, incorporando técnicas avanzadas y metodologías que permiten extraer valor de grandes volúmenes de información
KDD, SEMMA y CRISP-DM
KDD, SEMMA y CRISP-DM son metodologías populares utilizadas en el campo del análisis de datos y la minería de datos. Ya que proporcionan un marco estructurado para el análisis de datos y la minería de datos. Por lo tanto, ayuda a garantizar que los procesos sean sistemáticos, repetibles y conduzcan a resultados útiles y confiables.
KDD o Knowledge discover database
Es un proceso centrado en la extracción de conocimiento de un repositorio, enfatizando las aplicaciones de alto nivel de ciertos métodos de minería de datos.
Es interactivo e iterativo y consta de 5 etapas:
- Selección: A través de esta fase se seleccionan las variables o si se va a trabajar con muestras, los datos que deben ir a las mismas, su distribución, etc.
- Preprocesamiento: Aquí los datos se limpian y se adecúan para poder ser consumidos por la herramienta.
- Transformación: Se utilizan métodos de reducción de la dimensión u otros métodos de transformación, para poder aplicar las técnicas de Data Mining que son elegidas.
- Minería de datos: Aquí se intenta resolver las preguntas planteadas con las técnicas de minería de datos escogidas o se emprende la búsqueda de nuevos hallazgos.
- Interpretación / Evaluación: A través de esta última etapa se extraen las conclusiones del estudio y se evalúan los modelos de minería de datos utilizados.
SEMMA o Sample, explore, modify, model and assess
Esta metodología se puede aplicar a cualquier proceso de minería de datos.
Consta de 5 etapas:
- Muestrear: En esta etapa se obtienen muestras de los datos que sean representativas para el análisis, pero de tamaño adecuado para poder manipularlas en un tiempo y con unos recursos razonables.
- Explorar: Análisis preliminar de los datos, obteniendo unas primeras conclusiones sobre su morfología, tendencias, etc., para ayudarnos a decidir qué camino seguir.
- Modificar: En esta fase se modifican los datos, se aplican transformaciones y realizan selecciones para crear las variables ya orientadas al proceso de selección del modelo.
- Modelar: Aplicando modelos de minería de datos, se obtienen funciones o combinaciones de las variables de elegidas como predictoras, que nos ayudan a predecir la variable objetivo.
- Evaluar: En esta última fase se evalúa la utilidad y fiabilidad de los insights obtenidos con el modelo y se estima su rendimiento.
CRISP-DM o Cross industry standard process for data mining
Es un proceso iterativo y centrado en el negocio. Es independiente de la herramienta de minería de datos que se utilice y está muy ligado a SPSS Clementine.
Es cíclico y consta de seis etapas flexibles:
- Entendimiento del negocio: Entender los objetivos y requisitos desde un punto de vista de negocio es un paso previo a la definición del problema.
- Entendimiento de los datos: Se recolectan los datos, se exploran, se detectan problemas con la calidad de los mismos, y se obtienen los primeros insights, subconjuntos de datos, primeras hipótesis.
- Preparación de los datos: Se construye un dataset a partir de los datos en crudo.
- Modelado: Se seleccionan y aplican técnicas de modelado y se calibran sus parámetros en búsqueda de los mejores resultados.
- Evaluación: Se evalúan los modelos y se revisan los pasos seguidos para la construcción de los modelos, en relación a los objetivos de negocio.
- Despliegue: El/los modelo/s se “industrializa/n”. Se puede llegar a desplegar en un sistema o entorno de producción, o al menos se genera un entregable que el cliente pueda usar
Cuando se lleva a cabo un proyecto de análisis de datos existen varias metodologías a seguir. Las más usadas son KDD, SEMMA y CRISP-DM
KDD, SEMMA y CRISP-DM y la computación en la nube
Si bien KDD, SEMMA y CRISP-DM son metodologías utilizadas en el análisis de datos y la minería de datos y no están relacionadas con la computación en la nube. Pero, la computación en la nube puede ser un entorno en el que se lleven a cabo los procesos utilizando estas metodologías ¿Cómo?
KDD y la computación en la nube: La computación en la nube proporciona recursos de almacenamiento y procesamiento escalables y flexibles. Esto es beneficioso para el proceso de KDD, ya que el almacenamiento en la nube permite almacenar grandes volúmenes de datos de manera rentable y accesible.
Además, la capacidad de procesamiento permite realizar análisis intensivos en datos utilizando técnicas de KDD, como minería de datos y aprendizaje automático, de manera eficiente y rápida.
SEMMA y la computación en la nube: Almacenar y procesar datos en la nube puede facilitar el muestreo, la exploración, la transformación y el modelado de datos, ya que la infraestructura en la nube puede escalar según las necesidades.
La flexibilidad de la computación en la nube permite implementar y ajustar fácilmente los pasos de SEMMA según sea necesario, sin preocuparse por la infraestructura subyacente.
CRISP-DM y la computación en la nube: Al igual que con KDD y SEMMA, la computación en la nube es un entorno adecuado para llevar a cabo los pasos de CRISP-DM.
La capacidad de almacenamiento en la nube permite gestionar grandes conjuntos de datos, mientras que la capacidad de procesamiento escalable acelera el análisis y el modelado de datos. Además, la colaboración y el intercambio de datos entre los diferentes equipos de trabajo involucrados en el proceso CRISP-DM son facilitados por la computación en la nube a través de servicios y herramientas de colaboración en línea.
En resumen, la computación en la nube es un entorno beneficioso para realizar el análisis de datos y la minería de datos utilizando KDD, SEMMA y CRISP-DM, debido a su escalabilidad, flexibilidad y capacidad de procesamiento.
¿Quieres saber más sobre el proceso de análisis de datos?
Descárgate GRATIS una guía sobre el proceso de análisis de datos rellenando el siguiente formulario.