Es el proceso de examinar, transformar e interpretar datos para obtener información útil que ayude en la toma de decisiones.

• Utiliza herramientas estadísticas, matemáticas y tecnológicas para analizar grandes volúmenes de datos.

Tipos de Analítica de Datos

• Analítica Descriptiva: Responde ¿Qué pasó? (Ejemplo: Reportes, dashboards, KPIs).
• Analítica Diagnóstica: Responde ¿Por qué pasó? (Ejemplo: Análisis de tendencias y correlaciones).
• Analítica Predictiva: Responde ¿Qué pasará? (Ejemplo: Modelos de predicción con Machine Learning).
• Analítica Prescriptiva: Responde ¿Qué debemos hacer? (Ejemplo: Algoritmos de optimización y automatización de decisiones).

¿Qué hace el Analista de Datos?

1. Recopilar datos: Obtener información desde bases de datos, APIs, hojas de cálculo, etc.
2. Limpiar y transformar datos: Eliminar duplicados, manejar valores nulos y estructurar datos.
3. Analizar datos: Aplicar estadísticas y modelos matemáticos para encontrar patrones y tendencias.
4. Crear reportes y visualizaciones: Usar herramientas como Excel, Power BI, Tableau o Python (Matplotlib, Seaborn) para presentar resultados.
5. Ayudar en la toma de decisiones: Proponer soluciones basadas en datos para mejorar procesos y estrategias.

Metodologías de Analítica de Datos

Existen múltiples marcos metodológicos o procesos que estructuran las etapas de la analítica de datos. Entre ellos encontramos:

• CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)
• KDD (Knowledge Discovery in Databases)
• TDSP (Team Data Science Process)
• DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom)