El análisis de datos es un proceso complejo que implica la limpieza, transformación y modelado de los datos para conseguir extraer de una base de datos información útil para la toma de decisiones empresariales.
Esta complejidad provoca que sea necesario el uso de numerosas herramientas con características muy diversas para ayudar al usuario en cada fase del proceso de análisis de datos.
En ActionsDATA somos expertos en la gestión y almacenamiento de datos y hoy, en nuestro blog, analizamos algunas de las herramientas indispensables que todo analista de datos debe conocer.
Excel para el análisis de datos
Aunque es una aplicación en apariencia muy sencilla y de nivel básico para un usuario de informática, es una herramienta con un potencial muy elevado. Incluye una amplia gama de funcionalidades: desde ordenar y manipular los datos, hasta representarlos en forma de gráficos y tablas.
Permite, además, la realización de todo tipo de operaciones aritméticas, así como las relacionadas con estadísticas, ingeniería y finanzas. Y es compatible con la programación a través de VBA (Visual Basic para aplicaciones).
SQL: limpiar datos
Structured Query Language (SQL) o lenguaje de consulta estructurado, es el lenguaje estándar para tratar con bases de datos relacionales. SQL se puede utilizar para insertar, buscar, actualizar y eliminar registros de la base de datos. Pero, además, puede realizar muchas otras operaciones, incluida la optimización y el mantenimiento de bases de datos relacionales, como las de MySQL Database, Oracle, Ms SQL server o Sybase.
SAS y R, competidores en el análisis de datos
Es un paquete de software que cuenta con herramientas de análisis avanzado, modelos predictivos, inteligencia empresarial y gestión de datos. El programa puede manejar casi cualquier modelo estadístico y gestionar cantidades ingentes de datos.
En la misma línea, trabaja R, su principal competidor. Es un software gratuito, de código abierto, y con un ecosistema de paquetes de herramientas, que facilita su uso para múltiples áreas y sectores.
Python, un lenguaje para el análisis de datos
Se trata de un lenguaje de programación fácil de aprender y de código abierto. Muy utilizado en el análisis de datos, ya que es rápido y cuenta con una gran base de bibliotecas para el análisis estadístico.
Tableau, visualización al gusto del público
Es un software de visualización de datos que, sin ser muy sofisticado, tiene una repercusión muy amplia en el sector empresarial. Esto se debe en parte a su diseño intuitivo y de muy fácil gestión y, por otro lado, a que cuenta con diseños muy atractivos. Y es que su equipo invierte una considerable cantidad de recursos económicos y humanos para investigar qué tipo de gráficos son los que más gustan a los usuarios y cómo brindarles una mejor experiencia en términos de operación y visibilidad.
Estas son algunas de las herramientas y lenguajes que todo científico de datos debe conocer, pero hay muchas más. Y es que el análisis de cantidades ingentes de datos es una necesidad que se ha extendido a una infinidad de sectores empresariales y de investigación debido a la extensión del Big Data. Además de estas herramientas generales hay otras específicas de cada ámbito, que contribuyen a realizar un análisis de datos eficiente y a poder aplicarlo según las necesidades de cada sector.
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