Prácticas de Data Science: la precisión de un análisis de datos

En los últimos años, el uso de técnicas de Data Science, como Big Data y Data Analytics, ha crecido exponencialmente siendo más accesible y de mayor calidad. Esto ha llevado a los negocios a mejorar su recopilación y análisis.

La estadística consiste en la realización de la recolección, análisis, interpretación, presentación y organización de datos. Y la Ciencia de Datos trata del estudio de la extracción generalizada de conocimiento a partir de información. ¿Estamos hablando de lo mismo? Podemos llegar a la conclusión de que existen diferencias:

• El enfoque de Data Science es más holístico, más global, partiendo de grandes volúmenes de información para poder extraer conocimiento que aporte valor a una determinada organización.
• El foco principal se sitúa en la extracción de conocimiento, empleando para ello las herramientas que estén al alcance.

Esto nos lleva al Big Data, que es información de gran volumen, alta velocidad y alta variedad que se procesa y analiza. Se refiere a un inmenso volumen de datos, estructurados y no estructurados, que se agregan y procesan con herramientas o tecnologías automatizadas.

En pocas palabras, el análisis de Big Data encuentra información que ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones estratégicas y asimila toda la información que puede; por ejemplo, miles de atributos de un sólo cliente y luego se propone calcular el comportamiento de un cliente: lo que quiere, qué hará la próxima vez, cuánto gastará.

Los datos pueden dejarse en su forma cruda en sistemas de Big Data o pre-procesarse usando tecnologías de minería, o software de preparación para que esté listo para usos analíticos particulares.

Data Analytics, por otro lado, está destinado a convertir datos en bruto y no estructurados en un formato de datos claramente entendido por el usuario. Varias operaciones comerciales, incluido el modelado, la transformación y la limpieza son las principales tendencias de la implementación de análisis de datos dentro de una organización.

¿Cómo aumentar la precisión de Data Analytics?

Es lógico que cuantos más datos analices, más precisos serán tus resultados. Es por eso que la idea detrás del análisis de Big Data es tan atractiva para muchas personas. Después de todo, una empresa puede dedicar su tiempo a recopilar mucha información, analizarla y encontrar valor. Pero, como suele ser el caso, estos escenarios ideales no ocurren muy a menudo en el mundo real.

Las grandes cantidades de datos pueden tener mucho potencial, pero aún pueden existir imprecisiones si el contenido que se analiza es inexacto. Debido a restricciones en la tecnología y otras consideraciones comerciales, los análisis que las compañías están ejecutando pueden no reflejar lo que realmente está sucediendo.

Si las empresas desean asegurarse de que los análisis obtengan los resultados deseados, hay muchas tácticas que se pueden implementar para mejorar la calidad y lograr una mayor precisión del análisis. Te presentamos algunas:

Mejorar la recopilación de datos

El análisis comienza con la recopilación de datos, y la forma en que se recopila y retienen es importante. Tu empresa puede acumular grandes cantidades de datos en un corto período de tiempo, pero no todos esos datos son relevantes para el análisis

Comienza por definir los tipos de información que son importantes para tu empresa. Piensa en los comportamientos entre los compradores que son de mayor relevancia para tu negocio en general, de modo que puedas concentrarte en los datos más útiles relacionados con el comportamiento.

Mejorar la organización de los datos

Una vez que tengas una estrategia para mejorar la recopilación de datos, necesitas un método para almacenar y administrar esos datos. La organización meticulosa de los datos es pertinente para el análisis, y te permitirá mantener el control de la calidad de los datos al tiempo que mejora la eficiencia del análisis.

Limpieza de los datos

Los datos sucios son quizás el mayor culpable de los análisis de baja calidad y el análisis deficiente. La limpieza es imprescindible y ayudará a garantizar que el análisis de datos se centre en los datos de mayor calidad, más actuales, completos y relevantes.

Normalizar los datos

Cuando los datos se recopilan de una variedad de fuentes diferentes, a menudo contienen inconsistencias o errores en términos de cómo se escriben las diferentes palabras. Por ejemplo, al ingresar el nombre de una ciudad, ahora la Ciudad de México a menudo aparece escrita como DF, Distrito Federal o CDMX.

Estas pequeñas desviaciones pueden tener un gran impacto en el análisis de datos. Se debe crear un estándar para que se adhieran todos los formatos, de modo que los datos permanezcan uniformes en todo momento.

Segmentar datos para el análisis

Si los datos están limpios y bien organizados, pero todavía no tienen ningún sentido, el siguiente paso es segmentarlos para un análisis más detallado y enfocado.

Considera lo que estás tratando de lograr del análisis de las preguntas específicas que deseas responder. Luego, se puede ordenar la información en grupos relevantes para analizar las tendencias dentro de los distintos subconjuntos. Esto no sólo facilita el análisis al dividir la información en fragmentos más pequeños y más digeribles, sino que también mejora la precisión, permitiéndote perfeccionar tendencias y comportamientos altamente específicos.

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Fuentes:

Kawulich, Barbara. ResearchGate. (2004). Qualitative Data Analysis Techniques. https://www.researchgate.net/publication/258110388_Qualitative_Data_Analysis_Techniques consultado mayo, 2020.

Migrant & Seasonal Head Start Technical Assistance Center. (2006). Introduction to Data Analysis Handbook https://www.researchgate.net/profile/Dickson_Adom/post/What_can_be_some_aplications_of_big_data_analysis_to_Farmers_decision_making/attachment/5aa0d0e5b53d2f0bba56a5f5/AS%3A601787283296256%401520488677025/download/ED536788.pdf consultado mayo, 2020.