Qué es Data Analytics

Data Analytics es el proceso general de tomar decisiones basadas en los datos. Data Analytics es el proceso de colección, organización y almacenamiento de datos y de esa manera, encontrar luego relaciones entre las distintas fuentes de datos para obtener nuevos insights o conclusiones.
Data Analytics busca y tratar de encontrar tendencias y métricas en las distintas fuentes de información que están sin procesar. Así las compañías pueden tomar decisiones más acertadas y obtener mejores resultados.

Data Analytics vs Data Analysis

Data Analysis sería una parte dentro del Data Analytics en el cual se hace análisis de los datos para extraer una información puntual requerida. Consiste en recopilar grandes cantidades de datos, extraerlos, inspeccionarlos, limpiarlos y transformarlos, procesarlos, seleccionar y agrupar datos para poder realizar un análisis de esos datos y de esa manera obtener información de valor, para sugerir unos insights y/o conclusiones específicas y así, tomar decisiones estratégicas empresariales, operar de manera más eficiente, aumentar el volumen de negocio, encontrar nuevas oportunidades dentro del sector, lanzar nuevos productos o servicios, etc.
Data Analytics abarca la administración de los datos incluyendo colección, organización y almacenamiento. Data Analysis se centra en la examinación, transformación, y arreglo de datos específicos para extraer información útil.

Qué es Business Analytics

El Business Analytics o análisis empresarial se centra en datos, análisis estadísticos e informes para ayudar a investigar y analizar el rendimiento empresarial, proporcionar información e impulsar recomendaciones para mejorar el rendimiento. Su objetivo es mejorar el producto, el marketing o la experiencia del cliente mediante el uso de información de los datos, en lugar de analizar procesos y funciones.

Data Analytics vs Business Analytics

Data Analytics es el proceso de encontrar relaciones entre las distintas fuentes de datos para obtener nuevos insights. Business Intelligence es el proceso genérico que se realiza para la toma de decisiones obtenido a través de la información histórica en cualquier negocio. El Business Analytics se aplica en organizaciones para mejorar las capacidades de toma de decisiones, realizar tareas de minería de datos y analizar información empresarial, crear informes y mejorar las capacidades operativas. Por medio del Business Analytics determinan qué conjuntos de datos son útiles y cuáles pueden aumentar los ingresos. Así como la productividad y la eficiencia.

Data Analytics vs Business Intelligence

Business Intelligence trata con datos pasado o históricos para ayudar a tomar decisiones inteligentes, mientas Data Analytics se basa mayoritariamente en encontrar relaciones entre los datos. Business Analytics se enfoca en problemas del presente basados en la historia y Data Analytics se encargará de descubrir nuevas relaciones entre los datos para poder predecir los eventos y sus posibles consecuencias.

Data Analytics vs Data Science

Data Analytics podría considerarse la versión reducida de Data Science, algo parecido a una aplicación concreta, enfocada a un objetivo definido que conocemos previamente, o del que apenas conocemos nada, pero sabemos que está ahí. El Data Scientist se hace preguntas y extrae la información a partir de varias fuentes, y el Data Analytics, por el contrario, se encarga de responder a éstas y sólo se fija en una fuente.
Tecnologías, herramientas, procesos y talento, estos deben trabajar juntos para obtener la máxima ventaja de datos y análisis.

Qué hace un Data Analyst

El Data Analyst establece estrategias empresariales a través de grandes datos. El Data Analyst es la persona que recopila y analiza los datos para encontrar, entre otras cosas, nuevas oportunidades dentro del sector.

Funciones de un Data Analyst

Las funciones y objetivos principales de un Data Analytics son la recopilación y el análisis de datos.

Además, un Data Analyst tiene como funciones:

Extraer, procesar, seleccionar y agrupar grandes datos.
Analizar los datos seleccionados.
Crear informes y evaluaciones obtenidas de los datos.
Desarrollar análisis completos de los datos extraídos.
Detectar oportunidades y debilidades detrás de los datos.
Presentar datos dentro y fuera de su propio departamento.
Comunicar de manera muy efectiva los resultados obtenidos para que el resto de los trabajadores comprendan dichos datos.

Habilidades y requisitos de un Data Analyst

Un Data Analyst debe tener las siguientes habilidades
- Controlar algunas habilidades básicas para el puesto como realizar recopilaciones, analizar y manejar los datos.
- Contar con competencias matemáticas y de estadística.
- Manejar herramientas como Microsoft Excel, SAS, SQL, Microsoft Access o SPSS
- Controlar la herramienta Python o R para el análisis de los datos extraídos
- Disponer de capacidad para trabajar en equipo, ya que el Data Analyst trabaja con IT o Business Intelligence, etc.
- Debe ser una persona innovadora y abierta al cambio
- Tener buena capacidad de comunicar tanto hablada como escrita.
- Saber presentar informes y conceptos a todos los públicos y hacerlo de una manera clara y concisa.

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Esperamos que después de este post, te haya quedado claro, qué es Data Analytics y las diferencias con el Data Analysis, el Business Analytics, el Business Intelligence y el Data science. También te hemos ayduado a comprender qué habilidades necesita un Data Analyst y qué funciones y objetivos tiene en su trabajo.
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