Análisis de datos, entendiendo cada una de sus fases

El análisis de datos es uno de los procesos a los que están habituados los profesionales del trabajo con información y en especial de aspectos como el big data. Se trata de un sistema complejo que lleva a través de distintas fases a estos expertos con la intención de ser capaces de analizar la información, pulirla y obtener los datos más relevantes en cada uno de los contextos. Uno de los rasgos característicos de este tipo de análisis es que favorece al uso de técnicas flexibles y variadas para llegar a un mismo objetivo, lo que ayuda a que se pueda aplicar en multitud de sectores y tipos de negocio.

Análisis paso a paso

Cuando nos disponemos a realizar un proceso de análisis de datos tenemos que tener claro que lo que vamos a hacer es dividir una información compacta en distintos elementos que pasaremos a revisar uno por uno. Hacerse una idea mental de ello no es complicado, pero el sistema es un poco más complejo de lo que pueda parecer a primera vista. Necesitamos obtener una información totalmente pura que podremos revisar y en última instancia analizar a fondo para que sea posible tomar decisiones en base a ello. Desde los inicios de la década de los 60 se ve el análisis de los datos como un junto de procedimientos que ayuda a que los análisis y los resultados terminen siendo más precisos. Es importante que tengamos en cuenta que las distintas fases que lo forman influyen las unas en las otras, lo que lleva a que sea un proceso mecánico en el que es importante prestar atención a cada detalle. El primer paso por el que debemos comenzar es la recopilación de información y datos, que pueden ser tanto categóricos como numéricos. Es importante que seleccionemos bien estos datos y que tengamos en cuenta nos aseguremos de que será lo que necesitemos en el resto del proceso. La recopilación de los datos se realizará de diversas fuentes, imponiendo los requisitos cada equipo en particular. Es bueno tener en mente que la recopilación de información no solo puede proceder de las vías informáticas más comunes, sino que también puede llegar desde herramientas que estén en uso, como una cámara de seguridad. Incluso en el análisis de datos es valiosa la información que proceda de un documento o una entrevista.  

Trabajando con la información

Cuando ya tenemos reunidos los datos se tienen que procesar y repartir en grupos para que estén organizados y que el análisis sea más sencillo y consistente. Se suele usar un diseño de columnas y tablas con la intención de repartir los datos de forma que sea más rápido su análisis y procesado. También es posible necesitar software especializado dependiendo de la situación. No hay que sorprenderse si cuando la información se ha organizado nos encontramos con registros duplicados o errores en la información. Por eso ahora se realiza una de las fases más importantes en el proceso del análisis de datos: la limpieza de los contenidos. Hay que eliminar y prevenir errores para que se pueda llegar al resultado deseado, implicando que habrá que identificar los problemas y solucionarlos. Es posible usar distintas técnicas de análisis y que en el proceso sobren muchos datos, incluso grandes cantidades. Pueden sobrar datos personales, teléfonos, registros numéricos innecesarios y otros elementos similares. Tras la limpieza de los datos se producirá otro de los momentos complejos, que viene a ser el del análisis de la información. Hay distintas técnicas que se pueden usar y en este momento hay que analizar el contenido para comprenderlo mejor. La visualización de los datos reunidos se puede llevar a cabo con gráficos que luego permitirán usar algoritmos para comenzar a modelar los resultados y encontrar relación entre ellos. Los datos que hayan salido resultantes de todo el proceso se tendrán que organizar y presentar como la conclusión del análisis de información realizado a lo largo de toda la cadena. A partir de aquí los resultados tendrán que presentarse de forma correcta con gráficos y tablas que permitan entender mejor la información para el momento en el cual se pueda completar si fuera necesario con resultados procedentes de otros análisis. Al fin y al cabo, uno de los rasgos del análisis de datos es que son procesos que continúan de forma constante y se complementan entre sí.