La importancia de la modelización y análisis de datos en la toma de decisiones empresariales

El modelado de datos se refiere a la arquitectura que permite el análisis de datos para utilizar la información en los procesos de toma de decisiones. Se necesita un enfoque combinado para maximizar los conocimientos obtenidos de los datos.

Aunque los términos análisis de datos y modelado de datos a menudo se entrelazan, son dos conceptos diferentes. En pocas palabras, el análisis de datos se trata de utilizar datos e información para impulsar las decisiones empresariales, mientras que el modelado de datos se refiere a la arquitectura que hace posible el análisis. En otras palabras, el modelado de datos y el análisis de datos funcionan mejor cuando se utilizan juntos.

Pero, ¿cómo pueden las organizaciones incorporar datos en cada decisión y proceso? La respuesta comienza con un modelado de datos efectivo y continúa con el análisis de datos. Veamos a continuación los dos conceptos y cómo su superposición puede beneficiar a tu negocio.

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• ¿Qué es el modelado de datos?
• ¿Qué es el análisis de datos?
• Las principales diferencias entre el modelado de datos y el análisis de datos

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es una estrategia de datos que se centra en transformar datos en bruto en representaciones estructurales, a menudo visuales, que ayudan a los analistas a obtener conocimientos más significativos de los datos.

El modelado de datos busca mapear los tipos de datos que utiliza tu organización y dónde se almacenan dentro de los sistemas. Además, ilustra las relaciones entre los diferentes tipos de datos y encuentra formas de agrupar y organizar los datos mediante el establecimiento de formatos y atributos.

Vale la pena invertir en minería de datos

"Se puede comparar un modelo de datos con un mapa, el plano de un arquitecto o cualquier diagrama formal que facilite una comprensión más profunda de lo que se está diseñando", dicen los analistas de IBM.

Las empresas deben construir modelos en torno a las necesidades empresariales, traducir esas necesidades en estructuras de datos, crear diseños de bases de datos concretos y estar preparadas para evolucionar a medida que los negocios cambien.

Tipos de modelado de datos

Estos son los tres tipos de modelos de datos más comunes:

• Modelo relacional: Almacena datos en registros de formato fijo y organiza los datos en tablas con filas y columnas. Los enfoques relacionales básicos definen los datos en bruto como una medida o una dimensión.
• Modelo dimensional: Menos rígido y estructurado, el enfoque dimensional favorece una estructura de datos contextual relacionada con el uso o el contexto empresarial. Esta estructura de base de datos está optimizada para consultas en línea y herramientas de almacenamiento de datos.
• Modelo de entidad-relación: Son diagramas formales que representan las relaciones entre entidades en una base de datos. IBM explica que los arquitectos de datos utilizan varias herramientas de modelado ER para crear mapas visuales que transmitan los objetivos de diseño de una base de datos.

Los tres niveles de abstracción de datos

• Modelo de datos conceptual: La visión o planificación. Esta capa representa la estructura general. Aquí es donde suele comenzar el modelado de datos identificando los conjuntos de datos y el flujo de datos a través de una organización.
• Modelo de datos lógico: Esta es la segunda capa de abstracción y proporciona más detalles sobre el modelo de datos. Describe el flujo de datos y el contenido de la base de datos.
• Modelo de datos físico: Esta capa define cómo se aplicará el modelo lógico al conjunto de datos real. Utilizando esta capa, los equipos de TI crean la estructura real de la base de datos, así como el hardware y el software necesarios para respaldar el plan. Se pueden derivar varios modelos físicos a partir de un solo modelo lógico si se utilizan diferentes sistemas de bases de datos.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es una estrategia integral de datos que implica examinar, interpretar, limpiar, transformar, migrar y modelar datos para extraer información útil para los objetivos empresariales internos y externos. Si bien el modelado de datos crea la arquitectura que ayuda a los equipos de datos a obtener información valiosa, el análisis de datos pone en movimiento el modelo y aprovecha los datos para impulsar los resultados.

Tipos de análisis de datos

Algunos de los enfoques de análisis de datos más comunes incluyen:

• Análisis estadístico: El proceso de recopilar grandes volúmenes de datos y utilizar estadísticas y técnicas de análisis de datos para identificar tendencias, patrones e información relevante.
• Análisis inferencial: Un subtipo de análisis estadístico que genera conclusiones sobre un grupo grande mediante el análisis de datos de muestras más pequeñas de ese grupo.
• Análisis diagnóstico: Un proceso analítico que se centra en por qué ocurren las cosas y busca identificar las causas raíz analizando datos e identificando patrones, tendencias y correlaciones entre variables.
• Minería de datos: La práctica de explorar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones y encontrar soluciones a problemas específicos.
• Análisis predictivo: Utiliza datos específicos, conocidos como características, para predecir tendencias y eventos futuros. Las herramientas de análisis predictivo utilizan tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial para impulsar algoritmos de análisis predictivo complejos.
• Análisis prescriptivo: Un tipo de análisis de datos y minería de datos que utiliza datos históricos para recomendar el mejor curso de acción para lograr un resultado deseado.

El proceso de análisis de datos

• Establecer prioridades, objetivos y metas: Las empresas que comienzan su recorrido en el análisis de datos suelen comenzar por preguntarse qué problema están tratando de resolver. ¿Cuáles son los objetivos empresariales que rodean los esfuerzos de análisis de datos?
• Recopilación de datos en bruto: Las organizaciones empiezan a recopilar datos en bruto que puedan responder esas preguntas o respaldar el progreso hacia el logro de los objetivos basados en datos.
• Limpieza de datos: Los datos se limpian y se verifica su calidad, asegurando que sean "aptos para uso empresarial". Esto significa que los datos no deben tener duplicados, anomalías o inconsistencias. También deben ser seguros y tener el formato correcto.
• Análisis de datos: Una vez que los datos están limpios, se analizan en busca de patrones, tendencias y relaciones. Los analistas deben tratar de identificar oportunidades y riesgos en los datos en este momento. Las herramientas de análisis de datos incluyen Excel, Python, R, Looker, RapidMiner, Chartio, Metabase, Redash y Microsoft Power BI.
• Interpretación de datos: Los resultados del análisis de datos se interpretan y se presentan a cualquier persona que esté trabajando en tareas basadas en datos en una empresa. Los resultados también se verifican en esta etapa.
• Visualización de datos: Las visualizaciones o presentaciones de datos implican el uso de gráficos, mapas, puntos clave y una serie de otros métodos para ofrecer conocimientos fáciles de entender a una variedad de partes interesadas de la empresa.

Las principales diferencias entre el modelado de datos y el análisis de datos

El modelado de datos y el análisis de datos son ambos fundamentales para la gestión de datos y las operaciones basadas en datos. Las organizaciones en un proceso de transformación de datos no pueden elegir uno sobre el otro, sino que deben involucrarse en ambos conceptos para desarrollar completamente las arquitecturas de datos y utilizar sus datos para mejorar sus operaciones.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Como se mencionó, el modelado de datos es el mapa y el plano utilizados para construir el hardware y software donde se conectarán las bases de datos. Luego, el análisis de datos entra en juego una vez que se ha construido el modelo y se ocupa estrictamente de utilizar esos datos para mejorar la toma de decisiones. Se basa en la infraestructura que proporciona el modelado de datos, pero el análisis de datos en sí no se preocupa por cambiar la infraestructura de datos.

Para empresas eficientes basadas en datos, el modelado de datos y el análisis de datos comparten muchas similitudes. Ambos deben estar alineados con los objetivos y prioridades empresariales. Además, ambos son parte de una sólida cultura de datos. Cuando se utilizan juntos, las empresas pueden servir mejor a sus clientes, aumentar las ventas, tomar mejores decisiones, cumplir con los estándares de gobernanza y privacidad, y respaldar todas las decisiones empresariales con datos de mayor calidad.

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