Aprendiendo a Emprender en Visual Analytics
Aprendiendo a Emprender en Visual Analytics es parte de las nuevas tecnologías y los sistemas de gestión de datos de la nueva era.
facultad de informática · ciencia de datos
mar. 24 de ago. 2021
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Una parte importante del Business Intelligence, desde un punto de vista de negocio, es el análisis visual, lo que se conoce como Visual Analytics. Este punto resulta uno de los principios fundamentales del big data. El visual analytics tiene como objetivo mostrar la información y los datos de forma gráfica, para dar claridad respecto a dónde está la solución a los problemas que se presenten. Para los data scientists, el uso de tecnologías de visualización de datos les permite identificar tendencias, patrones y relaciones entre datos. Aprendiendo a Emprender en Visual Analytics es un artículo que permitirá al profesional ahondar en esta información.

De cara a usuarios de negocio, los software estándar de visual analytics son más fáciles de usar porque tienen funciones muy intuitivas. Las aplicaciones de visual analytics deben incluir una fácil interacción con diferentes fuentes de datos y gestión de las mismas para integrarlas, unificarlas y estandarizarlas. Visual analytics es especialmente útil cuando se gestiona una gran cantidad de datos complejos y con procesos de análisis. Mismos que requieren una elevada monitorización e interacción, por ejemplo en análisis de big data o data mining.

El futuro de visual analytics se expande a otras áreas como software de mobile business intelligence o location intelligence. En este artículo se dará un pequeño resumen de lo que es el Visual Analytics; así como un recorrido breve por las herramientas de visualización más conocidas

El software adecuado

Si se es el CIO (Chief Information Officer) de una empresa, seguro que sería una prioridad el tomar la mejor decisión. Esto en el momento de escoger una aplicación de Business Intelligence o software que incluya la parte de Visual Analytics. Entre otras cosas, permitirá:

  • Crear y compartir informes significativos con quien sea y donde sea.
  • Predecir e identificar rápidamente las oportunidades, y adelantarse a las tendencias futuras.
  • Optimizar los procesos de empresa y fomentar la innovación.
  • Posibilitar que cualquiera de la organización explore visualmente y analice todos los datos disponibles.

¿Qué es el Visual Analytics?

Actualmente, es indudable que todas las compañías (y no solo las del sector tecnológico) generan gran cantidad de datos como consecuencia del avance tecnológico y la digitalización. Antes de entrar de lleno en este apartado, se explicará brevemente la diferencia entre los términos Big Data, Business Intelligence y Business Analytics. Mismas que se van a encontrar con frecuencia.

El almacenamiento masivo de información y todo lo que subyace de él, en ocasiones, tiende a crear confusión. Como es el caso de los términos Big Data, Business Analytics (BA) o Business Intelligence (BI). Tanto Big Data, Business Analytics y Business Intelligence, permiten el análisis de datos con el objetivo de extraer la mayor información posible; sin embargo, existen diferencias entre ellos.

El Business Intelligence o Inteligencia de Negocios y el Business Analytics o Analítica de Negocios pueden parecer conceptos similares, ya que ambos comparten el mismo principio: aprovechar de la mejor manera la información para poder tomar mejores decisiones. A pesar de ello, tienen sutiles diferencias en cuanto a cuatro conceptos claves: qué datos analizan, dónde se almacenan, qué hacen con la información y qué variable estudia cada uno. Business Intelligence está orientado al pasado. A través de los informes, se examina el histórico de la empresa y así se puede comprender su desarrollo.

Con los instrumentos utilizados en BI se acceden a conjuntos de datos preparados, debidamente clasificados y almacenados. Gracias a esto, se examina la información y se encuentran patrones analíticos. Por consiguiente, se puede decir que el Business Intelligence únicamente analiza datos estructurados y los almacena en un servidor central, y a causa de esto, se procede a su estudio para llegar a conclusiones que ayudan a tomar decisiones.

Business analytics y big data

Business Analytics se enfoca al futuro, es decir, facilita la creación de una visión futurible basada en modelos predictivos que influyen en la toma de nuevos caminos y estrategias. El BA no estudia estadísticas internas como el BI, sino que se sirve de diferentes fuentes: tendencias o indicadores macroeconómicos. No menos importante es otra de las diferencias existentes entre estas dos herramientas relacionadas con el uso de la información que hace cada una. Ambas buscan optimizar los procesos: el Business Intelligence corrige errores operativos y el Business Analytics trabaja con el objetivo de no cometer esos fallos en el futuro.

Big Data es definida en Wikipedia de la siguiente manera: “Big Data, macrodatos o datos masivos es un concepto que hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos”. Con base en esta definición, se puede concluir que el Big Data se focaliza en la captura y procesamiento de los datos, mientras que Business Analytics y Business Intelligence examinan esta información y la utilizan con el fin de optimizar las decisiones.

Otra gran diferencia está relacionada con los equipos que llevan a cabo la tarea. El grupo de trabajo asociado al Big Data está formado por matemáticos e ingenieros, quienes dependen del CTO Chief Tecnology Officer. Los componentes del departamento de Business Intelligence trabajan directamente con el CEO y suelen ser personas encargadas de la estrategia como expertos en ADE, economistas o técnicos.

Sin embargo, aunque los equipos trabajen en departamentos diferentes, deben llevar a cabo su tarea codo con codo, complementándose: unos tomando las decisiones sobre los datos que se necesitan (Business Intelligence y Business Analytics) y otros identificando los patrones de datos (Big Data).

El análisis de datos

Entonces, se puede decir que el Big Data comprende un conjunto de técnicas de tratamiento de grandes volúmenes de datos, para crear, entre otras cosas:

  1. Nuevos servicios comerciales.
  2. Investigaciones médicas.
  3. Datos industriales (IoT).
  4. Predicciones sísmicas.
  5. Predicciones meteorológicas.

Una de las grandes ventajas de Big Data consiste en procesar gran cantidad de datos en un tiempo récord, algo que hasta ahora los sistemas informáticos tradicionales no podían realizar, al no estar suficientemente capacitados para ello. Cada vez más empresas desean obtener ventajas competitivas, por lo que actualmente hay una amplia demanda de profesionales con conocimientos en procesos y metodologías de Big Data.

Ahora que se abordaron las diferencias entre BD, BI y BA, se hará énfasis en el Visual Analytics. Se ha buscado una definición y explicación más de origen científico, no tanto comercial, como aparece en las características de un software de Business Intelligence o Big Data. Por decirlo de alguna manera, se busca explorar la esencia de lo que Visual Analytics representa. Visual Analytics es una técnica que combina métodos de análisis automáticos y visuales con la interacción humana para obtener conocimiento de los datos.

Esta técnica permite poner en valor el dato a través de la visualización y facilita identificar patrones y relaciones de los datos que antes no eran evidentes, para una toma de decisiones eficiente o para predecir comportamientos, tendencias. Hoy en día se producen billones de datos, y la capacidad de recogerlos y almacenarlos aumenta mucho más que la capacidad para analizarlos. Muchos métodos matemáticos automáticos de análisis se han y se están desarrollando, no obstante, dependiendo de la complejidad, el ser humano debe actuar antes del proceso de análisis de datos.

Las nuevas estrategias

Surgen nuevos tiempos, y con ello, la posibilidad de adquirir más conocimiento y mejores formas de gestionar una empresa. Por esta razón, los responsables encargados de esta gestión deben tener pleno conocimiento acerca de las diferentes metodologías que entran en juego. Aplicarlas puede suponer un reto inicialmente, sin embargo, los resultados finalmente, valdrán la pena.

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