El descubrimiento de datos implica la recopilación y el análisis de datos procedentes de diversas fuentes y suele utilizarse para identificar tendencias, relaciones o valores atípicos entre varios elementos de datos. Este proceso puede llevarse a cabo desde una única base de datos o a través de múltiples sistemas de procesamiento de datos dispares, lo que permite a las organizaciones convertir los datos en información procesable y tomar decisiones informadas.
Desde la identificación de datos atípicos hasta el análisis de tendencias y la detección de dependencias entre elementos de datos, el proceso de descubrimiento de datos incluye cuatro componentes clave:
El primer paso en el proceso de descubrimiento de datos consiste en recopilar toda la información pertinente de diversas fuentes, como bases de datos, sitios web, aplicaciones e informes. Ningún flujo de datos por sí solo cuenta la historia completa, por lo que obtener una imagen global de los datos disponibles de múltiples fuentes permite a las organizaciones obtener una visión completa de los patrones y tendencias de sus datos.
El proceso de limpieza puede incluir la eliminación de información duplicada, inexacta o irrelevante que pueda haberse recogido como parte de la fase inicial de recopilación de datos, lo que proporciona una dirección más precisa. Se trata de un paso crucial para identificar únicamente la información pertinente y precisa, ya que cualquier discrepancia puede dar lugar a interpretaciones erróneas o conclusiones incorrectas. La limpieza de datos también implica la identificación de valores atípicos, que son puntos de datos que se sitúan fuera de la tendencia central del conjunto de datos y pueden presentarse debido a errores en la introducción de datos o en la medición.
El siguiente paso consiste en analizar y comprender cualquier patrón o relación en los datos. Esto puede incluir varias métricas matemáticas, como la media, la mediana y la moda, para comprender cómo interactúan los números entre sí y detectarlos. Al identificar y comprender los patrones, pueden aplicarse técnicas de visualización de datos para evaluar la calidad de los datos recopilados, y pueden probarse hipótesis para su posterior análisis.
Otra fase fundamental del proceso de descubrimiento de datos es la comunicación eficaz de los resultados y las perspectivas a los miembros pertinentes del equipo. Esto puede implicar presentar los datos de forma que las partes interesadas puedan visualizarlos y comprenderlos rápidamente, destacar las tendencias, pautas o relaciones que se hayan identificado. La comunicación de datos permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en sus datos, mejorando la precisión de sus decisiones y dando lugar a mejores resultados.
Los datos están en el corazón de toda organización, pero para obtener el máximo valor de los datos disponibles, es crucial comprender los patrones y relaciones existentes. Cuando se dispone de la agilidad necesaria para encontrar e interpretar rápidamente las perspectivas de los datos, se pueden tomar decisiones más inteligentes y rápidas con mayor precisión. El descubrimiento de datos permite a las organizaciones descubrir tendencias y patrones que podrían haber pasado desapercibidos, lo que puede ayudar a mejorar la eficiencia y a tomar decisiones informadas. El descubrimiento de datos proporciona una imagen clara basada en perspectivas precisas, desde el cambio al trabajo híbrido y las soluciones basadas en la nube hasta los numerosos usuarios que visitan sus sitios web y aplicaciones.
Cada vez más empresas tratan sus datos como su activo más preciado. La información que las empresas recopilan sobre sus clientes y operaciones puede proporcionarles una ventaja competitiva al descubrir nuevas oportunidades y darles un conocimiento del mercado. Cuando se transforma esta inteligencia en una ventaja competitiva, se pueden mejorar las experiencias de los clientes y aumentar la eficiencia.
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