Dominando los fundamentos de Data Analytics

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TLDR

Embarcarse en el viaje para obtener la certificación AWS Certified Data Analytics – Specialty requiere un sólido dominio de los fundamentos. Este artículo es una guía completa que cubre información esencial para iniciar tu preparación.

Quería preparar la certificación AWS Certified Data Analytics – Specialty, pero tenía que empezar con lo básico. Escribí este artículo para intentar cubrir toda la información importante que debes saber antes de comenzar a estudiar.

Cubramos los fundamentos de data analytics.

1. Entendiendo Data Analytics

Data analytics es la práctica de examinar e interpretar datos sin procesar para descubrir patrones significativos, extraer información valiosa y tomar decisiones empresariales informadas. Implica el uso de análisis estadístico, técnicas de minería de datos y herramientas de visualización para obtener una comprensión más profunda de los datos y su significado.

• Para niños: Data analytics significa mirar mucha información muy cuidadosamente para encontrar pistas importantes y respuestas a preguntas. Es como ser un detective que usa herramientas especiales para resolver misterios estudiando toda la evidencia y juntando las piezas.

2. Decodificando Big Data

Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos (generados desde varias fuentes) que son difíciles de procesar y analizar usando métodos tradicionales.

• Para niños: Big Data significa tener tanta información de muchos lugares que es difícil de manejar y entender sin herramientas especiales. Es como tener un rompecabezas gigante con muchas piezas que necesitamos juntar para aprender cosas nuevas.

3. Evolución de la certificación de AWS: De “Big Data” a “Data Analytics”

¿Te preguntas por qué la certificación de AWS pasó de AWS Certified Big Data - Specialty a AWS Certified Data Analytics - Specialty? Este cambio refleja el panorama evolutivo de data analytics, expandiéndose más allá del procesamiento de big data para abarcar una gama más amplia de técnicas de análisis y servicios ofrecidos por AWS.

4. Saber cuándo usar Data Analytics

Cuándo usar analytics depende de las tres Vs: volumen, velocidad y variedad de datos.

• Volumen: Analytics es útil cuando se trata de una gran cantidad de datos que es demasiado vasta para procesar manualmente. Al usar herramientas de analytics, puedes analizar eficientemente y obtener información de conjuntos de datos masivos que de otro modo serían abrumadores.
• Velocidad: Analytics es beneficioso cuando se trata de datos que se generan a altas velocidades y requieren análisis en tiempo real o casi en tiempo real. Por ejemplo, en industrias como finanzas o comercio electrónico, donde las transacciones ocurren rápidamente, analytics ayuda a monitorear y analizar datos en tiempo real para detectar anomalías, tomar decisiones rápidas o responder a condiciones cambiantes de inmediato.
• Variedad: Analytics es valioso cuando se trata de diversos tipos y formatos de datos. Implica procesar y analizar datos estructurados (por ejemplo, hojas de cálculo), datos semi-estructurados (por ejemplo, archivos XML) y datos no estructurados (por ejemplo, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos). Las herramientas de analytics pueden manejar esta variedad de datos, permitiéndote extraer información de diferentes fuentes y formatos.

Analytics se usa entonces cuando hay un gran volumen de datos, los datos se generan a altas velocidades y los datos vienen en varios tipos y formatos.

Aquí hay algunos ejemplos:

• Entender el comportamiento del cliente: Las empresas pueden usar data analytics para analizar preferencias de clientes, patrones de compra y comportamiento para entender mejor sus necesidades y proporcionar experiencias personalizadas.
• Mejorar la eficiencia operativa: Data analytics se puede aplicar para optimizar procesos, identificar cuellos de botella y agilizar operaciones, lo que lleva a ahorros de costos y mayor productividad.
• Mejorar estrategias de marketing: Al analizar datos sobre demografía de clientes, intereses y comportamiento en línea, las empresas pueden crear campañas de marketing dirigidas, adaptar anuncios y mejorar el compromiso del cliente.
• Predecir tendencias y pronosticar: Data analytics puede ayudar a pronosticar tendencias del mercado, demanda de productos o servicios y oportunidades emergentes, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones proactivas y mantenerse por delante de la competencia.
• Detección de fraude y evaluación de riesgos: Data analytics juega un papel crucial en detectar actividades fraudulentas, identificar anomalías y evaluar riesgos en varias industrias, como finanzas, seguros y ciberseguridad.
• Salud e investigación médica: Data analytics se usa para analizar grandes volúmenes de datos médicos, registros de pacientes e información genética para mejorar diagnósticos, desarrollar nuevos tratamientos y avanzar en la investigación médica.

5. Clasificando datos

Entender el tipo de datos es esencial para determinar los métodos apropiados de almacenamiento, análisis y procesamiento. Cada tipo de datos requiere diferentes herramientas y técnicas para dar sentido a la información que contiene.

Los datos se pueden clasificar en diferentes tipos según su estructura y organización. Aquí hay tres tipos principales de datos:

• Datos estructurados: Los datos estructurados se refieren a datos bien organizados y formateados que se ajustan a esquemas o tablas predefinidos. Tiene un formato fijo con campos y relaciones claramente definidos.
  • Ejemplos de datos estructurados incluyen datos almacenados en bases de datos relacionales como Amazon RDS (Relational Database Service). Los datos estructurados son fácilmente buscables y se pueden consultar usando lenguajes específicos como SQL.
• Datos semi-estructurados: Los datos semi-estructurados no se ajustan a un esquema rígido pero tienen algunos elementos organizacionales. Contiene elementos tanto estructurados como no estructurados, permitiendo flexibilidad en la representación de datos.
  • Ejemplos de formatos de datos semi-estructurados incluyen bases de datos no-SQL, XML (eXtensible Markup Language), JSON (JavaScript Object Notation) y archivos CSV (Comma-Separated Values).
  • Los datos semi-estructurados se pueden consultar usando lenguajes de consulta especializados o transformarse en formatos estructurados para análisis.
• Datos no estructurados: Los datos no estructurados se refieren a datos que no tienen una estructura u organización predefinida. No se ajustan a filas y columnas tradicionales como los datos estructurados.
  • Los datos no estructurados incluyen documentos de texto, imágenes, videos, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos y datos de sensores.
  • Analizar datos no estructurados requiere técnicas avanzadas como procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora y algoritmos de machine learning para extraer información valiosa.

6. Tipos de Analytics

Hay tres tipos principales de analytics:

• Descriptive Analytics: se enfoca en resumir datos históricos para entender qué ha sucedido en el pasado. Implica agregar y analizar datos para descubrir patrones, tendencias e indicadores clave de rendimiento (KPIs). Descriptive analytics ayuda a obtener información sobre eventos pasados y proporciona una base para análisis adicional.
• Predictive Analytics: implica usar datos históricos y actuales para hacer predicciones o pronósticos sobre eventos o resultados futuros. Aprovecha modelos estadísticos, algoritmos de machine learning y técnicas de minería de datos para identificar patrones y tendencias y hacer predicciones basadas en datos. Predictive analytics ayuda a las organizaciones a anticipar el comportamiento del cliente, optimizar operaciones, mitigar riesgos y mejorar los procesos de toma de decisiones.
• Prescriptive Analytics: va más allá de predecir resultados futuros y recomienda acciones para optimizar la toma de decisiones. Utiliza técnicas avanzadas de analytics, algoritmos de optimización y modelos de simulación para proporcionar información sobre qué acciones deben tomarse para lograr los resultados deseados. Prescriptive analytics ayuda a tomar decisiones informadas y tomar medidas proactivas para impulsar los resultados deseados.

7. Dos enfoques para el procesamiento de datos

• Batch Analytics: Batch analytics implica procesar grandes volúmenes de datos históricos en lotes o grupos. Se enfoca en analizar datos acumulados durante un período específico, como horas, días o semanas. Batch analytics permite a las organizaciones obtener información de tendencias y patrones de datos pasados. Se usa comúnmente para tareas como generar informes, identificar tendencias a largo plazo y realizar análisis retrospectivos.
• Real-time Analytics: Real-time analytics se refiere al análisis de datos a medida que se generan o reciben, proporcionando información y respuestas inmediatas. Permite a las empresas tomar decisiones instantáneas y tomar acciones inmediatas basadas en datos entrantes. Real-time analytics es valioso para escenarios que requieren información oportuna y respuestas rápidas.

8. El proceso de Data Analytics

El proceso de data analytics involucra cuatro pasos:

1. Recopilar/Ingerir: En este paso, los datos se recopilan de varias fuentes y se ingieren en un sistema de almacenamiento, como Amazon S3 o Amazon Redshift.
2. Almacenar: Los datos recopilados necesitan ser almacenados de manera escalable y segura. AWS proporciona varios servicios para almacenamiento de datos, incluyendo Amazon S3, Amazon Redshift y Amazon DynamoDB.
3. Analizar/Procesar: Una vez que los datos están almacenados, se pueden procesar y analizar usando varios servicios de AWS como Amazon EMR, AWS Glue o Amazon Athena. Estos servicios ofrecen herramientas y frameworks para transformación de datos, exploración y ejecución de algoritmos avanzados de analytics.
4. Visualizar: El paso final implica visualizar los datos analizados para derivar información significativa. Los servicios de AWS como Amazon QuickSight y Amazon Kinesis Data Analytics proporcionan capacidades de visualización para crear dashboards interactivos, informes y visualizaciones de datos en tiempo real.

Si quieres saber más puedes revisar este enlace oficial sobre What Is Data Analytics?