Para manejar diversas responsabilidades de TI, las empresas de hoy en día utilizan una variedad de software de supervisión y gestión, incluida la gestión de la mesa de ayuda de front-end, la supervisión de la infraestructura, la seguridad cibernética, la gestión de proyectos y la administración de Active Directory. Todos los días, cada una de estas aplicaciones crea gigabytes de datos. Además, plantea una variedad de desafíos. Por lo tanto, hemos dedicado esta publicación a abordar todo lo que necesita saber sobre análisis de TI, herramientas, software y otra información necesaria.
análisis de TI
Los análisis de TI son métodos para recopilar, analizar e informar datos utilizados en las operaciones, la gestión y las estrategias de TI para descubrir patrones complejos en la disponibilidad del sistema de TI y grandes conjuntos de datos al tiempo que mejoran el rendimiento y producen información comercial en tiempo real. La implementación de los diversos proyectos de transformación que a menudo recae en el departamento de TI ya no será una dificultad ni un fracaso. Con el software de análisis adecuado, puede administrar sus datos en tiempo real para tener métricas útiles y actualizadas para detectar problemas con suficiente anticipación y abordarlos de inmediato.
General
Dentro de las empresas, se está formando un nuevo conjunto de conexiones en torno a cómo colaboran los trabajadores en los equipos de datos, análisis, TI y operaciones. ¿Existe un método "correcto" para configurar estas conexiones?
Las líneas tradicionales de demarcación entre el alcance de TI y las responsabilidades de las divisiones operativas están siendo desdibujadas por los datos y el análisis. Considere la misión fundamental del departamento de TI moderno: absorber todo el "desorden" tecnológico de la empresa (a veces de muchos departamentos), crear las competencias necesarias y proporcionar eficiencia y ahorro de costos. Después de completar su objetivo original, muchas empresas de TI ahora se están enfocando en el siguiente paso, que es innovación.
Ingrese datos y análisis, que abren la puerta a tal creatividad. Sin embargo, datos generalmente es propiedad de la empresa, y el análisis es valioso solo si se utiliza para informar las opciones comerciales, que también son "propiedad" de la empresa. Con frecuencia, TI requiere realinear roles y responsabilidades para operar en el entorno de datos y análisis.
¿Qué es Analytics y por qué se usa TI?
Encontrar patrones significativos en los datos es el objetivo del área de la informática conocida como análisis, que emplea matemáticas, estadísticas y aprendizaje automático. El proceso de análisis, también conocido como análisis de datos, incluye examinar enormes conjuntos de datos para localizar, interpretar y comunicar nueva información y comprensión.
¿Qué tipo de trabajo es Analytics?
Los datos pertinentes a una empresa son analizados por un analista de negocios. La elaboración de informes de gestión es el proceso de proporcionar a la dirección análisis de datos sobre diversos procesos empresariales. Analista de estrategia corporativa: este tipo de empleo se centrará en evaluar los datos de toda la empresa y brindar asesoramiento a la gerencia sobre la dirección estratégica de la organización.
¿Es el análisis una habilidad difícil?
Aunque el pensamiento analítico se clasifica como una forma de habilidad blanda, existen ciertas habilidades duras que pueden ayudarlo a convertirse en un mejor analista en general. El análisis de datos, la investigación, la resolución creativa de problemas y la comunicación efectiva son ejemplos de habilidades analíticas.
¿Es la analítica un trabajo duro?
El análisis de datos no es ni una habilidad "dura" ni una habilidad "blanda"; más bien, es un proceso que incorpora una combinación de ambos tipos de habilidades. Los lenguajes de programación como Python, las herramientas de base de datos como Excel y las herramientas de visualización de datos como Tableau son algunos ejemplos de las habilidades técnicas que debe poseer un analista de datos.
Software de análisis de TI
El software de análisis de TI es uno de los métodos de análisis de datos más utilizados. Este software, que está especializado en análisis de negocios, será útil para cualquier analista de datos que tenga que evaluar, monitorear e informar sobre resultados críticos. El autoservicio, el análisis predictivo y los modos SQL complejos hacen que estas soluciones se adapten a cualquier nivel de comprensión sin requerir una gran intervención de TI. Sin inteligencia empresarial , nuestra lista de software de análisis de TI de datos estaría incompleta, y datapine es un ejemplo que satisface la mayoría de las necesidades de los usuarios novatos y avanzados.
#1. pino de datos
Datapine es un famoso programa de inteligencia comercial que se enfoca en brindar funciones de análisis básicas pero poderosas a usuarios principiantes y avanzados que requieren una solución de análisis de datos en línea rápida y confiable. Puede arrastrar y soltar fácilmente los valores elegidos en el Analizador de datapine y generar una variedad de tablas y gráficos con una interfaz de usuario eficiente. Si es un analista experimentado, tal vez desee explorar el uso de la SQL modo. Lo que le permite crear sus propias consultas y al mismo tiempo le permite volver rápidamente al modo visual. El motor de pronóstico de análisis predictivo es otro componente importante. Si bien hay muchas herramientas de predicción disponibles, datapine ofrece lo mejor en términos de simplicidad y velocidad. Se desplegará un gráfico completo con los pronósticos después de definir la entrada y salida del pronóstico en función de los puntos de datos suministrados y la calidad del modelo elegido.
También vale la pena mencionar cómo la inteligencia artificial poderosa se está convirtiendo en una herramienta indispensable en los procesos de análisis de hoy. Las redes neuronales, el reconocimiento de patrones y las alertas de umbral le notificarán tan pronto como surja una anomalía comercial. Por lo tanto, no tendrá que perder tiempo analizando manualmente grandes cantidades de datos. Comparta fácilmente sus hallazgos con cualquier persona que necesite respuestas rápidas a cualquier tipo de consulta comercial a través de paneles o informes personalizables.
#2. R-Estudio
R es un lenguaje creado por estadísticos y es una de las herramientas de análisis de datos más utilizadas. Fue creado en 1995 y ahora es uno de los programas más utilizados para el análisis estadístico y la ciencia de datos. Es de código abierto y se ejecuta en una variedad de plataformas, incluidas Windows y macOS. El entorno de desarrollo integrado más frecuente es RStudio. La limpieza de datos de R, la reducción de datos y la salida de informes de análisis de datos con funciones de reducción de R. Lo convierte en un ayudante analítico indispensable para el análisis de datos generales y académicos.
Se compone de un vasto ecosistema de más de 10,000 XNUMX paquetes y extensiones que puede explorar por categoría y utilizar para realizar análisis estadísticos como regresión, análisis conjunto, análisis de conglomerados de factores, etc. R puede realizar operaciones matemáticas complejas con un solo comando. Haciéndolo fácil de entender para personas que no tienen mucha experiencia en programación. Porque tiene una capacidad eficiente para construir grandes visualizaciones. Varias bibliotecas gráficas, como ggplot y plotly, distinguen este lenguaje de otros en la comunidad estadística.
R alguna vez se usó principalmente en la academia, pero ahora tiene aplicaciones en todas las industrias y grandes corporaciones como Google, Facebook, Twitter y Airbnb, por nombrar algunos. R tiene una comunidad grande y activa, gracias a una gran cantidad de investigadores, científicos y estadísticos que lo usan.
# 3. Pitón
Python es bastante fácil de codificar para otros lenguajes populares como Java, y su sintaxis es muy fácil de aprender, lo que lo hace popular entre los clientes que buscan una solución de código abierto con métodos de codificación simples. Esto se encuentra en el análisis de datos para el rastreo, la limpieza, el modelado y la construcción de algoritmos de análisis según los escenarios comerciales. Python es un lenguaje de alto nivel que no es susceptible al procesador local de la computadora. Por lo tanto, los programadores no necesitan comprender la arquitectura del sistema ni administrar la memoria.
La portabilidad de Python es otra característica notable. No es necesario crear un código completamente nuevo porque los usuarios pueden simplemente ejecutar el código en varios sistemas operativos sin realizar ninguna modificación. Python es un lenguaje altamente portátil ya que los programadores pueden usarlo tanto en Windows como en Mac OS X. En consecuencia, es un lenguaje respetado y utilizable en todas las industrias. Las organizaciones más populares que lo utilizan son Spotify, Netflix, Dropbox y Reddit. Python se está convirtiendo en una autoridad reconocida para los procedimientos de análisis avanzados, gracias a capacidades como la minería de texto y el aprendizaje automático.
#4. Consola SQL
SQL es un lenguaje de programación para gestionar y consultar datos en bases de datos relacionales. Por lo tanto, es especialmente bueno en el manejo de datos como una herramienta de base de datos para analistas. Es una de las herramientas de análisis en numerosos casos comerciales y escenarios de datos. Por lo tanto, es muy popular en la comunidad de ciencia de datos.
La explicación es simple: porque la mayoría de los datos están en bases de datos relacionales y necesita acceder y desbloquear su valor. SQL es un componente vital del éxito corporativo, y los analistas que lo dominan pueden dar a su conjunto de habilidades una ventaja competitiva. Existen diferentes sistemas de gestión de bases de datos relacionales (basados en SQL). Como MySQL, PostgreSQL, MS SQL y Oracle, y dominar este software de análisis de datos. Esto sería inmensamente valioso para cualquier analista profesional. Nos concentraremos en MySQL Workbench porque es el más popular.
#5. Banco de trabajo MySQL
Los analistas usan MySQL Workbench para diseñar, modelar y administrar bases de datos visualmente. Optimice las consultas SQL, administre las configuraciones de MySQL y emplee una variedad de herramientas para mejorar el rendimiento de la aplicación MySQL. Le permitirá crear e inspeccionar bases de datos y objetos (como activadores o procedimientos almacenados), configurar servidores y mucho más. La copia de seguridad y la recuperación, así como la inspección de datos de auditoría, son tareas sencillas. MySQL Workbench es una solución completa para analistas que trabajan en la administración de bases de datos relacionales. Y empresas que necesitan mantener sus bases de datos limpias y efectivas, así como para la migración de bases de datos.
#5. Pronóstico SAS
SAS Forecasting for Desktop se ha consolidado como uno de los programas de análisis de datos más populares y sofisticados. con una variedad de metodologías de pronóstico, como la reconciliación jerárquica, el modelado de eventos, el análisis hipotético y la planificación de escenarios.
Pronóstico automático, escalabilidad y modelado; un repositorio de modelos infinito; una GUI fácil de usar; una consola de modelado de eventos; y análisis hipotético. La preparación de datos es uno de los siete aspectos principales de los procedimientos de pronóstico que ofrecen. SAS seleccionará automáticamente las variables en función de las variables que ingrese en el proceso de modelado para generar pronósticos que lo ayuden a descubrir qué está sucediendo en su organización.
Además, este paquete de datos permite a los clientes realizar una gran cantidad de pronósticos y automatizar sus procedimientos al combinar las soluciones SAS Forecast Server y Visual Forecasting. Dado que la organización ha existido durante décadas. Se han establecido como figuras de autoridad en análisis predictivo, por lo que tiene sentido darles una oportunidad.
#6. Modelador de datos Erwin (DM)
En un almacén de datos y en la nube, Erwin DM trabaja con datos estructurados y no estructurados. Según su sitio web oficial, es para "descubrir, visualizar, diseñar, distribuir y estandarizar activos de datos empresariales de alta calidad". Para lograr sus objetivos y demandas comerciales, Erwin puede ayudarlo a reducir las complicaciones y comprender las fuentes de datos. También brindan procesos automatizados que le permiten desarrollar modelos y diseños automáticamente, reduciendo errores y aumentando la eficiencia. Esta es una de las herramientas de análisis que se centra en la arquitectura de datos. Y le permite desarrollar modelos de datos lógicos, conceptuales y físicos.
Funciones adicionales como una interfaz única para todos sus datos, ya sean estructurados o no estructurados, en un almacén de datos o en la nube. Haga que esta solución sea muy adaptable a sus necesidades analíticas. El modelador de datos Erwin viene en siete versiones diferentes. Haciéndolo muy adaptable para empresas y analistas que requieren distintas funcionalidades de modelado de datos.
¿Los analistas de datos hacen matemáticas?
Una base sólida en matemáticas es necesaria para el éxito en el campo del análisis de datos, tal como lo es para cualquier otra actividad científica. Antes de comenzar la capacitación para convertirse en analista de datos, se recomienda repasar sus conocimientos matemáticos y, si es necesario, realizar las mejoras necesarias. Eche un vistazo a la siguiente lista para conocer algunas facetas importantes de la investigación:
¿Necesito Python para análisis de datos?
Es hora de que haga un movimiento, ya que se espera que la necesidad tanto de científicos de datos como de personas que analizan datos aumente en más de un mil por ciento en los próximos años. Aprender y dominar Python es una necesidad absoluta si desea seguir una carrera como analista de datos o avanzar en su carrera como científico de datos.
¿Cuáles son los 4 pasos del análisis de datos?
Debido a esto, es esencial comprender las cuatro capas de análisis, que se describen como descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo, respectivamente.
Analítica descriptiva.
Analítica de diagnóstico.
Análisis predictivo.
Analítica prescriptiva.
¿Es SQL un lenguaje suficiente para el análisis de datos?
También se requiere conocimiento de SQL de los analistas de datos para que comprendan la información contenida en las bases de datos relacionales como Oracle, Microsoft SQL y MySQL. Aprender SQL es absolutamente necesario para preparar y organizar correctamente los datos. Por ejemplo, si los analistas necesitan hacer un análisis utilizando Big Data Tools, entonces SQL es el lenguaje con el que deben estar familiarizados.
Preguntas Frecuentes
¿Cuáles son las 3 habilidades principales para un analista de datos?
Habilidades esenciales para los analistas de datos
- SQL. SQL, o lenguaje de consulta estructurado, es el lenguaje de base de datos estándar de la industria omnipresente y es posiblemente la habilidad más importante que deben conocer los analistas de datos. …
- Microsoft Excel.
- Pensamiento crítico.
- R o Python–Programación Estadística.
- Visualización de datos.
- Habilidades de presentación.
- Aprendizaje automático.
¿Qué tan difícil es el análisis de datos?
Como mencioné anteriormente, el análisis de datos no es un campo difícil de ingresar porque no es muy académico y puede aprender las habilidades requeridas en el camino. Esto significa que deberá dedicar un par de horas cada semana a aprender estas habilidades para hacer una transición profesional efectiva.
¿Puedo aprender análisis de datos por mi cuenta?
Sí, puede aprender los fundamentos del análisis de datos por su cuenta. Para aprender R, una persona con experiencia en programación puede necesitar solo una semana de estudio a tiempo parcial, mientras que un principiante probablemente necesitará cerca de tres semanas de estudio a tiempo completo. Por supuesto, ninguna de estas habilidades se utiliza de forma aislada.
¿Es difícil el análisis digital?
El análisis web es muy difícil, en esencia, porque tratamos con conjuntos de datos muy complejos, análisis estadísticos, tratando de unir datos en línea y fuera de línea, estacionalidad y más. Se necesita una persona muy inteligente para hacerlo bien, sin cometer errores.
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