Cada vez son más las empresas que solicitan a personas que tengan conocimientos de Data Analysis o Análisis de datos. Esta disciplina se basa en el procesamiento de datos, su cribado, su transformación y la modelación de los mismos para obtener información útil. Te vamos a explicar los cuatro programas que debes dominar, sí o sí, para conseguir trabajo en el campo del Análisis de datos.
El Análisis de datos en los últimos años ha cobrado fuerza por ser muy importante en el campo de los negocios, la ciencia, la ingeniería y las ciencias sociales.
Sirve a las empresas para tomar mejores decisiones sobre futuros proyectos, ahorrando costes. Además, permite la identificación de diferentes patrones y tendencias. También sirve para mejorar procesos, detectando posibles deficiencias y ahorrando costes.
Aunque existen muchos programas diferentes para realizar estos procesos de investigación, te vamos a dejar los cuatro más usados actualmente.
Microsoft Excel
La verdad es que no hay mucho que decir de uno de los software más utilizados y más polivalentes que existen. Microsoft Excel nos permite analizar datos, realizar todo tipo de cálculos y crear diferentes gráficos.
No solo se utiliza en tareas de Análisis de datos, se utiliza en una infinidad de campos. Incluso, hay gente que lo utiliza para pintar cuadros con resultados verdaderamente espectaculares. También hay una competición mundial de Excel, donde se tienen que resolver diferentes problemas usando esta herramienta.
Debes saber que este software tiene ciertas limitaciones técnicas. Cuanta mayor cantidad de datos tenga que manejar, más lento se vuelve. Para valores muy grandes se pueden generar imprecisiones. Pese a todo, es una aplicación genial para analizar datos.
Microsoft Power BI
Vamos ahora con una herramienta mucho más nueva y que está plenamente enfocada en el Análisis de datos. Power BI empezó siendo un complemento de Excel, pero Microsoft en la década de 2010 lo separo para crear una herramienta de análisis de datos comerciales.
Tiene la capacidad de poder generar informes muy visuales y diferentes paneles de control. Su gran ventaja es que la curva de aprendizaje es mínima. Además, tiene la fortaleza de poder conectarse con datos en Excel, obtener datos de archivos de texto, de bases de datos SQL y de otras fuentes como Google Analytics o Facebook Analytics.
No es todo bonito, ya que tiene una interfaz de usuario demasiado grande, fórmulas bastante rígidas y un lenguaje propietario complejo de usar. Lo bueno es que dispone de una versión gratuita o de prueba para que nos podamos familiarizarnos con él.
Tableau
Este software está más centrado en la visualización de datos y generar cuadros de mandos interactivos sin necesidad de conocimientos de codificación. Actualmente, está considerada como la mejor herramienta para Análisis de datos comerciales.
Su gran fortaleza es la de poder manejar enormes cantidades de datos y su usabilidad bastante sencilla. Cuenta con una interfaz visual de arrastrar y soltar.
Aunque tiene varias limitaciones. La primera es que no cuenta con una capa de scripting, así que tiene límites de capacidad. Además, las funciones de manipulación de datos no son muy buenas. Además, si queremos ejecutar funciones de scripting con Python o R, antes debemos importar los datos.
Jupyter Notebook
Vamos ahora con una aplicación web de código abierto que tiene la capacidad de desarrollar documentos interactivos. Jupyter Notebook tiene la capacidad de combinar código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.
Esta herramienta vendría a ser un documento de Microsoft Word mucho más interactivo y centro en el Análisis de datos. Más que para procesar datos, es una herramienta para presentarlos de manera elegante. No requiere instalación, ya que se accede desde navegador y es compatible con más de 40 lenguajes, como Python o R.
Como es normal, no todo es positivo. La primera deficiencia es que tiene un control de versiones muy malo y el sistema de seguimiento de cambios es bastante complicado. Tampoco es una herramienta buena para el trabajo colaborativo.
