En una sociedad totalmente digitalizada como la que nos encontramos, dominar el campo de data analytics es indispensable para las empresas, siendo indispensable para tomar decisiones basadas en información a través del análisis de datos. Por lo tanto, conocer las principales herramientas data analytics es de vital importancia, ya que es algo cada vez es más demandado por las grandes empresas en la actualidad. En este artículo te vamos a presentar las 7 herramientas de data analytics más utilizadas en empresas, en qué consisten, cómo pueden ayudarte a obtener información valiosa y que ventajas tienen cada una, según sus particularidades. Así que… ¡Quédate para descubrirlas!
Eso sí, antes de empezar a leer te invitamos a descargar nuestro glosario data, dónde podrás aprender numerosos términos relacionados con todo el mundo del análisis de datos. Si eres alguien que siente curiosidad por este sector y quieres adentrarte en él ¡A qué esperas para hacerlo! Es totalmente gratis.
¿Cuáles son las herramientas de análisis de datos?
Las herramientas de análisis de datos son aplicaciones y plataformas diseñadas específicamente para recopilar, procesar y visualizar información de manera estructurada, facilitando la obtención de insights y la toma de decisiones informadas. Con la variedad de opciones disponibles en el mercado, es esencial conocer las más destacadas. A continuación, presentaremos 7 de estas herramientas que se han ganado el reconocimiento en el ámbito del análisis de datos.
Excel
Excel es una de las herramientas data analytics más utilizadas. Con sus funciones de tablas dinámicas y gráficos, puedes organizar y visualizar grandes cantidades de datos de manera efectiva. Además, Excel también tiene funciones de análisis estadístico y de regresión, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para el análisis de datos.
Es una herramienta fácil de usar y está disponible en la mayoría de equipos informáticos, lo que lo hace accesible para la mayoría de los usuarios. Puedes importar datos de diferentes fuentes y exportar tus resultados en diferentes formatos. Excel también tiene una gran comunidad de usuarios que comparten consejos y trucos para el análisis de datos, lo que la convierte en una herramienta esencial para cualquier persona que trabaje con datos. Si quieres saber más sobre Excel te invitamos a visitar su sitio oficial en Microsoft, dónde podrás encontrar contenido de calidad que te ayudará a interiorizar sus formulas.
Tableau
Tableau es una herramienta de análisis y visualización de datos que permite crear gráficos interactivos y paneles de control. Es muy útil para analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones y tendencias. Tableau también tiene una función de arrastrar y soltar que facilita la creación de visualizaciones personalizadas sin necesidad de conocimientos de programación. Además, Tableau se integra con otras herramientas de análisis de datos como Excel y Google Analytics.
Otra ventaja de Tableau es su capacidad para conectarse a diferentes fuentes de datos, incluyendo bases de datos, hojas de cálculo y archivos de texto. También ofrece opciones de colaboración, lo que permite a los usuarios compartir visualizaciones y paneles de control con otros miembros del equipo. En resumen, Tableau es una herramienta poderosa y fácil de usar para el análisis de datos y la visualización de información.
SQL.
SQL (Structured Query Language) es una herramienta de análisis de datos imprescindible para el data analytics. Permite acceder y manipular grandes cantidades de datos almacenados en bases de datos relacionales. Con SQL, puedes realizar consultas complejas y obtener información valiosa para la toma de decisiones informadas en tu negocio. Además, muchas otras herramientas de análisis de datos, como Tableau y Power BI, utilizan SQL como lenguaje de consulta.
Se trata de una herramienta muy popular entre los analistas de datos debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y su flexibilidad para realizar consultas complejas. Con SQL, puedes filtrar, ordenar y agrupar datos, así como realizar cálculos y crear tablas y vistas personalizadas. Además, SQL es fácil de aprender y hay una gran cantidad de recursos en línea disponibles para ayudarte a mejorar tus habilidades. Si estás buscando una herramienta para el análisis de datos, SQL es una excelente opción para comenzar.
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Python.
Python se ha convertido en la herramienta data analytics más popular en los últimos años. Es un lenguaje de programación de alto nivel que permite el análisis de datos de manera eficiente y efectiva. Con Python, puedes realizar tareas como la limpieza de datos, la visualización de datos y el modelado estadístico. Además, hay una gran cantidad de bibliotecas y paquetes disponibles en Python que facilitan el análisis de datos, como Pandas, NumPy y Matplotlib.
Python es una herramienta esencial para cualquier analista de datos, ya que permite la automatización de tareas repetitivas y la creación de modelos predictivos. Además, su sintaxis es fácil de aprender y su comunidad de usuarios es muy activa, lo que significa que siempre hay recursos y ayuda disponibles. Si estás interesado en el análisis de datos, definitivamente deberías considerar aprender Python.
Power BI.
Power BI es una herramienta de análisis de datos de Microsoft que permite a los usuarios conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos, crear visualizaciones interactivas y compartir informes con otros usuarios. Con Power BI, puedes crear paneles personalizados que te permiten ver tus datos de manera clara y concisa. Además, puedes utilizar Power BI para realizar análisis de datos avanzados, como la segmentación de datos y el análisis de tendencias. Power BI es una herramienta muy útil para cualquier negocio que quiera tomar decisiones informadas basadas en datos.
Otra ventaja de Power BI es su integración con otras herramientas de Microsoft, como Excel y SharePoint. Esto significa que puedes importar datos de Excel directamente a Power BI y utilizar las funciones de análisis de datos avanzados de Power BI para obtener información más detallada. Además, puedes compartir tus informes y paneles de Power BI con otros usuarios a través de SharePoint, lo que facilita la colaboración y la toma de decisiones en equipo. En resumen, Power BI es una herramienta esencial para cualquier empresa que quiera aprovechar al máximo sus datos y tomar decisiones informadas basadas en ellos.
Google Analytics
Google Analytics es una herramienta gratuita de análisis de datos que te permite rastrear el tráfico de tu sitio web y obtener información detallada sobre tus visitantes. Puedes ver cuántas personas visitan tu sitio web, de dónde vienen, qué páginas visitan y cuánto tiempo pasan en tu sitio. También puedes configurar objetivos y embudos de conversión para medir el éxito de tus campañas de marketing digital. Google Analytics es una herramienta esencial para cualquier negocio en línea que quiera mejorar su presencia en línea y aumentar las conversiones.
Además de proporcionar información detallada sobre el tráfico de tu sitio web, Google Analytics también te permite realizar un seguimiento de tus campañas de marketing digital. Puedes ver qué canales de marketing están generando más tráfico y conversiones, y ajustar tus estrategias en consecuencia. La herramienta también te permite crear informes personalizados y programar informes automáticos para que puedas mantener un seguimiento constante de tus métricas clave. En resumen, Google Analytics es una herramienta imprescindible para cualquier negocio en línea que quiera tomar decisiones informadas basadas en datos.
R.
R es una herramienta de data analytics gratuita y de código abierto que se utiliza en todo el mundo, muy popular entre los profesionales del análisis de datos debido a su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos y su amplia gama de funciones estadísticas y gráficas. Se trata de una herramienta muy versátil que se puede utilizar para una amplia variedad de tareas de análisis de datos, desde la limpieza y manipulación de datos hasta la visualización y modelado estadístico.
Algunas de las características más populares de la programación en R incluyen su capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, su amplia gama de funciones estadísticas y gráficas, y su capacidad para integrarse con otras herramientas de análisis de datos como Python y SQL, y posee una gran cantidad de paquetes y bibliotecas que se pueden utilizar para ampliar su funcionalidad y adaptarla a las necesidades específicas de cada proyecto. Además, cuenta con una gran comunidad de usuarios que comparten sus conocimientos y recursos en línea, lo que lo convierte en una herramienta muy accesible para los principiantes. Si estás interesado en el análisis de datos, definitivamente deberías considerar aprender R como una de tus herramientas principales.
Como has podido ver, hay una gran multitud de herramientas que nos permiten analizar datos para sacarles sentido e información que ayude a las empresas a tomar decisiones. Es por ello que resulta indispensable para cualquier Data Analyst o persona que esté interesada en desarrollar su futuro en el mundo del análisis de datos, saber utilizar estas herramientas y programas.
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