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Análisis de datos y modelado de datos: ¿qué son y en qué se diferencian?
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Análisis de datos y modelado de datos: ¿qué son y en qué se diferencian?

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Análisis de datos y modelado de datos: ¿qué son y en qué se diferencian?

El trabajo con datos implica la realización de diversas actividades. A menudo, no obstante, se confunden. Es lo que sucede con, por ejemplo, el análisis de datos y el modelado de datos, que en muchas ocasiones se confunden. Y no pueden ser disciplinas más diferentes, aun que sí guardan relación. Básicamente, el análisis de datos versa sobre el uso de datos e información para la toma de decisiones de negocio. Por su parte, el modelado de datos se ocupa de la arquitectura que hace posible el trabajo de análisis de datos.

Pero ambas tareas, según TechRepublic, son bastante más complejas que lo que marcan esas definiciones básicas. También tienen más diferencias y pueden trabajar de manera conjunta para dar impulso a empresas de todo tipo, como veremos a continuación.

Análisis de datos: definición

El análisis de datos es un sistema de trabajo con información que implica su examen, interpretación, depuración, transformación, migrado y modelado. Se trata, por tanto, de un proceso bastante complejo, que tiene como objetivo conseguir información util para uso interno y externo en una empresa. Su finalidad es siempre la misma: conseguir que la compañía logre alcanzar sus objetivos de negocio, e incluso que pueda plantearse otros nuevos o modificar una línea de acción marcada previamente en función de la información que desvelen los datos.

Como hemos visto, el modelado de datos crea la arquitectura que permite que los equipos que trabajan con datos puedan conseguir la información que necesitan, mientras que los analistas de datos se encargan de, empleando modelos de datos creados mediante el modelado, analizar la información disponible.

El análisis de datos no es, por otro lado, un proceso uniforme, ya que puede adoptar distintos enfoques. Entre ellos, los más habituales son los siguientes: análisis estadístico, análisis inferencia, análisis diagnóstico, análisis predictivo, análisis prescriptivo y minado de datos.

El proceso del análisis de datos

En cualquiera de los casos, el primer paso para realizar una operación de análisis de datos es fijar unas prioridades y unos objetivos para el análisis. Uno de los pasos más útiles que puedes dar al iniciar un proceso de análisis de datos es preguntarte qué problema quieres que esos datos te ayuden a solucionar. También qué objetivos quiere conseguir la empresas mediante el análisis de datos.

Cuando tengas claro todo esto, llega el momento de conseguir, en bruto, los datos que se necesiten en cada caso. Evidentemente, no se pueden obtener de cualquier manera, sino que antes hay que elegir las fuentes, de manera que estén en línea con los objetivos a conseguir, o las que puedan facilitar la información necesaria para responder las preguntas y dudas que tengan.

Ya con los datos en bruto, toca limpiarlos. Es decir, separar toda la información necesaria de la que no sirve. Entre otras cosas, implica que no tengan duplicados ni anomalías. Tampoco inconsistencias. También deben estar formateados de manera correcta. Solo cuando los datos estén limpios se podrán analizar para localizar relaciones, patrones y tendencias.

En este punto, los analistas buscan oportunidades y riesgos que acechen a las decisiones de negocio. También información para apoyar una decisión o poder desechar una línea de negocio. También para identificar nuevas opciones y tendencias que puedan servir para abrir nuevos caminos o cerrar otros.

En este punto, los analistas de datos emplearán diversas herramientas para realizar su trabajo, que van desde utilidades tan comunes como en Excel a otras más específicas, como RapidMiner. Incluso puede que tengan que desarrollar software o extensiones específicas para el trabajo con datos, mediante lenguajes como Python o R.

Ya con la información necesaria depurada y extractada, los datos están listos para proceder a su interpretación por parte de un experto. Después, los resultados se presentan a quien sea el responsable del trabajo relacionado con los datos. Es probable que sea también quien se encargue de verificar la información que le llegue, pero en muchos casos será necesario que estén verificados previamente.

Por último, el responsable de los datos de una organización lleva a cabo, con los datos producto del análisis que ha recibido, informes y gráficos para presentarlos al resto de la dirección de una empresa o de un departamento. Entre otras cosas, el responsable de datos generará con ellos gráficos, mapas y tablas. Todo para conseguir que resulten comprensibles, dentro de un contexto, a quienes tengan que tomar las decisiones de negocio de una empresa o departamento.

¿Qué es el modelado de datos y cuántos tipos hay?

El modelado de datos no es mas que una estrategia centrada en la transformación de datos en bruto en representaciones estructuradas, y en muchos casos visuales, de la información que ayuda a los analistas a conseguir información con sentido a partir de unos datos en bruto.

Entre otras cosas, además de lo necesario para trabajar con datos, también intenta realizar un mapeo de los tipos de datos que utiliza una empresa, de dónde se almacenan y en qué sistemas se encuentran. Además, establece las relaciones entre los distintos tipos de datos, y busca la mejor manera para agruparlos y organizarlos mediante el establecimiento de los formatos y los atributos que tienen que tener.

Por lo tanto, las empresas tienen que desarrollar los modelos de manera que estén centrados en las necesidades de su negocio. También deben procurar que trasladen las necesidades de negocio a estructuras de datos, y desarrollar diseños de bases de datos concretos. Pero también estar preparados para avanzar y cambiar cuando sea necesario. En muchos casos, los datos darán las pistas necesarias para ello.

Hay varios tipos de modelos de datos, de los que los más comunes son los relacionales, los dimensionales y los de entidad-relación. Los primeros almacenan datos en registros de formato fijo, y los preparan en filas y columnas de tablas. El modelo dimensional es menos rígido y estructurado, y favorece el desarrollo de estructuras de datos contextuales relacionados con el uso para el negocio, o con el contexto. Se trata de una estructura de base de datos optimizada para queries online y herramientas de almacenamiento de datos. Por último, el modelo entidad-relación emplea diagramas formales que representan las relaciones que hay entre entidades en una base de datos.

También son tres los principales modelos de abstracción de datos: el modelo de datos conceptual, el modelo de datos lógico y el modelo de datos físico. El primero puede calificarse también como hoja de ruta o visión de una empresa. Se trata de una primera capa de abstracción que representa la estructura general del modelo, y es el punto por el que suele comenzar el modelado de datos, identificando los conjuntos de datos y el flujo de información a través de la organización.

En cuanto al modelo de datos físico, es la segunda capa de abstracción de un modelo de datos, y se centra en aportar más detalles sobre el modelo de datos, centrados en el flujo de datos y el contenido de la base de datos. Por último, la capa de modelo de datos físico, la tercera capa de abstracción de un modelo, define cómo se aplicará el modelo lógico al conjunto de datos actual.

Con esta capa, los equipos de TI crean la estructura de base de datos real, además de poder elegir el hardware y software que necesitan para dar soporte al plan. Hay que tener en cuenta que de un único modelo lógico pueden derivarse varios modelos físicos si se utilizan sistemas de base de datos diferentes.

Diferencias entre análisis de datos y modelado de datos

Tanto el análisis de datos como el modelado de datos son imprescindibles para la gestión de datos y para las operaciones que requieran contar con ellos. Las organizaciones que estén sobre todo centradas en un proceso de transformación digital no pueden elegir uno: tienen que utilizar ambos. Solo de esta manera podrán desarrollar por completo arquitecturas de datos y utilizarlos para mejorar sus operaciones.

Como hemos mencionado, el modelado de datos es la hora de ruta y la base del desarrollo del software y todo lo relacionado con las bases de datos. Cuando el modelo de datos está listo entra en juego el análisis de datos, que se centra exclusivamente en el uso de datos para mejorar la toma de decisiones, y depende de la infraestructura que ofrece el modelado de datos.

Eso sí, para las empresas que basan su modelo de negocio en los datos, ambas disciplinas tienen mucho en común. En ambos casos tienen que estar en sintonía con los objetivos y prioridades del negocio. Además, las dos son parte de de una cultura de datos fuerte. Cuando se usan juntas, las empresas pueden servir mejor a los clientes, aumentar las ventas, tomar decisiones mejores, cumplir los objetivos de gobernanza y privacidad y respaldar todas las decisiones con datos de calidad.

Redactora de tecnología con más de 15 años de experiencia, salté del papel a la Red y ya no me muevo de ella. Inquieta y curiosa por naturaleza, siempre estoy al día de lo que pasa en el sector.

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