Cuando la mayoría de las personas piensan en el análisis de datos, piensan en manipular y analizar datos en una herramienta como Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . La realidad es que el análisis de datos abarca una amplia gama de herramientas y muchos métodos diferentes para manipular y comprender la historia que cuentan los datos.

¿Qué es el análisis de datos? El análisis de datos^(Data) se usa de manera muy diferente si se trata de datos comerciales, datos de fabricación, datos de marketing o datos específicos de la industria y el negocio que opera.

En este artículo, aprenderá sobre los diferentes aspectos del análisis de datos, lo que significan y cómo se usan generalmente en todos los ámbitos.

Recopilación de datos^{(Data Collection)}

La primera etapa de cualquier análisis de datos es la recopilación de datos. Esto simplemente significa recopilar datos de todas las fuentes que contienen la información que necesita.

Los datos pueden incluir cualquiera de los siguientes y más:

• Controladores de maquinaria de fabricación
• Alguien ingresando datos manualmente en una computadora
• Sensores que miden temperatura, presión y más
• ^{(Cloud based)}Fuentes de datos basadas en la nube
• Información de Internet, como bases de datos meteorológicas o gubernamentales.
• Bases^(Databases) de datos alojadas en la red de su empresa

Un desafío importante para muchas organizaciones es descubrir qué herramientas técnicas están disponibles para recopilar esa información. La mayoría de las veces, se requiere software para conectarse a ese dispositivo remoto o fuente de datos y luego extraerlos a una base de datos interna o un sistema histórico de datos.

Estas áreas de almacenamiento a menudo se denominan "almacén de datos".

Una vez que la información se recopila en un almacén de datos dentro de una organización, se pueden usar varias herramientas para realizar el análisis de datos real.

Inteligencia de Negocio^{(Business Intelligence)}

Una vez que se recopilan los datos, el siguiente paso es decidir qué hacer con todos esos datos. Cuando se trata de inteligencia comercial, los datos requeridos deberían ayudar a una organización a tomar mejores decisiones comerciales.

Los informes y paneles de Business Intelligence (BI) ayudan a los gerentes y otros líderes empresariales a comprender mejor las tendencias y obtener información sobre varios aspectos del negocio. 

Estos aspectos incluyen:

• Necesidades o limitaciones de la cadena de suministro
• Reduciendo costos
• Mejorando las ventas
• Necesidades y comportamientos de los clientes.
• Predecir las ventas futuras o las demandas del mercado
• logística y envío

La recopilación de datos de todos estos diferentes sistemas en toda su organización le permite crear conexiones entre la información que quizás nunca antes hubieran sido posibles.

Inteligencia de fabricación^{(Manufacturing Intelligence)}

La dificultad cuando se trata de recopilar datos de los procesos de fabricación es que, por lo general, hay demasiados.

Si piensa en una instalación de fabricación típica, cada máquina en el piso de producción recopila de docenas a cientos de puntos de datos que incluyen:

• Temperaturas y presiones
• Piezas o producto fabricado
• Materia prima utilizada
• Piezas malas desechadas
• Recuentos de averías y alarmas

En la mayoría de los casos, el equipo de fabricación está automatizado mediante el uso de un controlador lógico programable ( PLC ). Estos dispositivos no solo ejecutan el equipo de acuerdo con la forma en que están programados, sino que también recopilan y recopilan datos de ese equipo.

Obtener datos de esos PLC^(PLCs) implica un software que se ejecuta en un servidor en la misma red que esos PLC^(PLCs) . Hay muchos proveedores que han escrito software para obtener datos de esos controladores y llevarlos a un historial de datos o una base de datos.

Los líderes de historiadores de datos en esta área incluyen:

• OSIsoft : esta empresa existe desde hace décadas e incluye "integradores" o controladores que pueden obtener datos de casi cualquier tipo de procesador, sensor o base de datos.
• Factorytalk : Rockwell Automation , líder en automatización desde hace mucho tiempo, produjo su propio historial de datos llamado Factorytalk para ayudar a sus clientes a recopilar datos de los procesadores de las máquinas. 
• Aveva : anteriormente conocido como Wonderware , AVEVA Historian promete brindar "acceso abierto" a los datos de la máquina, como datos de procesos, alarmas, eventos y más.
• Iconics : un jugador más pequeño en el mercado de historiadores de datos, los creadores de Iconics prometen proporcionar "archivo de alta velocidad" para que la resolución de datos almacenados coincida con lo que ocurrió originalmente en la máquina.

Casi todos estos proveedores de software incluyen herramientas de análisis de datos para acompañar su solución de historial de datos. Elegir la solución de recopilación y análisis de datos adecuada para su planta de fabricación realmente depende de los controladores que utilice, cómo desea almacenar los datos y cuánto está dispuesto a gastar.

Visualización de datos

La herramienta más popular para recopilar, analizar y visualizar datos comerciales es Microsoft PowerBI .

PowerBI es una poderosa herramienta de visualización ofrecida por Microsoft que le permite traer datos de muchas fuentes de datos diferentes. A continuación, puede dividir los datos en varios gráficos circulares y de barras, gráficos de líneas, tablas y más.

La capacidad de combinar información de varias fuentes de datos le permite encontrar correlaciones que antes no habrían sido posibles. Esta es la magia del análisis de datos moderno. Brinda la capacidad de obtener conocimientos que nunca antes fueron posibles antes de las herramientas que le permiten visualizar datos de muchas fuentes.

PowerBI no es la única aplicación con la capacidad de manipular y visualizar datos de esta manera. De hecho, existe un mercado en crecimiento solo para este tipo de herramientas. 

Las herramientas de visualización de datos líderes en la actualidad incluyen:

• Metabase : una solución de código abierto (gratuita) que se promociona a sí misma como una forma de permitir que las personas de su organización "hagan preguntas y aprendan de los datos".
• Tableau : una popular plataforma de visualización de datos utilizada en muchas industrias diferentes. La conectividad^{(Connectivity)} con muchas fuentes de datos diferentes está disponible.
• Whatagraph : popular entre las agencias de marketing porque es fácil producir informes fáciles de entender. La herramienta incluye la generación automática de informes y puede enviarlos automáticamente por correo electrónico a cualquier persona.
• JasperReports : esta es otra solución de informes de código abierto. Su poder proviene de la capacidad de generar informes en muchos formatos diferentes, como documentos impresos, PDF^(PDFs) e informes basados ​​en la web.

La opción que decida elegir realmente depende de la inversión que usted o su organización deseen realizar. Afortunadamente, hay excelentes opciones de código abierto disponibles si es ahí donde necesita comenzar.

Procesamiento de datos

Una de las nuevas técnicas de análisis de datos más poderosas es algo llamado minería de datos.

La minería de datos^(Data) se centra en el uso de modelos estadísticos para extraer patrones y tendencias de un gran volumen de datos con el fin de predecir tendencias futuras. 

Las aplicaciones que pueden realizar análisis estadísticos de minería de datos son altamente especializadas y, a menudo, deben personalizarse para la aplicación o situación en cuestión.

Los tipos de análisis de minería de datos incluyen:

• Análisis exploratorio de datos^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): Esto implica buscar patrones en los datos para identificar nuevas tendencias o aprender nueva información.
• Análisis de datos confirmatorios^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA ) : implica el uso de todos los datos recopilados para tratar de determinar si las correlaciones sospechosas son verdaderas.

Algunas de las principales herramientas de software de minería de datos disponibles en el mercado hoy en día incluyen:

• Rapid Miner : Un excelente sistema de análisis predictivo de código abierto escrito en Java . Es capaz de aprendizaje automático, análisis predictivo y minería de texto.
• Sisense : software con licencia diseñado para inteligencia comercial, con la capacidad de escalar para grandes organizaciones. Incluye un excelente módulo de informes.
• Oracle : uno de los nombres líderes en la industria de datos, Oracle ofrece una función de minería de datos dentro de SQL que permite a las organizaciones utilizar los datos almacenados en una base de datos de Oracle .
• IBM Cognos : este software es capaz de procesar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias importantes. Estos se pueden utilizar para generar informes para la gerencia u otros.
• SAS : otro gran nombre en la industria de datos, el Sistema de análisis estadístico^{(Statistical Analysis System)} ( SAS ) fue diseñado específicamente para extraer, administrar e incluso actualizar datos en función de los resultados analíticos.

Como puede ver, hay muchas facetas en el análisis de datos y las herramientas que necesita usar realmente dependen de lo que espera aprender de esos datos.

Los avances en el análisis de datos continúan avanzando cada año, y cualquier empresa u organización que espera mantenerse a la vanguardia en su industria necesita estar al tanto de las herramientas de análisis de datos disponibles y utilizarlas en su máximo potencial.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of data analysis, they think of manipulating and analуzing data in a tool like Microsoft Excel. The reality is that data analysis encompasses a wide range of tools and a lot of different methods to manipulate and understand the story that the data tells.

What is data analysis? Data analysis is used very differently if you’re talking about business data, manufacturing data, marketing data, or data specific to the industry and business that you operate.

In this article, you’ll learn about the different aspects of data analysis, what they mean, and how they’re generally used across the board.

Data Collection

The first stage of any data analysis is data collection. This simply means gathering data from all of the sources that hold information you need.

Data can include any of the following and more:

• Manufacturing machinery controllers
• Someone manually entering data into a computer
• Sensors that measure temperature, pressure, and more
• Cloud based data sources
• Information from the internet like weather or government databases
• Databases housed on your company network

A major challenge for a lot of organizations is figuring out what technical tools are available to gather that information. Most of the time software is required to connect to that remote device or data source and then pull them into an internal database or data historian system.

These storage areas are often referred to as a “data warehouse”.

Once information is collected into a data warehouse inside an organization, various tools can be used to conduct the actual data analysis.

Business Intelligence

Once data is collected, the next step is deciding what to do with all that data. When it comes to business intelligence, the required data should help an organization make better business decisions.

Business Intelligence (BI) reports and dashboards help managers and other business leaders better understand trends and gain insights into various aspects of the business. 

These aspects include:

• Supply chain needs or limitations
• Reducing costs
• Improving sales
• Customer needs and behaviors
• Predicting future sales or market demands
• Logistics and shipping

Gathering data from all of these different systems throughout your organization lets you build connections between information that may never have been possible before.

Manufacturing Intelligence

The difficulty when it comes to gathering data from manufacturing processes is that usually there’s just so much of it.

If you think about a typical manufacturing facility, every single machine on the shop floor collects dozens to hundred of data points that include:

• Temperatures and pressures
• Parts or product made
• Raw material used
• Bad parts scrapped
• Malfunction counts and alarms

In most cases, manufacturing equipment is automated by the use of a programmable logic controller (PLC). These devices not only run the equipment according to how they’re programmed, but they also collect and gather data from that equipment.

Getting data out of those PLCs involves software that runs on a server on the same network as those PLCs. There are many vendors that have written software to get data out of those controllers and into a data historian or a database.

The data historian leaders in this area include:

• OSIsoft: This company has been around for decades, and includes “integrators” or drivers that can get data out of almost any kind of processor, sensor, or database.
• Factorytalk: Long time automation leader Rockwell Automation produced their own data historian called Factorytalk to help their customers collect data from machine processors. 
• Aveva: Formerly known as Wonderware, the AVEVA Historian promises to provide “open access” to machine data like process data, alarms, events, and more.
• Iconics: A smaller player in the data historian marketplace, the makers of Iconics promise to provide “high-speed archiving” so the stored data resolution matches what originally occurred on the machine.

Nearly all of these software providers include data analysis tools to go along with their data historian solution. Choosing the right data collection and analytics solution for your manufacturing facility really depends on the controllers you use, how you want to store the data, and how much you are willing to spend.

Data Visualization

The most popular tool for collecting, analyzing, and visualizing business data is Microsoft PowerBI.

PowerBI is a powerful visualization tool offered by Microsoft that lets you bring in data from many different data sources. You can then slice and dice the data across various pie and bar charts, line graphs, tables, and more.

The ability to combine information from various data sources lets you find correlations that wouldn’t have been possible before. This is the magic of modern data analysis. It provides the ability to gain insights that were never before possible before tools that let you visualize data from many sources.

PowerBI isn’t the only app with the ability to manipulate and visualize data in this way. In fact, there’s a growing market for just these types of tools. 

The leading data visualization tools today include:

• Metabase: An open-source (free) solution that touts itself as letting people in your organization “ask questions and learn from data”.
• Tableau: A popular data visualization platform used across many different industries. Connectivity with many different data sources is available.
• Whatagraph: Popular among marketing agencies because it’s easy to produce easy-to-understand reports. The tool includes automated report generation and can automatically email those to anyone.
• JasperReports: This is another open-source reporting solution. It’s power comes from the ability to output reports in many different formats like printed documents, PDFs, and web-based reports.

The option you decide to go with really depends on the investment you or your organization wants to make. Thankfully there are excellent open-source options available if that’s where you need to start.

Data Mining

One of the most powerful new data analysis techniques is something called data mining.

Data mining focuses on using statistical modeling to pull patterns and trends out of a large volume of data in order to predict future trends. 

The applications that can perform data mining statistical analysis are highly specialized and often need to be customized to the application or situation at hand.

Types of data mining analysis include:

• Exploratory Data Analysis (EDA): This involves searching for patterns in data in order to identify new trends or learn new information.
• Confirmatory Data Analysis (CDA: This involves using all of the collected data to try and determine whether suspected correlations are true.

Some of the leading data mining software tools available on the market today include:

• Rapid Miner: An excellent open-source predictive analysis system written in Java. It’s capable of machine learning, predictive analysis, and text mining.
• Sisense: Licensed software tailored for business intelligence, with the ability to scale up for large organizations. It includes an excellent reporting module.
• Oracle: One of the leading names in the data industry, Oracle offers data mining feature within SQL that lets organizations use data stored in an Oracle database.
• IBM Cognos: This software is capable of processing large volumes of data to identify important trends. These can be used to generate reports for management or others.
• SAS: Another big name in the data industry, Statistical Analysis System (SAS) was specifically designed to mine, manage, and even update data based on analytical results.

As you can see, there are many facets to data analysis and the tools you need to use really depends on what you hope to learn from that data.

Advancements in data analysis continue to advance every year, and any company or organization that hopes to stay ahead in their industry needs to stay on top of what data analysis tools are available and to use them to their fullest potential.

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