¿Cuáles son las técnicas de análisis de datos en Big Data?

Posibilidades dentro del almacenamiento masivo de datos. Big Data.

Las técnicas de análisis de datos se enmarcan dentro de los procesos que comprenden la recolección, depuración, tratamiento, modelado y estudio de datos encaminados a la obtención de conclusiones útiles. El objetivo de estos procesos dentro de las organizaciones es conseguir un conocimiento aplicable a la toma de decisiones que derive en una mejora dentro de la propia organización.

En este sentido, las técnicas de Big Data permiten analizar grandes volúmenes de datos para construir modelos estadísticos que exploten la gran acumulación de cifras presentes en muchas bases de datos. El Big Data, por tanto, contribuye a dotar de valor a la información recopilada para identificar patrones y crear modelos predictivos. 

Tipos de técnicas de análisis de datos

La ingente cantidad de información que se genera diariamente como consecuencia del desarrollo digital ha supuesto una revolución tanto en las infraestructuras de almacenamiento como en las herramientas y técnicas para el análisis de datos. No obstante, las nuevas metodologías surgidas de la irrupción del Big Data tienen su base en las técnicas estadísticas para el análisis de datos. De manera concreta, las metodologías fundamentales en este campo se pueden enmarcar en dos grandes grupos.

Técnicas de análisis de datos cuantitativos

Son aquellas que actúan sobre elementos numéricos u ordenables. Se trata de técnicas que siguen un proceso planificado, sistemático y progresivo basado en la lógica y el análisis objetivo con el fin de apoyar o refutar una hipótesis previa. Por tanto, siguen un método deductivo y orientado a resultados.

Las principales características de las técnicas de análisis de datos cuantitativos son las siguientes:

• Los datos recolectados son numéricos o pueden ordenarse, y se pueden representar mediante gráficas y tablas.
• Se pueden aplicar a muestras de gran tamaño.
• Su principal utilidad es extraer información objetiva a partir de la muestra analizada.
• Son replicables.

Dentro de los análisis de datos cuantitativos existen dos métodos estadísticos fundamentales:

Método estadístico inferencial: se basa en el estudio de la relación entre distintas variables que permite conseguir, de manera argumentada, deducciones que van más allá del conjunto de datos obtenidos. 

Método estadístico descriptivo: se centra en la recopilación y análisis de una única variable y su finalidad es conocer de manera exhaustiva un conjunto de datos asociados a dicha variable. 

Técnicas de análisis de datos cualitativos

Estos métodos de análisis de datos permiten la extracción de conclusiones y significados a partir de datos heterogéneos, no estructurados y no cuantificables. Facilita, por tanto, un análisis enfocado a la consecución de conclusiones a partir de datos presentados de forma textual o narrativa. Por ello, el proceso de análisis de datos cualitativos cuenta con las siguientes herramientas:

Análisis de contenido: categorización de información verbal con el fin de clasificar, resumir y tabular los datos.

Análisis narrativo: la investigación se centra en un tema y estudia el contexto y los antecedentes que rodean a la información recogida a través de diversas fuentes como encuestas, entrevistas o estudios de casos. 

Análisis del discurso: se centra en el estudio semántico de la información mediante la interpretación de la sintaxis, la forma narrativa y el léxico de los participantes.

Diferencias entre las técnicas de análisis de datos cualitativos y cuantitativos  

El empleo de una metodología u otra depende exclusivamente de la naturaleza de los datos que se analizan. Mientras que los estudios cuantitativos se basan en los datos numéricos, los cualitativos se centran en las palabras. 

A diferencia de las técnicas cuantitativas, en el análisis de datos cualitativos se obtienen conclusiones subjetivas y relativas que no siempre pueden expresarse en términos numéricos. Por su parte, el análisis cuantitativo es más largo y complejo y permite la aplicación de análisis estadísticos.

Si estás interesado en realizar un Máster en Big Data online o presencial, es fundamental que conozcas qué son las técnicas de análisis de datos y en qué consisten, ya que constituyen la base de las sofisticadas tecnologías de procesamiento de datos disponibles en la actualidad.