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El análisis de datos convierte los datos en un formato más estructurado y legible. El ejemplo más común es convertir HTML de páginas web en JSON o texto sin formato legible.
La importancia de la estructuración de datos no se puede enfatizar lo suficiente. De hecho, el 95% de las empresas considera que la gestión de datos no estructurados es un problema para sus empresas. Sin duda, los métodos de análisis de datos se han vuelto indispensables para todas las industrias modernas. Continúa leyendo para obtener más información sobre el análisis de datos y sus usos.
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Definición de análisis de datos
La conversión y organización de datos no estructurados e ilegibles para convertirlos en estructurados y legibles hace que funcione un proceso de análisis de datos. El análisis de datos no es exactamente lo mismo que la extracción de datos.
Los analizadores de datos se pueden construir en muchos lenguajes de programación y no están limitados a nadie. Lo importante es el propósito específico de un analizador de datos para convertir cualquier tipo de datos.
Hay dos componentes en el proceso de análisis de datos: análisis léxico y análisis sintáctico. Así es como funcionan:
Análisis léxico
Aquí es cuando el analizador de datos escanea la entrada de datos (por ejemplo, un archivo HTML) carácter por carácter, tratando de reconocer cada bit de información para recopilar «tokens».
También es la fase en la que se eliminan los códigos duplicados y los espacios en blanco.
Análisis sintáctico
Los «tokens» reconocibles se envían para el análisis sintáctico para detectar errores gramaticales en el código fuente (datos de entrada).
Los analizadores potentes también pueden incluir un análisis semántico que da sentido a los tokens estructurados y proporciona resultados en consecuencia.
Tipos de análisis de datos
El análisis de datos viene en dos tipos. Estos son el análisis de datos basado en la gramática y el análisis de datos basado en datos. Echemos un vistazo a cada uno.
Análisis de datos basado en la gramática
Los analizadores de datos basados en la gramática entrenan un conjunto de reglas gramaticales formales para estructurar los datos. Las oraciones con datos no estructurados se dividen en un formato estructurado.
Este tipo de análisis de datos puede ser limitado, ya que puedes descartar cualquier cosa fuera de las reglas establecidas. La mayoría de las veces, estas reglas establecidas se suavizan para que el proceso sea más inclusivo.
Análisis de datos basado en datos
Por otro lado, el análisis de datos basado en datos utiliza analizadores estadísticos y treebanks modernos, lo que le brinda una cobertura más amplia que un enfoque rígido de reglas gramaticales.
Utiliza métodos estadísticos para decidir el análisis más probable de una oración, de ahí la palabra «basado en datos». Los analizadores más potentes prefieren este enfoque.
Usos del análisis de datos
Los beneficios del análisis de datos no se limitan a ninguna industria. Es aún más difícil pensar en una industria que no utilice métodos de análisis de datos en sus procesos comerciales. Estos son solo algunos de los casos de uso para el análisis de datos:
Análisis de mercado
Los grandes conjuntos de datos de los comportamientos de los consumidores se recopilan y analizan mejor con métodos de análisis de datos.
Tratarlos manualmente solo ralentiza la toma de decisiones de las empresas para cada cambio de tendencia significativo. Sin mencionar que esto es casi imposible hoy en día, ya que los datos que forman la información de tendencias del mercado se consideran «grandes datos «.
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Clasificación de correo electrónico
Incluso las pequeñas empresas tendrán que lidiar con miles de correos electrónicos en algún momento. Una evaluación oportuna de las comunicaciones comerciales solo se puede realizar a través de métodos de análisis de datos.
Las herramientas de análisis de datos se utilizan para clasificar correos electrónicos relevantes a través de entradas de palabras clave. Además, vale la pena mencionar que las herramientas de generación de leads que recopilan correos electrónicos de prospectos también usan métodos de análisis de datos.
Organización de documentos
Múltiples volúmenes de archivos se encuentran en los gabinetes y bases de datos de todas las empresas. La única forma razonable de procesarlos es a través de métodos de análisis de datos.
Algunas herramientas de análisis de datos utilizan OCR (reconocimiento óptico de caracteres). Esto se utiliza para analizar documentos impresos y PDF.
Beneficios y desafíos de construir analizadores de datos
Eventualmente tendrás que decidir si construir tu propio analizador o no. Estos son algunos de los beneficios y desafíos que debes considerar en este sentido:
Beneficios de los analizadores de datos
- Un analizador de datos totalmente personalizado se puede adaptar en función de tus procesos comerciales.
- Tú posees el derecho al analizador, lo que puede ser una ventaja sobre tus competidores si funciona mejor.
- Tú tienes el control de cualquier actualización y cambio que tu analizador pueda adaptar.
Desafíos de los analizadores de datos
- La creación de un analizador requiere mucho tiempo y recursos. También puede ser impredecible, así que espera algunos contratiempos.
- Necesitas capacitar a un equipo interno para mantener el analizador.
- Para analizadores más potentes, también se debe construir un servidor dedicado.
Por lo general, las pequeñas y medianas empresas que no tienen un equipo de desarrolladores interno pueden comprar uno de proveedores confiables.
Las empresas más grandes deberían considerar la creación de un analizador si la complejidad de sus necesidades de información lo requiere.
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Conclusión
Las empresas en la mayoría de las industrias modernas utilizan métodos de análisis en uno o más de sus procesos internos o externos.
Construir tu analizador o no es una cuestión que debe abordarse en algún momento teniendo en cuenta los recursos de tu empresa. Un buen analizador marca la diferencia, ahorrándote tiempo. También puede darte una ventaja sobre tus competidores.