Análisis de datos 2023: definición, beneficios y desafíos.

Hay varias habilidades cruciales que un analista debe poseer. Por lo general, se definen los conocimientos básicos que todos los analistas deben tener, seguidos de las especializaciones que distinguirán a un analista.

El análisis de datos es una de esas habilidades que los analistas de datos deberían considerar desarrollar.

¿Por qué?

Los datos no estructurados deben convertirse en datos organizados o datos nuevos antes de que puedan utilizarse. Un analizador de datos a menudo realiza un análisis de datos para convertir datos sin procesar en tipos que son más fáciles de comprender, usar o mantener.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos implica transformar datos de un formato a otro . Cuando necesitamos leer código de computadora y producir código de máquina, se usan con frecuencia en compiladores.

Cuando los programadores crean código que se ejecuta en hardware, esto ocurre con frecuencia. Los motores SQL también incluyen analizadores. Los motores SQL analizan una consulta SQL antes de ejecutarla y generar resultados.

Esto suele ocurrir en el caso del web scraping cuando se han tomado datos de una página web a través del web scraping.

Hacer que los datos sean más fáciles de leer y mejores para el análisis después de haberlos extraído de la web es el siguiente paso para garantizar que su equipo pueda utilizar los resultados correctamente.

Beneficios del análisis de datos

El análisis de datos tiene varias ventajas que son aplicables en muchos sectores. Echemos un vistazo a las cinco razones principales por las que debería utilizar el procesamiento de datos.

1. Rentable y menos tiempo

Puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo al automatizar las tareas repetitivas con el análisis de datos. Además, la transformación de datos en tipos más legibles le permite a su equipo captar los datos más rápido y realizar sus tareas con mayor facilidad.

2. Mayor versatilidad de datos

Puede reutilizar los datos que han sido analizados y convertidos a una versión humana por una variedad de razones. En pocas palabras, el análisis de datos amplía el alcance de sus operaciones de datos.

3. Datos de alta calidad

Por lo general, la conversión de datos a formas más organizadas requiere limpieza y estandarización de datos. Esto implica que el análisis de datos mejora la calidad total.

4. Integración de datos simplificada

El análisis de datos insta a que pueda convertir datos de diferentes fuentes en un formato único. Esto le permite incorporar varias fuentes de datos en un solo destino, que puede ser una aplicación, una técnica o un procedimiento.

5. Análisis de datos mejorado

Trabajar con datos organizados simplifica los datos para su estudio y análisis. Esto también da como resultado un análisis más profundo y preciso.

Dificultades de análisis de datos

Tratar con datos puede ser difícil y el análisis de datos no es una excepción. La explicación de esto es que un analizador de datos debe superar una serie de desafíos. Veamos tres desafíos a tener en cuenta.

1. Gestión de inconsistencias y errores

Un proceso de análisis de datos generalmente recibe datos sin procesar, desorganizados o semiestructurados como entrada. Como consecuencia, es probable que existan errores, errores y discrepancias en los datos de entrada.

Los documentos HTML son una de las fuentes más frecuentes de este tipo de problemas. Esto se debe al hecho de que la mayoría de los navegadores contemporáneos son lo suficientemente inteligentes como para representar correctamente las páginas HTML, independientemente de que impliquen errores de sintaxis.

Como resultado, sus páginas HTML de entrada pueden incluir etiquetas no cerradas, contenido HTML no válido según W3C o simplemente caracteres HTML especiales. Para analizar dichos datos, se requiere un motor de análisis inteligente que pueda manejar estos problemas automáticamente.

2. Administrar grandes cantidades de datos

El análisis de datos consume esfuerzo y recursos del sistema. Como resultado, el análisis puede causar problemas de rendimiento, especialmente cuando se trata de Big Data.

Como resultado, es posible que deba combinar los datos procesados ​​para analizar varios documentos de entrada al mismo tiempo y ahorrar tiempo.

Por otro lado, esto podría aumentar el consumo de recursos y la confusión total. Como resultado, analizar grandes cantidades de datos es un trabajo difícil que requiere el uso de herramientas avanzadas.

3. Gestión de varios formatos de datos

Un analizador de datos efectivo debe ser capaz de manejar una variedad de datos de entrada y salida. Esto se debe al hecho de que los formatos de datos cambian al mismo ritmo que toda la industria de TI.

En términos simples, debe mantener su analizador de datos actualizado y capaz de manejar varios formatos. Un analizador de datos también debe poder recibir y exportar datos en codificaciones de varios caracteres.

Se le permitirá hacer uso de datos analizados en macOS y Windows de esta manera.

Crear vs comprar una herramienta de análisis de datos

Como debería ser obvio, la eficacia de un proceso de análisis de datos está determinada por el tipo de analizador utilizado.

Como resultado, surge la pregunta de si sería preferible dejar que el personal técnico cree un analizador de datos o simplemente emplear un remedio comercial existente, como Bright Data.

Desarrollar su propio analizador es más personalizable pero requiere más tiempo y esfuerzo, mientras que comprar uno es más rápido pero le brinda menos opciones. Obviamente, la situación es más complicada que eso.

Entonces, intentemos averiguar si debe desarrollar o comprar un analizador de datos.

Creación de un procesador de datos

En este caso, su empresa tiene un equipo de desarrollo interno capaz de crear un analizador de datos personalizado.

Ventajas:

• Puede modificarlo para cumplir con sus requisitos particulares.
• Usted posee el código del analizador de datos y tiene total autoridad sobre su desarrollo.
• Si se usa con frecuencia, puede ser menos costoso en el futuro que comprar un producto prefabricado.

Contras:

• Es imposible pasar por alto los costos de desarrollo, administración de programas y alojamiento de servidores.
• Su equipo de desarrolladores tendrá que dedicar una cantidad significativa de tiempo a diseñarlo, construirlo y mantenerlo.
• Pueden surgir problemas de rendimiento, especialmente si el plan de gastos para un servidor eficiente está restringido.

Construir una herramienta de análisis desde cero siempre tiene ventajas, especialmente si debe satisfacer requisitos particularmente complicados o específicos.

Al mismo tiempo, esto requiere una cantidad significativa de trabajo y recursos. Como resultado, es posible que no pueda financiarlo o simplemente no quiera que su equipo altamente calificado pierda tiempo desarrollando una herramienta de este tipo.

Compra de un procesador de datos

En esta situación, adquiere una solución comercial que proporciona las funciones de análisis de datos que necesita. Esto suele implicar la compra de una licencia de software o el pago de un pequeño cargo por llamada a la API.

ventajas

• Su equipo de desarrollo no perderá tiempo ni recursos en ello.
• No hay secretos y el costo es obvio desde el principio.
• El proveedor, no su personal, será el encargado de actualizar y mantener la herramienta.

Contras

• Es posible que la herramienta no satisfaga sus requisitos futuros.
• No tienes influencia sobre la herramienta.
• Podría terminar invirtiendo más dinero del que pretendía.

Comprar una aplicación de análisis es rápido y sencillo. Está configurado para comenzar a analizar datos después de unos pocos clics. Al mismo tiempo, si opta por una herramienta que no es lo suficientemente avanzada, es posible que pronto se quede corta y no satisfaga sus necesidades futuras.

Como acaba de descubrir, la decisión entre construir y comprar está fuertemente influenciada por sus objetivos y necesidades.

La respuesta más adecuada a esta pregunta sería tener una herramienta comercial que pueda ayudarlo a crear un analizador de datos personalizado. Afortunadamente, existe y se conoce como Web Scraper IDE.

Web Scraper IDE es una herramienta de desarrollo con todas las funciones con herramientas y enfoques de análisis prediseñados. Esto le permite reducir el tiempo de desarrollo y escalar de manera más efectiva.

También incluye las funciones de desbloqueo de proxy de Bright Data , lo que le permite raspar la Web de forma privada.

Si esto parece demasiado complicado, tenga en cuenta que Bright Data ofrece datos como servicio. Puede solicitar específicamente a Bright Data que cree un conjunto de datos personalizado que se adapte a sus requisitos.

Esto se proporcionará a pedido o de forma regular. Bright Data esencialmente le proporcionará los datos de Internet que necesita cuando los necesite, al mismo tiempo que garantiza la velocidad, la calidad y la entrega. ¡Esto simplifica aún más el procesamiento de datos!

Enlaces rápidos:

• ¿Qué es la agregación de datos?
• Limpieza de datos de CRM
• Raspado web de Wikipedia
• ¿Por qué utilizar la migración de datos?

Pensamientos finales: análisis de datos 2023

El análisis de datos le permite convertir instantáneamente datos sin procesar en un formato más útil. Esto significa ahorrar mano de obra y tiempo al mismo tiempo que mejora la calidad de los datos.

Como consecuencia, el análisis de datos va a ser más simple y eficiente. Al mismo tiempo, el análisis de datos presenta algunas dificultades, incluidos caracteres especiales y errores en los archivos de entrada.

Como resultado, crear un analizador de datos eficiente no es una tarea sencilla. Es por eso que debería considerar invertir en una herramienta comercial de análisis de datos, como Web Scraper IDE de Bright Data.

Además, tenga en cuenta que Bright Data tiene una gran colección de bases de datos listas para usar.