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Examinar grandes conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre la información que contienen con el objetivo de tomar decisiones informadas es lo que se conoce como data analytics.
La recopilación de datos y su posterior análisis permite a las compañías extraer conclusiones sobre los patrones de comportamiento, los intereses personales y las tendencias de compra de sus clientes. Información altamente valiosa que agiliza la toma de decisiones y mejora todos los procesos empresariales, reduciendo costes. Esa compilación y evaluación de información relevante para la empresa es lo que se conoce como data analytics.
Data analytics es el proceso de examinar conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre la información que contienen, con el objetivo de tomar decisiones racionales basadas en esas evidencias. Consiste en aplicar técnicas y herramientas estadísticas para analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones, tendencias y relaciones que permitan obtener información útil para una empresa o negocio.
Data analytics resulta particularmente útil en el campo del marketing digital porque permite a las empresas entender mejor a su audiencia y adaptar sus mensajes y estrategias para aumentar el compromiso y la conversión. Por ejemplo, mediante el análisis de datos de redes sociales, las compañías pueden identificar qué tipo de contenido resuena mejor con su público objetivo y adecuar su estrategia de contenido en consecuencia.
Los beneficios de utilizar data analytics son numerosos:
- Permite a las empresas tomar decisiones más informadas y fundamentadas en datos. En vez de basarse en suposiciones o intuiciones, las empresas pueden utilizar datos reales para entender mejor a sus clientes, identificar oportunidades de crecimiento y adoptar decisiones de negocio más inteligentes.
- Puede ayudar a mejorar la eficiencia operativa y reducir los costes. Al analizar los datos, las empresas pueden identificar procesos ineficientes y áreas donde se pueden implementar mejoras para ahorrar tiempo y recursos.
- Es posible predecir las áreas de riesgo, ya que permite determinar índices de alerta que podrían ser los causantes de una futura crisis.
Diferencias entre data analytics y data science
Data analytics y data science son disciplinas relacionadas, pero tienen algunas diferencias clave. Mientras que data analytics se enfoca en recolectar y analizar datos para encontrar patrones y tendencias, data science va más allá y se centra en extraer conocimiento y valor a partir de los datos utilizando técnicas de programación, matemáticas, estadística y machine learning.
En otras palabras, data science implica un enfoque más profundo, ya que se trata de un campo más amplio que incluye data analytics y otras áreas como la creación de modelos predictivos y la inteligencia artificial.
En resumen, data analytics es una herramienta esencial para las empresas que buscan mejorar su eficiencia y efectividad. Proporciona información útil para la toma de decisiones, impulsa la eficiencia operativa y reduce los costes. En el marketing digital, data analytics es particularmente útil a la hora de entender a la audiencia y adaptar las estrategias de marketing para aumentar el compromiso y la conversión.
Por lo tanto, estar al tanto de estas tecnologías es fundamental para trabajar de manera competente en el campo del marketing digital. Formaciones como el Máster en Marketing Digital online o el Máster en Business Intelligence Online, ambas de UNIR, cuentan en su plan de estudios con formación específica en analítica de datos.
