El análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable para la generación de conocimiento. Tanto en el mundo de la investigación científica, como en otros ámbitos como el empresarial, político, sociológico, sanitario, tecnológico, deportivo o militar, por poner algunos ejemplos. La obtención y análisis de datos supone una herramienta que sirve para analizar objetivamente la realidad y tomar decisiones con mayor margen de acierto. Para ello, se han ido desarrollando herramientas de software y hardware de gran sofisticación que realizan cálculos de gran complejidad, de una gran cantidad de datos, en muy poco tiempo, lo que supone una alta eficacia y eficiencia.
La recogida de datos y su análisis, que hace no muchos años podía suponer meses y años de trabajo, se pueden hacer hoy en apenas unos segundos o minutos. Desde las supercomputadoras que manejan gobiernos e instituciones supranacionales, hasta paquetes de software que puede utilizar cualquier persona con un ordenador, tablet o teléfono móvil. Casi todo lo que nos rodea y casi cualquiera de nuestros movimientos queda registrado y monitorizado, listo para ser analizado. Todo ello, ha generado una gran demanda de profesionales especializados en el análisis de datos. La profesión de analista de datos se ha convertido en una de las más demandadas, mejor pagadas y con mayor perspectiva de futuro.
Estos avances también suponen un dilema moral hoy día, en un mundo en el que los datos suponen poder. La línea divisoria entre lo correcto y lo incorrecto en el uso de los datos se ha difuminado, no sabiendo de forma clara y definida, donde están los límites entre el uso de datos en la búsqueda del avance por el bien común, y quebrantar la intimidad personal, lo que también ha provocado grandes conflictos, la aparición de nuevas leyes, el desarrollo de nuevos softwares de protección, la sofisticación de la delicuencia tecnológica, el espionaje y la consiguiente especialización en los cuerpos de seguridad civiles y militares.
Sin duda, vivimos, casi sin darnos cuenta, en un mundo rodeado de datos valiosos dispuestos a ser analizados. Nuestro mundo gira en torno a los datos. Términos como big data o macrodatos, protección de datos, política de cookies y datos, etc., ya forman parte de nuestra vida cotidiana.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el estudio exhaustivo de un conjunto de información con el objetivo de obtener conclusiones que nos permitan tomar decisiones con un mayor margen de acierto posible. Consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos, mediante modelos matemáticos estadísticos, con los que se pueden realizar conclusiones, probar hipótesis, refutar ideas y, por último, como hemos dicho, tomar decisiones acertadas con el menor margen de error posible.
Tipos de análisis de datos
Los análisis de datos se pueden clasificar según diferentes criterios:
- Según el tipo de información que se analiza:
- Cuantitativos: los datos analizados son numéricos.
- Cualitativos: los datos analizados no son numéricos.
- Según el objetivo:
- Exploratorio: en el que se buscan relaciones entre datos.
- Confirmatorio: en el que se busca comprobar hipótesis realizadas respecto a un conjunto de información.
- Frontier (USA). Capacidad: 1,1 exaFLOPS.
- Fugaku (Japón). Capacidad: 442 PetaFLOPS.
- LUMI (Finlandia). Capacidad: 151 PetaFLOPS.
- Summit (USA). Capacidad: 148 PetaFLOPS.
- Sierra (USA). Capacidad: 94 PetaFLOPS.
- Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación.
- Universidad de Zaragoza - BIFI.
- Universidad de Cantabria.
- Universidad de Valencia.
- Universidad de Málaga.
- Universidad Autónoma de Madrid.
- Instituto de Astrofísica de Canarias.
- Centro de Supercomputación de Galicia.
- Supercomputación de Castilla y León.
- Centro de Supercomputación de Extremadura.
- Consorcio de Servicios Universitarios de Cataluña.
- Port d'informació Cientifica PIC.
- NASERTIC de Navarra.
- Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas CIEMAT.
- Excel, o cualquier programa de hoja de cálculo.
- SPSS [enlace]
- R [enlace]
- Jamovi [enlace]
- JASP [enlace]
- STATA [enlace]
- Python [enlace]
- SAS [enlace]
- NVIVO [enlace]
Quizás, la próxima vez que pienses que estudiar estadística no sirve de nada, te lo replantees, ya que es una de las áreas profesionales más demandadas hoy día y que le espera un futuro aún mejor.
Nosotros, vamos a ver si podemos iniciarnos a nivel muy básico con el programa Jamovi. Espero que os guste.
0 comentarios