DIGITALIZACIÓN T5

[Audio] En esta presentación, abordaremos la evaluación de datos y la importancia de distinguir entre datos e información. En primer lugar, los datos son hechos individuales sin relación entre sí, mientras que la información sitúa estos datos en contexto y nos ayuda a tomar decisiones. El ecosistema de datos es un conjunto de elementos interactivos que producen, analizan y comparten datos. Estos datos son administrados por hardware, software y analistas. En cuanto a la estructura de datos, existen diferentes tipos. Los datos simples son aquellos que son propios e invisibles, como el año de nacimiento. Los datos semicompuestos se representan mediante una estructura parcial o variable y pueden ser modificados, como una página web. Y por último, los datos compuestos son la unión de dos o más datos simples o compuestos con una estructura fija, como una radiografía. Además, es importante tener en cuenta el nivel de acceso y seguridad de los datos. Los datos restringidos son aquellos que requieren un mayor control de seguridad, ya que su eliminación o modificación puede dañar a una persona o compañía, como los datos gubernamentales. Los datos privados se encuentran en una categoría media de control de seguridad en términos de divulgación, modificación o eliminación, como el nombre de los empleados. Y por último, los datos públicos tienen una nula o muy pequeña categoría de control de seguridad en términos de su divulgación, modificación o eliminación, como las publicaciones en redes sociales. Para concluir, hablamos sobre los tipos de información, centrándonos en el tipo estadístico. La información puede ser cuantitativa o numérica, es decir, datos que se pueden medir y contar, como los grados. O puede ser cualitativa nominal, que se refiere a datos no numéricos, como el nombre de una persona. En resumen, en esta presentación hemos visto cómo los datos y la información son elementos fundamentales en la toma de decisiones y en el funcionamiento de una empresa. Es importante comprender la diferencia entre ellos y cómo gestionarlos de manera correcta. Gracias por su atención..

[Audio] En esta segunda diapositiva, se aborda el tema de los datos y su importancia en una organización. Los datos son hechos individuales que no tienen relación entre sí y por sí solos no son suficientes para tomar decisiones. Para que los datos se conviertan en información significativa, es necesario analizarlos e interpretarlos. La información, a diferencia de los datos, está organizada y se presenta en palabras, lenguaje, pensamientos e ideas. El ciclo de vida de los datos, también conocido como DLM o Gestión del Ciclo de Vida de los Datos, es el proceso en el cual los datos se crean, desarrollan y evolucionan. Este ciclo consta de seis etapas: planificación, captura, uso, análisis, archivado y eliminación. Una buena gestión del ciclo de vida de los datos es crucial ya que la gran cantidad de datos generados hace necesario revisarlos para optimizar su utilidad y reducir la posibilidad de errores. Eliminar o almacenar los datos al final de su vida útil garantiza que no consuman más recursos de los necesarios. Esto es especialmente importante en el caso del big data, que se refiere a grandes conjuntos de datos difíciles de procesar para bases de datos tradicionales. Estos datos pueden provenir de sensores, actuadores e internet. El big data se caracteriza por las 5V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor. Su gestión requiere el uso de herramientas especializadas para optimizar estas características. Las herramientas sólidas de gestión del big data proporcionan a las empresas grandes almacenes de datos, su limpieza y un rápido procesamiento en tiempo real. Por último, es importante destacar la relación entre el big data, el análisis de datos, el aprendizaje automático/profundo y la inteligencia artificial. Estas herramientas están estrechamente relacionadas y su uso puede proporcionar un análisis más profundo de los datos y una toma de decisiones más eficiente. En resumen, una buena gestión de los datos es esencial para cualquier organización y el uso de herramientas y técnicas adecuadas puede garantizar una ventaja competitiva en el mercado..

[Audio] En esta tercera diapositiva, se abordan los tipos de datos producidos, analizados y compartidos, así como su gestión. También se describe los distintos niveles de acceso y tipos de información que pueden tener estos datos. En cuanto a los tipos de análisis de datos, existen diferentes enfoques según los objetivos. Entre ellos se encuentran: - Análisis descriptivo: para conocer la situación actual de una empresa. - Análisis predictivo: para predecir el futuro basándose en el presente y el pasado. - Análisis prescriptivo: para sugerir decisiones o acciones específicas. En cuanto al almacenamiento de datos en la nube, esta permite el acceso y mantenimiento en línea. Además, se destaca la importancia de la computación en la nube para un acceso cómodo y bajo demanda a recursos informáticos. Entre las características de este servicio se encuentran: autoservicio, amplio acceso a la red, agrupación de recursos, elasticidad rápida y un servicio personalizado. En cuanto a las etapas de ingeniería de datos, estas se llevan a cabo para encontrar respuestas a preguntas de negocio y abarcan: preguntar, preparar, procesar, analizar y compartir. En resumen, en esta presentación se trató sobre la producción, análisis y compartición de datos, su gestión en la nube, así como las etapas de la ingeniería de datos..

[Audio] El análisis de datos es una parte esencial para todas las empresas en la actualidad. Sin embargo, para llevar a cabo un análisis efectivo, es necesario tener las herramientas adecuadas. En esta última sección del video, nos enfocaremos en algunas de las herramientas más comunes para analizar datos. Primeramente, contamos con hojas de cálculo. Estas son útiles para realizar operaciones matemáticas, aplicar fórmulas simples o complejas y funciones. Algunas de las hojas de cálculo más populares son Microsoft Excel y Google Sheets. También tenemos lenguajes de consulta, que consisten en hacer preguntas a una base de datos que contiene tablas con atributos. Estas tablas están relacionadas entre sí para facilitar la producción de consultas precisas. Por último, contamos con herramientas de visualización que nos permiten representar información de manera clara y efectiva. Algunas de las herramientas más utilizadas son Tableau y Looker Studio. Con estas herramientas a nuestra disposición, podemos analizar los datos de una manera más eficiente y obtener una comprensión más profunda de las necesidades, comportamientos, preferencias y motivaciones de nuestros clientes. A lo largo de esta presentación, hemos aprendido la importancia del análisis de datos y cómo puede beneficiar a nuestra empresa. Esperamos que les haya sido útil y les agradecemos por habernos escuchado. ¡Hasta la próxima!.