{"id":975,"date":"2016-04-22T19:49:39","date_gmt":"2016-04-23T01:49:39","guid":{"rendered":"http:\/\/agiltools.com\/blogsp\/?page_id=975"},"modified":"2016-04-23T01:53:14","modified_gmt":"2016-04-23T07:53:14","slug":"analytics","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/agiltools.com\/blogsp\/analytics\/","title":{"rendered":"Analytics"},"content":{"rendered":"

\"analytics\"<\/a><\/p>\n

Qu\u00e9 es Analytics?<\/h2>\n

Analytics es el an\u00e1lisis sist\u00e9mico de\u00a0datos\u00a0que permite\u00a0obtener informaci\u00f3n relevante a un objeto de estudio. El objeto es muy amplio y seg\u00fan el campo de aplicaci\u00f3n puede tratarse de las ventas de una empresa, las visitas a una p\u00e1gina web, los h\u00e1bitos de consumo de una poblaci\u00f3n, los comportamientos en redes sociales, etc.<\/p>\n

La aplicaci\u00f3n de Anlyicis implica combinar muchas\u00a0actividades y habilidades, desde la obtenci\u00f3n y manipulaci\u00f3n de la informaci\u00f3n, la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas y matem\u00e1ticas, y la elaboraci\u00f3n de modelos inteligentes para el tratamiento de informaci\u00f3n y la generaci\u00f3n de reportes.<\/p>\n

La organizaci\u00f3n INFORMS tiene una comunidad especializada en este tema. En su portal<\/a>, realizan una definici\u00f3n de este concepto dividida en tres t\u00f3picos:<\/p>\n

    \n
  1. Analytics descriptivo\n
      \n
    1. Preparar y analizar datos hist\u00f3ricos<\/li>\n
    2. Identificar patrones de muestras hist\u00f3ricas<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
    3. Analytics\u00a0predictivo\n
        \n
      1. Establecer\u00a0probabilidades y tendencias futuras<\/li>\n
      2. Hallar\u00a0relaciones en los datos que no son f\u00e1cilmente identificables en la fase descriptiva<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
      3. Analytics\u00a0prescriptivo\n
          \n
        1. Evaluar y determinar nuevas formas formas de operar<\/li>\n
        2. Identificar objetivos estrat\u00e9gicos del negocio<\/li>\n
        3. Balancear restricciones<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Breve historia de Analytics<\/h3>\n

          El t\u00e9rmino Analytics fue introducido a finales de los 90's por la organizaci\u00f3n INFORMS como una evoluci\u00f3n de la miner\u00eda de datos<\/span>, programaci\u00f3n<\/span> e\u00a0inteligrancia de negocios<\/span> (business intelligence), sin embargo alcanz\u00f3 su popularidad solo hasta la prim\u00e9ra d\u00e9cada del 2000 cuando google lanza su plataforma Google Analytics a finales de 2005 (ver link<\/a>). A partir de entonces ha existido una confusi\u00f3n constante en t\u00e9rminos pues el concepto de Analytics es mucho m\u00e1s amplio que el an\u00e1lisis de tr\u00e1fico en sitios web aunque\u00a0se aplica en su totalidad a este campo.Hoy en d\u00eda el t\u00e9rmino Analytics es muy popular aunque\u00a0se confunde en ocasiones con otros muy populares como Big Data y Data Science. Todos ellos estan muy relacionados; Big Data consiste en la aplicaci\u00f3n de Analytics a grandes vol\u00famenes de datos y Data Science es una disciplina que intenta incorporar Analytics a aplicaciones epec\u00edficas de negocios.<\/p>\n

          Analytics en espa\u00f1ol<\/h3>\n

          En espa\u00f1ol se suele utilizar el mismo t\u00e9rmino (Analytics), sin embargo, en los \u00faltimos a\u00f1os algunos autores y acad\u00e9micos han comenzado a utilizar la palabra Anal\u00edtica<\/strong> para definir esta disciplina. Yo prefiero segirla llamando Analytics pues sigue siendo el estandard internacional.<\/p>\n

          Disciplinas<\/h2>\n

          Para trabajar en el campo de Analytics es necesario combinar las siguientes disciplinas y habilidades t\u00e9cnicas:<\/p>\n