El análisis de la información es el proceso sistemático de descubrimiento e interpretación de la misma. En primer lugar, se trata de juntar los datos brutos para obtener información significativa. La información se puede usar para determinar el mejor curso de acción empresarial. En el mundo del hacking, este proceso puede que lo usen en tu contra.
Es por es que el análisis de la información es un motor crucial de cualquier estrategia empresarial de éxito. Pero, ¿cómo convierten los analistas los datos brutos en información útil? Pues bien, los analistas utilizan una serie de métodos y técnicas en función del tipo de información en cuestión y del tipo de información que quieren descubrir.
¿Es importante el análisis de la información?
¿Por qué es importante el análisis de la información? Analizarla de forma eficaz ayuda a las organizaciones a tomar decisiones importantes y, sobre todo, podrán protegerla de la mejor manera. Esto si se tiene una ciberseguridad robusta y planes de seguridad de la información actualizados y listos para usarse. Hoy en día, las organizaciones recopilan información de forma constante.
A través de encuestas, seguimiento en línea, análisis de marketing en línea, recopilación de datos de suscripción y registros, monitoreo de redes sociales, entre otros métodos. De manera formal, la información aparecerá como diferentes estructuras. Incluyendo pero no limitándose a las siguientes estrategias de análisis.
La más importante es el Big Data
El concepto de Big Data, que son datos tan grandes, rápidos o complejos, que son difíciles o imposibles de procesar y convertir en información con los métodos comunes. Ha cobrado impulso a principios de la década de los 2000. Entonces, analistas del sector de la información, manifestaron hace tiempo lo que ahora se conoce como la definición principal de Big Data como las tres V: volumen, velocidad y variedad.
- Volumen: Como se ha mencionado anteriormente, las organizaciones recopilan datos de forma constante y de allí obtienen información útil. En un pasado no muy lejano, habría sido un verdadero problema almacenarlos. Pero actualmente, el almacenamiento es barato y ocupa poco espacio.
- Velocidad: Los datos recibidos deben ser tratados de manera oportuna para obtener información verificable y que sirva para algo. Con el crecimiento del Internet de las Cosas, esto puede significar que la información llega constantemente y a una velocidad sin precedentes.
- Variedad: Los datos que recopilan y almacenan las organizaciones, se presentan en muchas formas. Desde la información estructurada, es decir, basada en datos numéricos más habituales, hasta la información no estructurada. Piensa en correos electrónicos, vídeos, audio, etc.
Metadatos
Es una metodología que proporciona información sobre otros datos, como una imagen. En la vida cotidiana los encontrarás, por ejemplo, haciendo clic con el botón derecho del ratón en un archivo de una carpeta y seleccionando «Obtener información». Lo que te mostrará información como el tamaño y el tipo de archivo, la fecha de creación, entre otros.
Información en tiempo real
El análisis de la información en tiempo real, se trata de datos que se presentan tan pronto como se adquieren. Un buen ejemplo de ello es un ticket bursátil, el cual proporciona información sobre las acciones más activas en tiempo real.
Datos automáticos
Se trata de información producida íntegramente por máquinas, sin instrucción humana. Un ejemplo de ello podrían ser los registros de llamadas, los cuales son generados de forma automática por tu smartphone.
Información cuantitativa y cualitativa
La información cuantitativa, también conocida como información estructurada, puede parecer como una base de datos “tradicional”. Es decir, con filas y columnas. La información cualitativa, también conocida como información no estructurada, son los otros tipos que no encajan en filas y columnas, que pueden incluir texto, imágenes, vídeos y más.
Estrategias del análisis de la información
Ahora que ya conoces algunos de los diferentes tipos de información, te centrarás en el tema de las estrategias que se llevan a cabo en el análisis de datos.
Análisis de regresión
El análisis de regresión se utiliza para estimar la relación entre una agrupación de variables. Al realizar cualquier tipo de análisis de regresión, se busca ver si existe una correlación entre una variable dependiente. Es decir, la variable o resultado que se quiere medir o predecir y cualquier número de variables independientes.
Los cuales son factores que pueden tener un impacto en la variable dependiente. El objetivo del análisis de regresión es estimar cómo una o más variables pueden influir en la variable dependiente. Esto con el fin de identificar tendencias y patrones. Esto es especialmente útil para hacer predicciones y pronosticar tendencias futuras.
Imagina que eres trabajador de una compañía de e-Commerce y necesitas evaluar la relación entre cuánto dinero se gasta en marketing en redes sociales y los ingresos por ventas. Así pues,tu variable dependiente sería los ingresos producto de las ventas. Esto debido a que es el factor en el que estás interesado por predecir y potenciar.
El gasto en redes sociales es la variable independiente; ya que quieres determinar si tiene o no un impacto en las ventas y, en última instancia, si merece la pena aumentarlo, reducirlo o mantenerlo igual. Si usas el análisis de regresión, podrás ver si existe una relación entre las dos variables. Una correlación positiva implicaría que cuanto más se gaste en marketing en redes sociales, más ingresos por ventas se obtendrán. La ausencia de correlación podría sugerir que el marketing en redes sociales no influye en las ventas.
Esta estrategia te ayudará a tomar mejores decisiones
Comprender la relación entre estas dos variables te ayudará a tomar decisiones basadas en información de calidad. Esto sobre el presupuesto de las redes sociales en el futuro. No obstante, es importante tener en cuenta que, por sí solas, las regresiones sólo pueden utilizarse para determinar si existe o no una relación entre un conjunto de variables. No dicen nada sobre la causa y el efecto.
Por tanto, aunque una correlación positiva entre el gasto en redes sociales y los ingresos por ventas puede sugerir que una influye en la otra, es imposible sacar conclusiones definitivas basándose únicamente en este análisis. Existen diversos tipos de análisis de regresión. Además, el modelo que se usa, depende de la información que se tiene para la variable dependiente. Por ejemplo, tu variable dependiente podría ser continua. Es decir, algo que puede medirse en una escala continua, como los ingresos por ventas en dólares.
En cuyo caso utilizarías un tipo diferente de análisis de regresión. Que si tu variable dependiente fuese de naturaleza categórica, la cual comprende valores que pueden clasificarse en varios grupos distintos en función de una determinada característica, como la ubicación de los clientes por continente.
Simulación de Montecarlo
Cuando se toman decisiones o se realizan determinadas acciones, hay una serie de resultados posibles. Si tomas el autobús, puede que te quedes atrapado en el tráfico. Si vas caminando, puede que te sorprenda la lluvia o que tropieces con tus vecinos, lo que podría retrasar tu viaje. En la vida cotidiana, tendemos a sopesar brevemente los pros y los contras antes de decidir qué acción tomar.
Sin embargo, cuando hay mucho en juego, es esencial calcular de la forma más completa y precisa posible, todos los riesgos y recompensas potenciales. La simulación de Montecarlo, también conocida como método de Montecarlo, es una técnica informática utilizada para generar modelos de posibles resultados y sus distribuciones de probabilidad.
De manera esencial, considera una gama de posibles resultados y luego calcula la probabilidad de que cada resultado se realice. Así, el método de Montecarlo lo utilizan los analistas de información para realizar análisis de riesgo avanzados. Lo que les permite prever mejor lo que podría ocurrir en el futuro y tomar decisiones basadas en predicciones precisas.
¿Cómo funciona la simulación de Montecarlo y qué puede decirte? Para llevar a cabo una simulación de Montecarlo, se empieza con un modelo matemático de la información, como una hoja de cálculo. Dentro de la hoja de cálculo, tendrás uno o varios resultados que te interesen. El beneficio o el número de ventas, por ejemplo. También, tendrás una serie de entradas, que son variables que pueden afectar a la variable de salida.
El análisis de la información se basa en calcular y prever valores inciertos
Si se trata de los beneficios, las entradas relevantes pueden ser el número de ventas, el gasto total en marketing y los salarios de los empleados. Si conocieras los valores exactos y definitivos de todas las variables de entrada, podrías calcular el beneficio que obtendrías al final. No obstante, cuando estos valores son inciertos, una simulación de Montecarlo te permite calcular todas las opciones posibles y sus probabilidades.
¿Cuál será tu beneficio si realizas 100 mil ventas y contratas a cinco nuevos empleados con un salario de 50 mil dólares cada uno? ¿La probabilidad de este resultado es buena? ¿Cuál será tu beneficio si sólo haces 12 mil ventas y contratas a cinco nuevos empleados? Pues bien, para el análisis de la información, tiene que pasar así sucesivamente. Para ello, sustituye todos los valores inciertos por funciones que generan muestras aleatorias a partir de distribuciones determinadas.
Luego, debes ejecutar una serie de cálculos y recálculos para producir modelos de todos los resultados posibles y sus distribuciones de probabilidad. El método de Montecarlo es una de las técnicas más populares para calcular el efecto de las variables imprevisibles sobre una variable de salida específica, por lo que es ideal para el análisis de riesgos.
Análisis de la información factorial
El análisis factorial es una técnica que se utiliza para reducir un gran número de variables a un número menor de factores. Funciona sobre la base de que múltiples variables separadas y observables se correlacionan entre sí, debido a que todas ellas están asociadas a un constructo subyacente. Esto es útil no sólo porque condensa grandes agrupaciones de datos en muestras más pequeñas y manejables, sino también porque ayuda a descubrir patrones ocultos.
Esto te permite explorar conceptos que no pueden ser fácilmente medidos u observados. Tales como la riqueza, la felicidad, la forma física o, para un ejemplo más relevante para el negocio, la lealtad y la satisfacción del cliente. Imagina que quieres conocer mejor a tus clientes, por lo que envías una encuesta bastante larga con cien preguntas. Algunas de las preguntas se refieren a lo que sienten por tu empresa y tu producto.
Por ejemplo, “¿Nos recomendaría a un amigo?” y “¿Cómo calificaría la experiencia general del cliente?”. Otras preguntas se refieren a aspectos como “¿Cuál es tu renta familiar anual?” y “¿Cuánto estás dispuesto a gastar en el cuidado de la piel cada mes?”.
Una vez que la encuesta ha sido enviada y completada por un gran número de clientes, se obtiene una gran agrupación de información que esencialmente te dice cien cosas diferentes sobre cada cliente, suponiendo que cada cliente dé cien respuestas. En lugar de examinar cada una de estas respuestas o variables de forma individual, puede utilizar el análisis factorial para agruparlas en factores que pertenezcan juntos. Para relacionarlas con un único constructo subyacente.
El análisis factorial se enfoca en las correlaciones
En este ejemplo, el análisis factorial funciona encontrando los elementos de la encuesta que están fuertemente correlacionados. Esto se conoce como covarianza. Así, si existe una fuerte correlación positiva entre los ingresos de los hogares y la cantidad que están dispuestos a gastar en el cuidado de la piel cada mes. Cuando uno aumenta, también lo hace el otro, estos elementos pueden agruparse.
Junto con otras variables, que podrían ser respuestas a la encuesta, se puede comprobar que pueden reducirse a un único factor, como el “poder adquisitivo del consumidor”. Del mismo modo, si una valoración de la experiencia del cliente está fuertemente correlacionada con las respuestas afirmativas sobre la probabilidad de que recomienden tu producto a un amigo, estos elementos pueden reducirse a un único factor como la “satisfacción del cliente”.
Al final, se tiene un número menor de factores en lugar de cientos de variables individuales. Estos factores se llevan a un análisis más profundo, lo que te permite conocer mejor a tus clientes o cualquier otra área que te interese explorar.
El análisis de la información es vital para protegerla
Como puedes ver, hay muchas técnicas de análisis de la información diferentes a tu disposición. Para convertir los datos en bruto en información práctica, es importante tener en cuenta el tipo de datos del que se dispone, ¿son cualitativos o cuantitativos? Así como el tipo de información que será útil en un contexto determinado. Por esta razón, te presentamos algunas técnicas de análisis más utilizadas.
Esto se debe a que, si estás recopilando información con ellas, cualquier persona está haciendo lo mismo que tú, pero con otras intenciones. ¿Y ahora qué? Si aún no lo has hecho, te recomendamos el Curso en Hacking Ético. En este curso podrás obtener los conocimientos correspondientes al análisis de la información. Esto para proteger tu organización de ataques maliciosos.