Nosotros como investigadores en muchas ocasiones nos debemos de enfrentar a una gran cantidad de retos a la hora de la transformación de datos en información comprensible.
Partiendo que mucha de nuestra información se encuentra localizada en diferentes servidores, en bases de datos tipo Oracle, Microsoft SQL Server, RDBMS o los free como son PostgreSQL o MySQL es necesario contar con un adecuado software que pueda ordenar, crear, transformar, nuevas variables y llevar los análisis y gráficos a plataformas interactivas o a informes html
Cuando empezamos a ver los datos, uno de estos problemas presentados son la identificación y adaptación de las diferentes fuentes de información, igualmente está, la calidad de la Data, en donde veremos información corrupta, incompleta y hasta incomprensible, ante estos problemas la herramienta analítica se deberá adaptase y:
- Eliminar recalcular filas.
- Crear, transformar suprimir variables.
- Crear, renombrar, modificar bases de datos.
- Adaptar los formatos de los datos.
con esto le podremos dar un orden lógico de ejecución a nuestra labor.
La data un agujero negro que nos absorbe
Cuando estemos seguros de la calidad y de la forma de los datos, se procede a realizar análisis sobre estos lo cual puede ir desde una simple enumeración hasta complejas relaciones funcionales entre variables individuos y tiempos, algunas de estas técnicas son;
Tablas, frecuencias, conteos y tablas dinámicas; los estadísticos, media varianza; las correlaciones como también las pruebas de hipótesis.
Luego esta el profundo análisis de los datos, con paquetes estadísticos en donde se debe de ilustrar de una forma trasparente e importante, entregando siempre un valor agregado a la información mas relevante, la cual se debe de mostrar en una plataforma dinámica al alcance de cualquier persona que lo necesite por ejemplo en una tablet o en Smartphone cuyos resultados pueden cambiar a medida que la cantidad de información se modifique.
La luz a final del túnel
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