El papel vital de Rayobyte en la extracción de datos relevantes para el análisis de datos y la toma de decisiones basada en datos

Los datos son el nuevo oro. Cuando las empresas pueden extraer y analizar suficientes datos correctos, toman mejores decisiones, aumentan la eficiencia y mejoran la productividad. El web scraping permite a las empresas recopilar grandes cantidades de información de plataformas de redes sociales y sitios web y almacenarla en una ubicación central.

Sin embargo, al igual que el mineral en bruto, estos datos deben refinarse para que sean más efectivos. El proceso de refinación y pulido que aporta valor ocurre mejor cuando los equipos interdisciplinarios se unen durante el preprocesamiento de datos, el análisis de datos y el modelado predictivo. Neil Emeigh , fundador y CEO de Rayobyte , explica el proceso que permite a las empresas comprender la información que obtienen del raspado de datos y utilizarla para tomar decisiones críticas.

El web scraping debe ser seguido por el preprocesamiento de datos

El preprocesamiento de datos es un paso esencial en el proceso de análisis de datos e implica limpiar, transformar y formatear los datos para que puedan usarse para el análisis. El preprocesamiento de datos garantiza que las empresas analicen datos precisos y confiables.

Las empresas limpian los datos eliminando el ruido, los valores atípicos y los valores faltantes de sus conjuntos de datos. Luego transforman esos datos agregándolos en grupos utilizables o fusionando conjuntos de datos con variables similares, después de lo cual pueden interpretar los datos y seleccionar la información que sea más útil en su proceso de toma de decisiones.

“Es más fácil pensar en el preprocesamiento de datos en términos de una mina de oro”, comenta Emeigh. “Cuando se extrae oro, se extraen rocas, minerales y muchas otras cosas del suelo, pero ese material no tiene valor hasta que se convierte en oro puro. El preprocesamiento de datos cumple la misma función cuando extrae datos: el web scraping recopila datos y el preprocesamiento garantiza que sea útil para tomar decisiones comerciales”.

El preprocesamiento conduce al análisis de datos y a la comprensión

El análisis de datos es el proceso de inspección de datos para descubrir información útil, sugerir conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Los analistas de datos usan algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos y hacer predicciones sobre eventos o tendencias futuras, lo que ayuda a la toma de decisiones basada en datos al identificar las preguntas correctas para hacer y responderlas de manera significativa.

“Cuando un inversionista elige una acción o una empresa, nunca compromete el dinero que tanto le costó ganar sin mirar el desempeño del trimestre anterior o los informes históricos”, pregunta Emeigh. “Comprueban las tendencias, los puntos de referencia de la industria y otros datos para estar seguros de su decisión. De la misma manera, también tiene sentido usar análisis de datos e información a medida que invierte en marketing, recursos humanos, producción y otras áreas de su negocio. Extrae estos conocimientos de los datos que recopila de su propio negocio y de los datos públicos. Cuando se trata de datos públicos, no puede extraer toda la información que necesita sin raspar. El raspado de datos le ahorra miles de dólares y le ayuda a encontrar la información que necesita rápidamente”.

Los datos correctos ofrecen modelos predictivos

El modelado predictivo utiliza datos históricos para hacer predicciones sobre próximos eventos. En el mundo de los negocios, permite a las empresas utilizar información sobre los clientes de hoy para tomar decisiones precisas basadas en cómo se comportarán los clientes en el futuro.

Los modelos predictivos ayudan a las organizaciones a tomar mejores decisiones todos los días al proporcionar información sobre su base de clientes actual. Al examinar el comportamiento pasado, pueden saber la probabilidad de que cada cliente realice una compra. Esto les permite comprender qué segmentos son más valiosos y cuáles son los más valiosos.

Sin embargo, el modelado predictivo requiere montañas de datos para proporcionar modelos precisos. El web scraping permite a las empresas obtener cifras históricas de ventas, precios de productos y otras métricas que ofrecen información sobre los clientes y predicen el comportamiento futuro. Permite a las empresas extraer datos relevantes para sus productos y servicios de toda la web. Esta poderosa herramienta brinda a las empresas con recursos limitados o limitaciones de tiempo los datos que necesitan para tomar decisiones informadas con respecto a las campañas de marketing o el desarrollo de productos.

“En el procesamiento del lenguaje natural, la generación de pronósticos de ventas e incluso la preparación para huracanes, el modelado predictivo ha mejorado e impactado en casi todos los aspectos de todas las industrias”, explica Emeigh. “La clave del modelado predictivo es recopilar miles de millones de puntos de datos para crear un modelo preciso. No hay forma de que un ser humano pueda recopilar la cantidad de datos necesarios. El web scraping juega un papel vital en la extracción de los datos que usamos para construir modelos predictivos en cada industria”.

La importancia de un enfoque interdisciplinario para el análisis de datos

Un enfoque interdisciplinario para el análisis de datos implica que varios campos trabajen juntos en un proyecto para lograr una mejor comprensión del problema en cuestión. Es el medio más efectivo para convertir datos sin procesar en decisiones basadas en datos.

“Es como armar un equipo de superhéroes para salvar el día”, dice Emeigh, “y el web scraping es como el compañero del equipo interdisciplinario. Recopila datos de varias fuentes y ahorra al equipo horas de tedioso trabajo manual”.

Como ejemplo, un equipo de atención médica que recopila datos de pacientes para un proyecto de modelado predictivo podría no considerar las redes sociales, al menos no al principio. Pero las plataformas de redes sociales ofrecen cantidades masivas de datos, y un especialista en marketing de redes sociales sabe exactamente dónde buscar.

“Cuando los expertos de diferentes campos trabajan juntos, son más capaces de resolver problemas complejos y encontrar soluciones más creativas”, observa Emeigh. “Al trabajar juntos, ven los datos desde diferentes ángulos, desarrollan una comprensión más integral y generan ideas que de otro modo no tendrían”.

Web scraping es la herramienta integral detrás de estos procesos. Recopila datos críticos antes del procesamiento previo, el análisis, el modelado predictivo y los equipos interdisciplinarios los convierten en decisiones que valen más que oro para su organización.