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Para la mayoría de empleados y organizaciones, las hojas de cálculo –como Excel- son una gran ayuda a la hora de hacer operaciones, cálculos sencillos, pequeños análisis y trabajar con un número reducido de variables. Estas herramientas son de fácil uso y un gran número de personas están familiarizadas con ellas.

Sin embargo, las hojas de cálculo pueden ser insuficientes cuando es necesario implementar análisis estadísticos más profundos. Esto se debe a que su potencial estadístico y los algoritmos no son tan avanzados, flexibles o precisos como los de las soluciones que se han diseñado específicamente para el análisis estadístico a nivel empresarial.

Por eso, los analistas y las personas que deben construir modelos estadísticos con grandes cantidades de datos, necesitan una herramienta potente que vaya más allá de las hojas de cálculo tradicionales. Una herramienta potente deben ofrecer mayor fiabilidad, precisión, velocidad, flexibilidad, escalabilidad, funcionalidad y capacidad de programación. Además, debe ser fácil de usar y gestionar.

¿Por qué dejar las hojas de cálculo?

Existen tres limitaciones de las hojas de cálculo frente a herramientas más potentes, estas son: la superficialidad, la poca flexibilidad  y el apoyo insuficiente para la toma de decisiones.

1. Capacidades superficiales

Las hojas de cálculo permiten una visualización superficial de los datos, sin embargo cuando es necesario hallar patrones, tendencias y correlaciones que no son evidentes en el conjunto de datos, es necesario algo más. Para estos casos, son necesarios el análisis de regresión, la minería de datos y otras técnicas estadísticas que una hoja de cálculo simplemente no puede ofrecer.

Aunque realizar cálculos matemáticos sofisticados con Big Data es posible utilizando una hoja de cálculo, no se pueden hallar factores como la estacionalidad en un negocio, realizar análisis hipotéticos o desarrollar escenarios multivariantes.

2. flexibilidad limitada

Las hojas de cálculo frecuentemente carecen de la flexibilidad necesaria para realizar tareas diferentes. Esta característica es especialmente cierto para las tareas que implican muchas variables, enormes cantidades de datos y correlaciones estadísticas complejas. Aunque muchas personas utilizan hojas de cálculo como sustitutos de base de datos, no son adecuadas para este papel debido a que una base de datos adecuada incorpora reglas para estructurar los datos, fortalece la integridad de la información y facilita la gestión de datos; esto es algo que no garantizan las hojas de cálculo.

Por otra parte, las hojas de cálculo a menudo presentan limitaciones al manipular algunos tipos de datos, como los categóricos, y al realizar análisis predictivos, esto implica un impacto en la precisión.

3. Apoyo insuficiente para la toma de decisiones

Las hojas de cálculo necesitan continuamente parches y correcciones para los problemas que pueden conducir a errores de cálculo. Además, no son tan precisas para realizar procedimientos matemáticos complicados o con Big Dara. Incluso los modelos que se basan en hojas de cálculo presentan errores como la lógica, fórmulas copiadas de forma incorrecta, fórmulas sobreescritas, el mal uso de las funciones, factores omitidos y la entrada incorrecta de datos. Esto produce resultados incorrectos, por lo tanto la información no es confiable para tomar decisiones de negocio.

Una herramienta de análisis estadístico potente debe incluir componentes para el análisis de información, flexibilidad y confianza para tomar decisiones.  ¿Está listo para pasar de las hojas de cálculo a una herramienta que cumpla con todas las características necesarias? Entonces es el momento de contactarnos.

 

Fuente: IBM.

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