ANÁLISIS DE DATOS: QUÉ ES, BENEFICIOS Y CÓMO HACERLO

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¿Te has dado cuenta alguna vez de la cantidad de datos que se generan cada día en una empresa? En este sentido, el análisis de datos puede ayudar con uno de los mayores problemas a los que se enfrentan muchos directivos: cómo tratar estos datos y cómo transformarlos en información útil para ayudar a resolver problemas.

Por ello, diferentes tipos de análisis de datos buscan solucionar estos problemas, que están presentes en varias organizaciones. Esto ocurre a través de la optimización de procesos y tiempos con análisis más precisos y soluciones ágiles. Una mejor toma de decisiones, por tanto, hace que las empresas experimenten un crecimiento exponencial e inmediato.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el estudio y transformación de un conjunto de datos en información relevante. Los datos sobre procesos, proveedores y empleados, por ejemplo, sólo adquieren relevancia cuando se realiza sobre ellos un estudio centrado en un propósito específico.

Por tanto, este análisis sirve de base para que las empresas resuelvan de forma óptima problemas complejos en diferentes áreas de actividad.

Actualmente, las áreas ligadas al análisis de datos avanzan y crecen constantemente en el mercado. Además, nuevos sectores están utilizando el análisis y el big data para obtener resultados más potentes y eficaces.

¿Qué son los grandes datos?

Big data es una herramienta que ayuda a las empresas a obtener una gran cantidad de información que puede ayudar a optimizar la toma de decisiones. De esta manera, la herramienta permite que los dispositivos electrónicos procesen de forma rápida y segura los registros necesarios para diversos problemas.

La herramienta en cuestión está preparada para tratar con un gran volumen de datos no estructurados, es decir, datos que no tienen relación entre sí. Así, a partir de ellos permite realizar un análisis con diferentes finalidades, en función de la necesidad de que se trate.

El uso de big data es de suma importancia para las empresas que lo pretenden. Estrategias de marketing, aumento de la productividad, reducción de costes y toma de decisiones más segura e inteligente son ejemplos de acciones en las que el big data actúa como facilitador. Así, los principales aspectos del Big Data se pueden definir mediante 5 Vs:

  • Volumen
  • Variedad
  • Velocidad
  • Veracidad
  • Valor

Muy cerca del concepto de big data, cabe mencionar el Machine Learning. Es una rama de la inteligencia artificial que, mediante el análisis de datos, automatiza la construcción de sistemas analíticos. Además, está vinculado a la idea de que el sistema es capaz de identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana, característica que facilita el análisis de diferentes procesos.

Beneficios del análisis de datos

El uso del análisis de datos genera varios beneficios para los empleados y la empresa.
A continuación, vea algunas de las ventajas de esta implementación:

  • Seguimiento del negocio: es importante realizar un análisis continuo del negocio y tener datos de cómo van los resultados de la empresa y a qué objetivos se debe apuntar a corto y largo plazo.
  • Ayuda en la toma de decisiones: con cierta capacidad predictiva es posible tomar decisiones más informadas y con mayor convicción de la dirección que va el proceso.
  • Conocer a tus clientes: conocer las preferencias de tus clientes y su público objetivo es una gran ventaja competitiva frente a la competencia. .
  • Centrarse en metas y mejores resultados: con indicadores, la empresa puede fijar metas individuales y colectivas. Así, la motivación para conseguir resultados personales será mayor y, como resultado, los objetivos de la empresa estarán más cerca de su consecución.

¿Cuáles son los tipos de análisis de datos?

Existen diferentes formas de trabajar con datos y, por tanto, diferentes formas de análisis, que ayudan a obtener resultados para diferentes propuestas. De esta forma, es posible orientar este estudio hacia intenciones concretas, como veremos a continuación con los cuatro tipos de análisis de datos:

Análisis predictivo

Para desarrollar este análisis se utilizan datos estadísticos e históricos para proyectar probables comportamientos y tendencias del mercado con mayor precisión.

En este sentido, el análisis de datos predictivo es el más utilizado porque permite a las empresas visualizar y reestructurar sus indicadores (KPI), haciéndolos más tangibles. Con el Big Data, grandes multinacionales como Amazon y Netflix realizan estudios de comportamiento de sus clientes y estrategias de marketing utilizando, por ejemplo, análisis predictivos.

Acuerdo prescriptivo

Este es el paso que tiene más valor, tanto porque requiere de un profesional para realizarlo, como porque tiene el peso de definir las siguientes acciones para que el resultado final sea el esperado.

Las empresas que trabajan con datos de consumidores, por ejemplo, los utilizan para determinar qué sitios web se presentan al usuario, en función de un conjunto de palabras clave. Por ello, una campaña de marketing pasa por este análisis, para que haya datos sobre su posible éxito y ayude a desarrollar la mejor estrategia para la empresa.

Disposición de diagnóstico

Este análisis tiene como objetivo comprender las causas de un evento. Así, verifica el impacto de una acción realizada. Para facilitar este análisis se deben responder cinco preguntas para encontrar soluciones:

  • ¿OMS?
  • ¿Cuando?
  • ¿Dónde?
  • ¿Como?
  • ¿Por qué?

A partir de estas respuestas se pueden trazar estrategias para mejorar los resultados y comprender cómo ocurrieron determinados hechos. Este modelo es muy similar a la herramienta 5W2H, donde el objetivo es desentrañar el problema para facilitar la toma de decisiones.

Las redes sociales utilizan este método para nivelar datos sobre seguidores, vistas y me gusta para comprender mejor su público objetivo y su participación.

¿Cómo hacer análisis de datos?

El estudio de los datos está adquiriendo cada vez más importancia para las empresas, ya sean pequeñas, medianas o grandes. Por ello, saber qué pasos seguir para obtener un análisis efectivo y productivo es fundamental. A continuación, conozca las principales fases y parámetros que permiten el análisis de datos:

  • Análisis exploratorio: Son análisis que se realizan antes de obtener datos integrados, los datos pueden estar incompletos. No existe una automatización completa en esta etapa, ya que es necesario que alguien verifique los datos e inserte los puntos fuera de la curva en el sistema.
  • Elección de indicadores: Tener buenos indicadores significa tener indicadores que tengan sentido para el negocio en cuestión. Con base en métricas definidas, el analista sabrá que sus conocimientos están alineados con los objetivos y contribuyen al proceso.
  • La generación del informe: Se debe generar un informe que contenga datos e información, elaborado luego de realizar un determinado tipo de análisis, para guiar las decisiones comerciales. Por tanto, este resumen tiene en cuenta la claridad de los datos utilizados y la precisión del análisis realizado. Cada tipo de análisis juega un papel importante y opera en diferentes situaciones dentro de una empresa. Así, guían las decisiones y objetivos futuros.
  • Modelado de datos y uso de software.: Es en esta etapa donde los profesionales determinan qué tipo de análisis es el ideal para cada tarea. Por ello, es muy común el uso de diferentes herramientas como Google Analytics y Stilingue, que trabajan con el análisis de datos.

Automatización del análisis de datos: aprenda más

Con esta aplicación beneficios como facilidad de escalado, menores riesgos, optimización de etapas, estandarización y control y decisiones más ágiles marcarán la diferencia durante y al final del proyecto en su conjunto.

Además, extraer, transformar y cargar datos es un proceso muy repetitivo y susceptible de ser sustituido, permitiendo a los empleados invertir sus horas en actividades de alto valor añadido. Por lo tanto, la automatización de datos puede ayudar a los empleadores a reorganizar su equipo con el objetivo de lograr procesos más eficientes.

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