Estudios indican que más del 81% de las organizaciones toman sus decisiones basadas en la información certera que le ofrecen los datos. Por ello, estos son la principal fuente de valor para un negocio, ¿quieres conocer los diversos métodos de análisis de datos y cómo pueden favorecer la toma de decisiones en tu empresa? ¡Acompáñanos hasta el final de este artículo!
¿Qué es análisis de datos y en qué consiste?
Para definir qué es análisis de datos, podemos comenzar diciéndote que es un proceso aplicado por las empresas para así obtener el máximo valor de los datos recolectados por distintas fuentes. Por ejemplo, canales de ventas, social media, big data, atención al cliente y otros canales.
Por sí mismos, los datos que son recolectados no tienen valor alguno y por eso son llamados datos brutos o puros. No obstante, cuando les son aplicados distintos métodos de análisis de datos, estos pasan a convertirse en información legible y entendible. Siendo así, posteriormente la información se transforma en conocimientos valiosos para empresa.
En conclusión, el análisis de datos se trata de convertir los datos recolectados en información legible y luego en conocimiento estratégico que permita tomar a la directiva y los líderes decisiones acertadas.
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¿En qué consiste el análisis de datos?
Por su parte, el análisis estadístico de datos es tan solo un componente de todo el proceso de análisis global que debe hacer toda empresa. En este sentido, alguno de los objetivos que este proceso persigue son:
- Detectar tendencias y patrones de compra, así como comportamientos, consumo, etc.
- Describir fenómenos de producción o comerciales a través de variables cuantitativas.
- Contrastar hipótesis estadísticas respecto a cualquier área del negocio y
- Encontrar correlaciones entre distintas situaciones dentro del ecosistema comercial.
Dicho esto, para finalmente alcanzar dichos objetivos, el análisis de datos debe cumplir con 3 etapas generales:
- Recolección.
- Interpretación.
- Validación.
¿Por qué es importante el análisis de datos para los negocios?
El análisis de datos es de las metodologías más importantes para las áreas estratégicas de la empresa.
Esto es debido a que los datos permiten a los empresarios optimizar sus procesos, reducir costos, mejorar sus productos, llegar a nuevos mercados y diseñar campañas publicitarias más eficientes que su competencia.
El encargado de analizar los datos de cada empresa se respalda principalmente con el análisis estadístico que permite saber cuál es el máximo provecho que se saca de estos en las áreas de innovación y transformación empresarial.
Gracias a este tipo de análisis las empresas pueden saber:
- Cómo son sus clientes.
- La segmentación precisa de cada uno.
- Los beneficios más rentables de la actividad empresarial que se desempeña.
- Cuáles inversiones significarían una fuga de capital.
- Cuántos clientes acudirán al negocio en el futuro.
- Cuánto es el capital que debe invertirse para las próximas acciones.
Esto y mucho más pueden saber las empresas gracias al análisis de datos. De ese modo, pueden anticiparse a los problemas y necesidades de la empresa, y optimizar su capacidad de respuesta.
Tipos de datos
Para comprender el análisis de datos, es importante conocer, primero, los dos tipos de datos que existen: los cualitativos y los cuantitativos, ambos claramente diferentes, pero que abarcan todos los datos que toda organización debe analizar.
Datos cualitativos
Estos se componen de información no estadística y tienden a ser estructurados libremente. Estos son organizados y categorizados de acuerdo a diversos identificadores, en lugar de ser usados para generar datos brutos a la salida.
Generalmente, responden a preguntas básicas que luego dan lugar a preguntas más específicas. También, suelen agregarse por medio de imágenes, documentos, archivos multimedia de audio y vídeo, observaciones, transcripciones y notas.
Datos cuantitativos
Los datos cuantitativos, por otro lado, sí son datos duros. Definido de un modo más rígido, son datos estadísticos que, por lo general, se representan con números y otros valores, lo que los convierte en un candidato más para ser procesados por el analista de datos.
Este tipo de datos puede ser generado a través de pruebas, encuestas, métricas, informes, experimentos, etc.
Para resumirlo en términos más simples, los datos cualitativos con aquellos que hacen referencia a cualidades generales, mientras que los cuantitativos se refieren a características específicas. Siendo así, los datos cualitativos responden a preguntas sobre “qué tipo”, mientras los cuantitativos a preguntas de “cuánto” (cantidades).
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Métodos de análisis de datos
Saber cómo interpretar los datos que se recogen sobre tu empresa es un gran desafío. El entorno tan competitivo que ha tenido lugar estos últimos años se ha caracterizado por el uso de estrategias que permitan formar parte de la transformación digital y el futuro.
Existe un elemento clave que determina el éxito o el fracaso de tu empresa al momento de implementar una estrategia: la toma de decisiones basada en el análisis de datos confiables y certeros.
A continuación te mencionaremos cuáles son los principales métodos de análisis de datos:
Análisis de texto
El análisis de textos es una técnica utilizada para tomar textos y extraer datos legibles a través de una máquina. Este método tiene como objetivo crear datos estructurados a partir de contenidos no estructurados y libres, es decir, datos cualitativos.
Este proceso consiste en cortar y trocear una gran cantidad de archivos heterogéneos y no estructurarlos en piezas fáciles de leer, interpretar y gestionar. Es este el motivo por el cual también a este método se le conoce como minería de textos, análisis de datos y extracción de información.
La ambigüedad de la lengua humana se convierte en uno de los mayores desafíos del análisis de textos. Por ejemplo, un humano puede saber que “Red Sox Tames Bull” se refiere a un partido de béisbol. Pero, si este texto se alinea con una computadora que no posea conocimientos previos, se corre el riesgo de obtener varias interpretaciones lingüísticas y muchas personas podrían tener problemas para entenderlo.
Análisis estadístico
Las estadísticas implican la interpretación, recopilación y validación de los datos. En este sentido, la técnica del análisis estadístico consiste en realizar diversas operaciones estadísticas que ayuden a cuantificar los datos y aplicar un análisis sobre estos.
Los datos cuantitativos implican la existencia de datos descriptivos como los datos de observación y las encuentras.
Análisis diagnóstico
Un análisis diagnóstico es tan solo un paso más del análisis de datos para brindar resultados más profundos y responder preguntas. También son conocidos como análisis de causa raíz, puesto que incluye procesos como el descubrimiento de datos, la perforación y la minería.
Las funciones de este tipo de análisis pueden ser divididas en tres categorías:
- Identificar anomalías.
- Perforar el análisis (descubrir). La identificación de las fuentes de datos permite que los analistas puedan explicar las anomalías.
- Determinar las relaciones causales. Las relaciones ocultas son vistas luego de observar los acontecimientos que pudieran haber dado lugar a una anomalía ya identificada.
Análisis predictivo
El análisis predictivo echa mano de datos históricos que introduce en el modelo de aprendizaje de la máquina para así encontrar patrones y tendencias críticas.
Este método de análisis se aplica a datos actuales para así predecir lo que sucederá a continuación, en el futuro más cercano. Muchas empresas lo prefieren por sus diversas ventajas, como es el volumen y el tipo de datos (de buena calidad), computadoras mucho más económicas y rápidas, programas informáticos de fácil uso, condiciones económicas más estrictas y la oportunidad de resaltar entre la competencia.
Estos son algunos de los usos más comunes que las empresas le dan a los análisis predictivos:
- Detección de fraudes.
- Optimización de las campañas de marketing, ayudando a la empresa a atraer, retener y hacer crecer su cartera de clientes más rentables.
- Mejora en las operaciones, contribuyendo con la previsión de inventario y las gestiones de recursos.
- Reducción de riesgos. En estos casos se puede saber cuántas son las probabilidades de que un comprador no complete su compra a través de un modelo predictivo.
Análisis prescriptivo
Los análisis prescriptivos sugieren distintos cursos de acción que presenten las posibles implicaciones que pueden tener lugar luego de un análisis predictivo. Este método de análisis de datos genera decisiones o recomendaciones que ya están automatizadas, pero requiere una dirección algorítmica específica y única, a su vez clara, por parte de quienes la utilizan.
¿Por qué es importante que tu empresa tome decisiones basadas en datos?
Actualmente, la cantidad de datos que es recopilada por una empresa cada vez es más grande que nunca, así como compleja. Por esa razón, las organizaciones encuentran un reto importante a la hora de administrarlos.
Se ha demostrado recientemente que el 98,6% de los ejecutivos comunicó que sus organizaciones aspiran a una cultura basada en los datos, mientras que solo el 32,4% indicó tener éxito en este propósito.
El camino para tener éxito en esta labor es hacer más que priorizar la tecnología, también debe crearse una cultura de datos que respalde las grandes inversiones que se hagan.
Con el objetivo de adoptar el uso de datos, muchas empresas se concentran en desarrollar su competencia, su agilidad de análisis y la comunidad. Transformar la manera en la que tu empresa toma decisiones no es una tarea fácil.
No obstante, incorporar el análisis de datos en la toma de decisiones es la mejor forma de lograr que tu organización tenga un mayor impacto.
Cuando una organización decide aprovechar al máximo el valor de sus datos, todas las personas que trabajan allí, desde el analista de negocios hasta el especialista en RR. HH., tendrán la capacidad para tomar mejores decisiones y en menos tiempo.
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Para finalizar, no hay que hacerse más los ciegos respecto a que el análisis de datos es la clave de cualquier negocio, ya sea que quieras iniciar una nueva empresa o mejorar la toma de decisiones que determinará el curso de una acción en particular. Recuerda que las inferencias y las probabilidades estadísticas calculadas permiten fundamentar decisiones críticas al descartar el sesgo humano.
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