Los datos son una poderosa herramienta a disposición de las organizaciones a una escala asombrosa. Si se aprovechan correctamente, pueden impulsar la toma de decisiones, influir en la formulación de estrategias y mejorar el rendimiento de la organización.

Según el informe The Global State of Enterprise Analytics, elaborado por la empresa de Business intelligence MicroStrategy, el 56% de los encuestados afirma que la analítica de datos ha permitido “tomar decisiones más rápidas y eficaces” en sus empresas. Otros beneficios citados incluyen:

• Mejora de la eficiencia y la productividad (64%)
• Mejores resultados financieros (51%)
•  Identificación y creación de nuevos ingresos por productos y servicios (46%)
• Mejora de la captación y fidelización de clientes (46%)
• Mejora de la experiencia del cliente (44%)
• Ventaja competitiva (43%)

¿Cómo puede aprovechar el poder de los datos y experimentar estas ventajas en su empresa?

Aprender a analizar los datos de forma eficaz puede permitirle extraer conclusiones, predicciones y perspectivas prácticas para impulsar una toma de decisiones impactante.

¿Qué es el Análisis de Datos en la Empresa?

El análisis de datos es la práctica de examinar datos para responder preguntas, identificar tendencias y extraer información. Cuando el análisis de datos se utiliza en los negocios, suele denominarse analítica empresarial.

Puedes utilizar herramientas, marcos y software para analizar datos, como Microsoft Excel y Power BI, Google Charts, Data Wrapper, Infogram, Tableau y Zoho Analytics. Pueden ayudarte a examinar los datos desde distintos ángulos y crear visualizaciones que iluminen la historia que intentas contar.

Los algoritmos y el aprendizaje automático también forman parte del campo del análisis de datos y pueden utilizarse para recopilar, clasificar y analizar datos a un volumen mayor y a un ritmo más rápido que el humano. Escribir algoritmos es una habilidad más avanzada de la analítica de datos, pero no necesitas conocimientos profundos de codificación y modelado estadístico para experimentar los beneficios de la toma de decisiones basada en datos.

¿Quién necesita Análisis de Datos?

Cualquier profesional de la empresa que tome decisiones necesita conocimientos básicos de análisis de datos. El acceso a los datos es más común que nunca. Si formula estrategias y toma decisiones sin tener en cuenta los datos a los que tiene acceso, podría perderse oportunidades importantes o señales de alarma que estos comunican.

Entre los profesionales que pueden beneficiarse de las competencias en análisis de datos se incluyen:

• Los profesionales del marketing, que utilizan los datos de los clientes, las tendencias del sector y los datos de rendimiento de campañas anteriores para planificar estrategias de marketing.
• Los jefes de producto, que analizan los datos del mercado, la industria y los usuarios para mejorar los productos de sus empresas.
• Profesionales de las finanzas, que utilizan datos históricos de resultados y tendencias del sector para prever la trayectoria financiera de sus empresas.
• Los profesionales de recursos humanos y diversidad, equidad e inclusión, que obtienen información sobre las opiniones, motivaciones y comportamientos de los empleados y la combinan con datos sobre tendencias del sector para introducir cambios significativos.

Profesionales de las finanzas, que utilizan datos históricos de resultados y tendencias del sector para prever la trayectoria financiera de sus empresas.

4 TIPOS CLAVE DE ANÁLISIS DE DATOS

1. Análisis descriptivo:
   • El análisis descriptivo es el tipo de análisis más sencillo y la base sobre la que se construyen los demás tipos. Permite extraer tendencias de datos brutos y describir sucintamente lo que ha ocurrido o está ocurriendo.
   • El análisis descriptivo responde a la pregunta “¿Qué ha pasado?”.
   • Por ejemplo, imagine que está analizando los datos de su empresa y descubre que hay un aumento estacional en las ventas de uno de sus productos: una consola de videojuegos. En este caso, el análisis descriptivo puede decirle: “Esta videoconsola experimenta un aumento de ventas en octubre, noviembre y principios de diciembre de cada año”.
   • La visualización de datos es una herramienta natural para comunicar análisis descriptivos, ya que los cuadros, gráficos y mapas pueden mostrar las tendencias de los datos, así como las caídas y los picos, de forma clara y fácilmente comprensible.
2. Análisis de diagnóstico:
   • El análisis de diagnostico aborda la siguiente pregunta lógica “¿Por qué ha ocurrido esto?”
   • Llevando el análisis un paso más allá, este tipo incluye comparar tendencias o movimientos coexistentes, descubrir correlaciones entre variables y determinar relaciones causales cuando sea posible.
   • Siguiendo con el ejemplo anterior, se puede indagar en los datos demográficos de los usuarios de videoconsolas y descubrir que tienen entre 8 y 18 años. Los clientes, sin embargo, suelen tener entre 35 y 55 años. El análisis de los datos de las encuestas a clientes revela que una de las principales motivaciones de los clientes para comprar la videoconsola es regalársela a sus hijos. El repunte de las ventas en los meses de otoño y principios de invierno puede deberse a las fiestas que incluyen la entrega de regalos.
   • El análisis de diagnóstico es útil para llegar a la raíz de un problema organizativo.
3. Análisis predictivo:
   • El análisis predictivo se utiliza para hacer predicciones sobre tendencias o acontecimientos futuros y responde a la pregunta: “¿Qué podría ocurrir en el futuro?”.
   • Analizando los datos históricos junto con las tendencias del sector, puede hacer predicciones informadas sobre lo que el futuro podría deparar a su empresa.
   • Por ejemplo, saber que las ventas de videoconsolas se han disparado en octubre, noviembre y principios de diciembre todos los años durante la última década proporciona datos de sobra para predecir que el año que viene se producirá la misma tendencia. Con el respaldo de las tendencias alcistas del sector de los videojuegos en su conjunto, se trata de una predicción razonable.
   • Hacer predicciones para el futuro puede ayudar a su organización a formular estrategias basadas en escenarios probables.
4. Análisis prescriptivo:
   • Por último, el análisis prescriptivo responde a la pregunta: “¿Qué debemos hacer a continuación?”.
   • El análisis prescriptivo tiene en cuenta todos los factores posibles en un escenario y sugiere soluciones prácticas. Este tipo de análisis puede ser especialmente útil a la hora de tomar decisiones basadas en datos.
   • Completando el ejemplo del videojuego: ¿Qué debe hacer su equipo ante la tendencia estacional prevista debido a los regalos de invierno? Tal vez decida realizar una prueba A/B con dos anuncios: uno dirigido a los usuarios finales del producto (niños) y otro dirigido a los clientes (sus padres). Los datos de esa prueba pueden informar sobre cómo capitalizar aún más el pico estacional y su supuesta causa. O tal vez decida aumentar los esfuerzos de marketing en septiembre con mensajes de temática navideña para intentar prolongar el pico un mes más.
   • Aunque el análisis prescriptivo manual es factible y accesible, a menudo se emplean algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a analizar grandes volúmenes de datos y recomendar el siguiente paso óptimo. Los algoritmos utilizan sentencias “if” y “else”, que funcionan como reglas para analizar los datos. Si se cumple una determinada combinación de requisitos, el algoritmo recomienda una actuación concreta. Aunque los algoritmos de aprendizaje automático no se limitan a esas afirmaciones, éstas, junto con las ecuaciones matemáticas, son un componente esencial del entrenamiento de algoritmos.

UTILIZAR LOS DATOS PARA TOMAR DECISIONES

Los cuatro tipos de análisis de datos deben utilizarse en tándem para crear una imagen completa de la historia que cuentan los datos y tomar decisiones informadas. Para comprender la situación actual de su empresa, utilice el análisis descriptivo. Para averiguar cómo ha llegado a esa situación, utilice el análisis de diagnóstico. El análisis predictivo es útil para determinar la trayectoria de una situación: ¿continuarán las tendencias actuales? Por último, el análisis prescriptivo puede ayudarle a considerar todos los aspectos de las situaciones actuales y futuras y a planificar estrategias viables.

Dependiendo del problema que intente resolver y de sus objetivos, puede optar por utilizar dos o tres de estos tipos de análisis, o utilizarlos todos en orden secuencial para comprender mejor la historia que cuentan los datos.

Reforzar sus conocimientos analíticos puede permitirle aprovechar la información que le ofrecen los datos y hacer avanzar su organización y su carrera profesional.

LEER MÁS