En un mundo cada vez más impulsado por los datos, reconocer la presencia de los números en nuestras decisiones diarias, es vital. Desde las recomendaciones de películas, hasta las sugerencias de compra en línea, los datos influyen en todos los aspectos de nuestras vidas. Las empresas lo saben y utilizan algoritmos y análisis de datos para anticiparse a nuestras necesidades y proporcionarnos opciones más alineadas con nuestras preferencias personales.
El análisis de datos puede proporcionar información valiosa a nuestros negocios, pero todavía muchas empresas lo pasan por alto.
¿Qué es el análisis de datos o analítica de datos?
El análisis de datos, también conocido como analítica de datos, es un proceso científico que comprende la recopilación, limpieza, transformación e interpretación de datos para obtener información útil y tomar decisiones informadas.
Su objetivo es convertir datos brutos en conocimiento accionable que ayude a las empresas y organizaciones a mejorar sus procesos, optimizar sus estrategias y obtener una ventaja competitiva
Técnicas de análisis de datos
Existen diversas técnicas de análisis de datos, cada una con sus propias ventajas y aplicaciones. Algunas de las técnicas más comunes incluyen:
Análisis estadístico
Emplea métodos estadísticos para describir y analizar conjuntos de datos, como la media, la mediana, la desviación estándar, la correlación y la regresión.
El análisis estadístico, lejos de ser un producto de la era informática, tiene una larga y rica historia que se remonta a siglos atrás. Incluso antes de la irrupción de las computadoras, las técnicas estadísticas ya se utilizaban para describir y analizar conjuntos de datos, permitiendo a las personas tomar decisiones informadas en diversos campos.
Minería de datos
Extrae conocimiento de grandes conjuntos de datos mediante técnicas como la asociación de reglas, la detección de anomalías y el análisis de clústeres.
Se encuentra su uso frecuente en la búsqueda de patrones de compra de clientes, detección de comportamientos de fraude, segmentación de clientes y optimización de procesos detectando áreas de mejora.
Visualización de datos
Representa los datos de forma gráfica para facilitar su comprensión e interpretación. Utiliza elementos como gráficos de barras, de líneas, circulares, de burbujas, de radar, mapas, velocímetros, tarjetas, mapas de calor, diagramas de dispersión, nubes de palabras, diagramas de Gantt y diagramas de flujo.
La visualización de datos es una herramienta poderosa para comunicar información de forma clara y convincente. Al elegir el tipo de visualización adecuado, diseñar de forma efectiva y utilizar el color con cuidado, podemos convertir datos en conocimiento y tomar mejores decisiones.
Aprendizaje automático, o Machine Learning
Utiliza algoritmos para que los sistemas informáticos aprendan de los datos y mejoren su rendimiento con el tiempo.
Un sistema de recomendación a usuarios sobre qué productos son relevantes para sus intereses y necesidades usaría un sistema de aprendizaje automático que analiza el historial de compras del usuario, los productos que ha visto y otros datos relevantes.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Es un campo de la inteligencia artificial que se encarga de analizar y extraer información de textos no estructurados, como documentos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y páginas web.
Ejemplos de PLN son la traducción automática, el análisis de sentimientos, la elaboración de resúmenes automáticos de documentos y los chatbots.
Tipos de análisis de datos
Se pueden realizar diferentes tipos de análisis de datos, según el objetivo que se persiga:
- Análisis descriptivo: Resume y describe los datos. Sería el caso de una empresa que analiza sus ventas anuales para calcular la media y la evolución de las cifras asociadas de coste, margen, abonos, precios medios.
- Análisis diagnóstico: Investiga las causas de un problema. Un ejemplo podría ser un hospital que analiza las tasas de readmisión de pacientes para identificar qué factores las aumentan.
- Análisis predictivo: Usa modelos para predecir resultados futuros, como el caso de una compañía eléctrica que utiliza modelos de regresión para pronosticar la demanda de energía y optimizar la producción.
- Análisis prescriptivo: Recomienda acciones para optimizar resultados. Una empresa de marketing podría utilizar algoritmos de aprendizaje automático para recomendar a sus clientes productos que les puedan interesar.
Herramientas de análisis de datos
Existen numerosas herramientas de análisis de datos disponibles en el mercado, tanto gratuitas como de pago. Algunas de las herramientas más populares incluyen:
- Excel: Ofrece funciones básicas de análisis de datos, con tablas y gráficos dinámicos. Hoy en día es una de las herramientas más popularmente utilizadas en las organizaciones por personal de los departamentos funcionales, sin requerir conocimientos en tecnología.
- R y Python: Dos lenguajes de programación gratuitos y de código abierto para análisis estadístico y visualización de datos.
- Power BI, Qliksense y Tableau: Tres herramientas de análisis y visualización interactiva de datos. Son consideradas líderes por los principales analistas, como Gartner y Forrester, por su precio y funcionalidades. Son los sustitutos naturales de las hojas Excel en los departamentos, pues tampoco requieren conocimientos tecnológicos para su utilización.
Ejemplos de análisis de datos en las empresas
Veamos algunos ejemplos de cómo la analítica de datos está ofreciendo resultados increíbles en diferentes áreas de la empresa:
Análisis de datos para optimizar la cadena de suministro.
Imaginemos a una empresa de producción que busca optimizar su cadena de suministro. A través de la analítica de datos, la empresa recopila información sobre el rendimiento de proveedores, tiempos de entrega y costos asociados. Al analizar estos datos, la empresa puede tomar decisiones informadas sobre la selección de proveedores y las rutas de envío más eficientes, mejorando así la eficiencia operativa y reduciendo costos.
Análisis de datos para aumentar la retención del talento.
Consideremos a un Director de Recursos Humanos que quiere mejorar la retención de los empleados. Al examinar datos relacionados con la satisfacción laboral, el desempeño laboral y los patrones de rotación, el director puede identificar áreas de mejora. Implementando cambios basados en estos datos, como programas de desarrollo profesional o ajustes en la estructura organizativa. Con la analítica de datos la empresa puede aumentar la retención de talento y mejorar el clima laboral.
Análisis de datos para asignar recursos y optimizar la planificación presupuestaria
Supongamos que un Director Financiero utiliza analítica de datos para evaluar el rendimiento financiero de la empresa. Al analizar métricas como el flujo de efectivo, el rendimiento de inversiones y los costos operativos, el director financiero puede identificar áreas de oportunidad y riesgos. Este análisis no solo proporciona una visión clara de la salud financiera de la empresa, sino que también permite tomar decisiones estratégicas, como la asignación de recursos y la planificación presupuestaria, con una base sólida de datos.
Aprovecha la analítica de datos a tu favor, implementa una plataforma corporativa de datos
Empodérate con el conocimiento necesario para aprovechar la analítica de datos a tu favor. Al comprender cómo influyen los datos en las elecciones de las personas, podrás impulsar tus objetivos empresariales.
Si no tienes capacidad para para gestionar tus datos, o bien por su enorme volumen o bien por su enorme grado de dispersión en diversos sistemas, ya tienes tu primer reto estratégico. Lanza un proyecto interno de analítica de datos.
Implementar en tu organización una plataforma corporativa de datos es el primer paso que debes dar si quieres abrir la puerta a la toma de decisiones estratégicas informadas.
¡Tú decides las áreas por donde quieres empezar a hacer crecer a tu organización!
Preguntas frecuentes sobre análisis de datos
A continuación, encontrarás respuesta a algunas preguntas frecuentes sobre el análisis de datos
¿Por qué es importante el análisis de datos?
El análisis de datos permite tener información valiosa de la empresa, tomar decisiones informadas y realizar un seguimiento continuo del rendimiento empresarial. Identifica oportunidades, tendencias, crea experiencias personalizadas, optimiza las operaciones, aumenta la productividad y ten un conocimiento más profundo de procesos, servicios o de los clientes, sus preferencias, comportamientos, problemas o necesidades.
¿Qué hace un consultor de análisis de datos?
Las tareas clave del consultor de análisis de datos suelen ser:
- Recolección y análisis de datos.
- Interpretación y comunicación de los resultados.
- Desarrollo e implementación de estrategias basadas en datos.
- Monitorización continua del rendimiento y realización de ajustes basados en los datos.
- Garantizar el cumplimiento normativo.
- Capacitación y soporte al personal interno.
¿Cómo se realiza el análisis de los datos?
Para empezar con el análisis de datos en tu empresa, deberás:
- Definir los objetivos. ¿A qué preguntas de negocio necesitas dar respuesta?
- Recolectar datos. ¿Qué fuentes de datos son relevantes para tu análisis?
- Transformar los datos en un formato adecuado para el análisis. ¿Qué herramientas vas a utilizar para preparar los datos?
- Explorar los datos. ¿Cómo los vas a visualizar?
- Seleccionar y aplicar las técnicas de análisis. ¿Tienes claro las técnicas que vas a utilizar en función de los objetivos y los datos disponibles?
- Interpretar los resultados. ¿Cómo influyen en los objetivos?
- Comunicar los resultados. ¿Cómo lo vas a hacer para que sea efectivo y comprensible?
- Tomar decisiones. Los resultados deben influir en decisiones futuras.
- Monitorización y revisión.
¿Qué es y para qué sirve Power BI?
Power BI es un servicio de análisis de datos de Microsoft que sirve para transformar grandes volúmenes de datos en potentes insights que ayudan a las empresas a tomar decisiones estratégicas basadas en la evidencia. Para ello, Power BI te ofrece la posibilidad de conectar con una extensa variedad de fuentes de datos, modelarlos y transformarlos a un esquema analítico, visualizarlos creando informes y paneles, así como colaborar y trabajar en equipo.
Power BI es una herramienta poderosa que puede ayudar a las empresas de todos los tamaños a transformar sus datos en información útil que puede utilizarse para tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad. Su facilidad de uso la hace accesible para una amplia gama de usuarios, independientemente de su nivel de experiencia técnica.
