La información se ha convertido en uno de los activos más valiosos de las empresas, independientemente de su tamaño y sector. Todas generan y recopilan un gran volumen de registros de forma continua, tanto de sus clientes como de las operaciones diarias. No obstante, no se trata de acumularlos sin un fin, por eso vamos a explicar cómo analizar datos supone una ventaja competitiva.

Qué es el análisis de datos y por qué es importante

En el mundo empresarial, aquellas organizaciones que desarrollan una estrategia de análisis de datos se adaptan mejor a los cambios. Este proceso consiste en recopilar, organizar e interpretar esta información para descubrir los patrones y tendencias. Esto es de gran importancia para las empresas porque permite identificar las oportunidades y reducir los riesgos.

Tipos de análisis de datos: descriptivo, predictivo y prescriptivo

Una vez que comprendemos la complejidad de este proceso, cabe destacar que existen diversos tipos de análisis de datos según los diferentes objetivos. Cada propuesta ofrece una perspectiva única en el manejo de la información, por dicha razón, comprender estos enfoques es esencial para hacer un uso estratégico de los mismos.

Análisis de datos descriptivo

El objetivo es encontrar las respuestas correctas dentro de un área de una organización. La idea es organizar y resumir los datos para que tengan sentido a través de obtener una fotografía clara de lo que ocurre. Por ejemplo, en el departamento de ventas, se pueden saber cuántos productos se han vendido a final de mes y cuáles son los que tienen mayor demanda.

Análisis de datos predictivo

La información también es muy útil para adivinar qué podría pasar en un futuro. A través de estadísticas, modelos matemáticos y el aprendizaje automático se pueden averiguar las tendencias. Esto es de gran ayuda porque permite tomar mejores decisiones y evitar riesgos innecesarios, así como identificar nuevas oportunidades.

Análisis de datos prescriptivo

En este caso, podemos hacer un símil que compara este tipo de análisis con un asesor inteligente. No solo va a anticipar lo que podría pasar, sino que además ofrece recomendaciones para tomar mejores decisiones. A través de algoritmos avanzados, el modelo prescriptivo identifica el problema y sugiere soluciones, como lanzar una promoción o ajustar el stock.

Pasos clave para realizar un análisis de datos efectivo

Aunque hemos descrito tres modelos de análisis de datos, existen otras alternativas que se utilizan a diario en la investigación de mercados y en diversas áreas del conocimiento. Tan importante es seleccionar el modelo adecuado como realizar una evaluación precisa de los datos y del contexto. Estos son los pasos clave para lograrlo:

• Definir el objetivo. Cuando se tiene claro el propósito de este análisis, se evitará poner la atención en los datos que no son valiosos.
• Seleccionar el tipo de análisis adecuado. Un objetivo claro y definido nos lleva a elegir el enfoque más apropiado.
• Recopilar los datos relevantes. Hay que recopilar toda la información necesaria de fuentes confiables. Aunque puede ser una tarea laboriosa, es esencial que los datos sean suficientes y estén actualizados.
• Clasificar los datos. La calidad del análisis depende de saber clasificar correctamente los datos. Esta tarea implica estructurar la información, evitando los datos duplicados o eliminando los errores.
• Analizar los datos. En este apartado es crucial destacar la importancia de una buena plataforma de gestión de datos durante este análisis, como el uso de software o herramientas de business intelligence. Obtener gráficos y estadísticas nos ayudan a comprender los datos de forma comprensible.
• Interpretación de los datos. Los hallazgos o conclusiones deben responder a la pregunta que nos hemos planteado al inicio. Incluso, podrían aparecer situaciones que no se habían desvelado.

Herramientas esenciales para el análisis de datos

Las herramientas de análisis de datos se han convertido en las aliadas indispensables para transformar los datos en insights valiosos. Esta tecnología permite procesar grandes volúmenes de información para facilitar la toma de decisiones estratégicas en diversos ámbitos. Estas son algunas de las opciones más comunes.

• Excel. Aunque pueda parecer una propuesta obsoleta, es apropiada para realizar análisis básicos y manejar datos estructurados.
• Tableau. Es una buena elección para crear visualizaciones interactivas y paneles dinámicos que facilitan la interpretación de datos.
• Snowflake. Es una plataforma de datos en la nube que destaca por su arquitectura escalable, separación de almacenamiento y cómputo, y capacidad de integración multi-nube.
• Alteryx. Esta es una herramienta de automatización de datos que destaca por su capacidad de preparación, análisis predictivo y flujos de trabajo sin código.

Errores comunes al analizar datos y cómo evitarlos

Algunos errores comunes tienen que ver con la falta de claridad en el objetivo del análisis y no considerar el contexto, lo que puede llevar a interpretaciones incorrectas de los resultados. También se cometen fallos al trabajar con datos incompletos, lo que altera las conclusiones. Incluso no aplicar las herramientas y técnicas adecuadas para el procesamiento de la información, podría afectar a la precisión.

Cómo interpretar los resultados del análisis de datos

Para garantizar una interpretación correcta del análisis de datos es necesario conocer todas las variables que afectan. Estos son algunos de los puntos clave:

• Comprender el contexto. Tener claro el propósito del análisis y el contexto en el que se están aplicando los datos.
• Relevancia de los datos. Esto va a garantizar que los resultados del análisis sean útiles y aplicables a la toma de decisiones.
• Visualizar los datos. Las visualizaciones a través de gráficos o diagramas pueden ayudar a comprender mejor los resultados e identificar posibles anomalías.
• Alinearse con el objetivo. Los resultados deben ayudar a responder las preguntas del inicio para obtener una conclusión coherente.

Aplicaciones del análisis de datos en distintos sectores

El análisis de datos se puede aplicar en diferentes campos, aunque se relaciona mayormente con las empresas o estudios científicos. Por ejemplo, en el ámbito de la salud, facilita el diagnóstico y la predicción de enfermedades. En las finanzas se utiliza para prever riesgos y optimizar las inversiones, incluso es de gran utilidad en el sector público para gestionar los recursos con eficiencia.

Esperamos haber resuelto algunas dudas sobre cómo analizar los datos, pero si necesitas una empresa que te ayude a convertir tu negocio en una data-driven, The Information Lab es tu mejor opción. Ponte en contacto con nosotros para que nuestros expertos te ofrezcan un asesoramiento personalizado.