Las empresas nunca han contado con una herramienta tan potente: por primera vez en la historia, disponen de cantidades inmensas de datos que pueden usar a su antojo para tomar decisiones fundamentadas. Sin embargo, los datos no hacen más que crecer, así que las empresas deberán seguir sacándoles partido para asegurarse de tomar las mejores decisiones posibles para sus equipos. ¿Y cómo pueden hacerlo? ¿Cuál es la mejor forma de usar los datos para tomar buenas decisiones? ¿Cómo procesar los datos de forma segura? Te contamos todo esto y mucho más a continuación.
Análisis de datos: ¿qué es?
En pocas palabras, el análisis de datos consiste en la recolección de datos sin procesar para convertirlos en información valiosa. Los dueños de los datos les dan sentido y los analizan para tomar las mejores decisiones posibles para sus empresas. Existen cuatro tipos de análisis de datos: predictivo, prescriptivo, diagnóstico y descriptivo. Veamos las diferencias:
Análisis de datos predictivo: es el tipo más común y se emplea para identificar tendencias, correlaciones y causalidad. Se compone de dos secciones específicas: modelado predictivo y modelado estadístico.
Modelado predictivo: una campaña podría basarse en datos demográficos promedio para anticipar los resultados.
Modelado estadístico: a continuación, se usaría el modelado estadístico para dar sentido a los datos y extraer conclusiones.
Análisis de datos prescriptivo: en este caso, los macrodatos o big data se combinan con la IA para predecir resultados e identificar futuras acciones, usando tanto la optimización como pruebas aleatorias.
Optimización: mediante su uso, los analistas de datos pueden hallar áreas específicas de mejora y trabajar en ellas, manteniendo las acciones de calidad y corrigiendo únicamente las que pueden mejorarse.
Pruebas aleatorias: pueden emplease para crear combinaciones nuevas y no probadas anteriormente para ver si se obtienen resultados inesperados.
Análisis de datos diagnóstico: aunque es el tipo menos emocionante, es extremadamente importante para mejorar. Examina resultados pasados para tomar decisiones mediante detección y alertas y consulta y exploración.
Detección y alertas: estas alertas preconfiguradas te ayudan a anticipar problemas antes de que sucedan empleando datos del pasado para señalar situaciones potencialmente negativas.
Consulta y exploración: esto descompone los datos aún más para explicar por qué ocurre algo mediante el uso de datos.
Análisis de datos descriptivo: el resto de tipos de análisis de datos no valdría de nada sin este. Contar con buenos datos es genial solo si se pueden presentar debidamente mediante el uso de informes ad hoc o predefinidos.
Informes ad hoc: estos informes se crean sobre la marcha para abordar asuntos específicos y ayudan a proporcionar datos más profundos para solucionar un problema.
Informes predefinidos: estos informes prediseñados se emiten habitualmente (p. ej., un informe semanal o mensual) para dar información general sobre un tema específico.
Ventajas del análisis de datos
La ventaja más extendida del análisis de datos es el uso de datos de alta calidad para tomar decisiones fundamentadas, pero el análisis de datos ofrece muchas ventajas de valor incalculable para tu empresa. Veámoslas.
Personalizar la experiencia del cliente
Al recopilar datos de muchos canales distintos, podrás reunir cada vez más información sobre tus clientes, lo que contribuirá a personalizar su experiencia aún más. Una mayor cantidad de información y datos sobre el comportamiento de los clientes puede marcar un antes y un después en términos de beneficios.
Asistir en la toma de decisiones empresariales a gran escala
Si la empresa ha sufrido pérdidas económicas o un descenso de la productividad, se pueden analizar datos pasados y futuros para extraer conclusiones. ¿Hay empleados que rinden mejor que otros? ¿La política de trabajo remoto de la empresa tiene un impacto negativo en la productividad general? Analizar los datos de toda la empresa puede influir en las decisiones empresariales.
Simplificar operaciones
Los datos pueden mostrar dónde se puede mejorar o los lugares donde la eficiencia y la productividad son limitadas. Observar datos de rendimiento de las distintas áreas de la empresa puede ayudar a identificar aspectos problemáticos y a usarlos para tomar decisiones de calidad, sobre todo en sectores que sufren muchos cambios, como el comercio minorista (la demanda varía considerablemente de una temporada a otra).
Evitar riesgos y atajar problemas
Aquí entra en juego el análisis de datos preventivo. Es una opción perfecta para empresas que desean evitar los riesgos potenciales del robo de clientes o empleados, las cuentas por cobrar sin recaudar, la seguridad de los empleados y la responsabilidad legal. Mediante modelos predictivos, las empresas pueden anticipar futuros problemas y abordarlos antes de que sucedan. Y, cuando surjan problemas, el análisis de las decisiones pasadas puede indicarnos cómo abordarlos correctamente.
Mejorar la seguridad
A medida que cada vez más empresas usan datos para tomar decisiones, los riesgos de ciberseguridad van en aumento y son cada vez más notables. Con los datos de vulneraciones o ciberataques previos, los equipos de ciberseguridad de las empresas pueden detectar qué pasó, frenar el ataque y actuar para evitar un problema similar en el futuro.
¿Cómo ayudan los datos a las empresas?
Para tomar decisiones inteligentes, se necesitan datos. A medida que el mercado avanza a pasos agigantados, los datos pueden ayudarte a lo siguiente:
Determinar quiénes son tus clientes
Decidir cómo llegar hasta ellos
Determinar tu mercado específico
Definir a la competencia
Informarte de qué sucede en el mercado
Sugerirte predicciones futuras
¿Qué te parece? Ahí es nada. El análisis de datos marca la diferencia entre tomar una decisión empresarial inteligente y una que no lo sea. Al fin y al cabo, tener certezas del porqué del funcionamiento de algo nos equipa para tomar mejores decisiones en el futuro. Ahora que hemos repasado qué es el análisis de datos y sus distintos tipos, veamos cómo ejecutar un análisis de datos de calidad en solo cinco pasos.
Cómo usar los datos para tomar decisiones
A la hora de tomar una decisión importante, pueden surgir muchas dudas. ¿Echas un vistazo a datos del pasado? ¿Quizá a predicciones sobre el futuro? ¿O prefieres seguir tu instinto? Puede resultar complicado, pero, si usas datos para tomar decisiones, estarás mejor equipado. Puedes hacerlo en solo cinco pasos.
Paso 1: Ten claro lo que quieres
Suena obvio, pero es fundamental: si no sabes exactamente lo que quieres, no vas a encontrar la solución ideal. Antes de dar el siguiente paso, asegúrate de tener una visión clara sobre lo que quieres lograr junto con la visión del futuro de tu empresa. Si tienes dudas, echa un vistazo a los objetivos anuales y los resultados clave de la compañía para orientarte.
Paso 2: Encuentra fuentes de datos
Ahora que ya has definido tu visión, es hora de encontrar sitios donde recabar datos. Al fin y al cabo, una visión sin datos no permite tomar una decisión inteligente. Para recopilar datos, debes decidir qué métricas deseas emplear, por ejemplo, el margen de beneficios brutos, la rentabilidad de las inversiones, la productividad, el número total de clientes o los ingresos recurrentes. Una vez decidido, herramientas de informes como Power BI de Microsoft te permiten recabar datos de diversas fuentes para tener una imagen global del estado de la empresa.
Paso 3: Organiza los datos
Recopilar datos es fantástico, pero solo si sabes cómo usarlos. De hecho, será una tarea inútil si no tienes ni idea de qué hacer con ellos. Cuando los tengas, asegúrate de que se muestran y visualizan claramente para que el analista de datos pueda extraer conclusiones inteligentes a partir de ellos. Los tableros ejecutivos presentan los datos de forma clara y fácil de leer.
Paso 4: Analiza los datos
Ya has recopilado los datos y se muestran de forma clara. ¿Ahora qué? Ha llegado el momento de analizarlos para extraer conclusiones que te guíen durante el proceso de toma de decisiones. Usa tanto los resultados de tu investigación como los de fuentes externas para tomar la mejor decisión posible.
Paso 5: Extrae conclusiones
A medida que analices los datos, empezarás a sacar conclusiones, pero es importante hacerlo en dos pasos completamente distintos para que las conclusiones se sostengan. Al extraer conclusiones, hazte las siguientes preguntas:
¿Qué conclusiones he extraído que ya tuviera?
¿Cuáles son nuevas?
¿Cómo puedo utilizar esta nueva información para cumplir mis objetivos empresariales?
Las respuestas a estas cuestiones te ayudarán a tomar tus decisiones correctamente. Cuando lo hagas, ¡enhorabuena! Habrás completado el análisis de tus datos.
Tu futuro como analista de datos
¿Te hemos convencido de que el análisis de datos es lo tuyo? Sin ir más lejos, la oficina de Estadística Laboral de EE. UU. predice que la demanda de expertos en análisis de datos crecerá en un 23 % entre 2021 y 2031. Es decir, mucho más que el 5 % del resto de sectores. Por eso, en Ironhack ofrecemos un bootcamp de Análisis de Datos que te preparará para adentrarte en este campo equipado con todos los conocimientos necesarios para convertirte en un candidato apto para puestos de analista de datos júnior en prácticamente cualquier sector. Cuando hayas acumulado un poco de experiencia profesional, tendrás el mundo a tus pies: podrás especializarte en un campo concreto o seguir avanzando en tu carrera profesional. Con unos salarios muy competitivos y muchas oportunidades para crecer, no se nos ocurre una opción mejor.
No esperes más y echa un vistazo a nuestro Bootcamp de Análisis de Datos hoy mismo. ¡Nos lo agradecerás!
