Guía básica del análisis de datos
El análisis de datos ya forma parte importante del acontecer diario, pues gracias a ello podemos predecir tendencias, perfiles de uso, incluso tomar importantes decisiones.
Cada vez que solicitamos información, que hacemos una búsqueda, que nos registramos en un servicio o tan sencillamente al decir nuestro nombre, emitimos datos que son recopilados y almacenados para un uso posterior.
¿Qué se hace con todos esos datos? ¿Cómo se usan? ¿Qué significan?
Los analistas de datos usan herramientas y procesos tecnológicos para derivar el significado que tienen. Son responsables de recopilar, manipular, investigar y analizar la información para obtener el máximo provecho y conocimiento producto del análisis de datos.
En este artículo, explicaremos en que consiste el análisis de datos, los tipos que existen y por qué son tan importantes.
¿Qué son los datos?
Es la información específica sobre elementos, hechos, sucesos y piezas individuales que describen o permiten llegar al conocimiento de algo o inferir su deducción.
Los datos son vitales para la toma de decisiones, la planificación e incluso para contar una historia.
Hay dos formas en las cuales se presenta la información:
1. Datos cualitativos
Son expresados en caracteres no numéricos como son:
- Imágenes;
- Videos;
- Audio;
- Documentos de texto.
Este tipo de datos no se pueden medir ni contar. Se utilizan para determinar cómo se sienten las personas acerca de algo: se trata de los sentimientos, motivaciones, opiniones, percepciones de las personas e involucra prejuicios.
Son descriptivos y tienen como objetivo responder a preguntas como: ¿Por qué? ¿Cómo? ¿Qué? Por lo general se recopilan a partir de observaciones, encuestas o entrevistas a usuarios.
2. Datos cuantitativos
Son los que expresan caracteres numéricos:
- Contable:
- Medible;
- Comparable.
Se trata de cantidades de números e involucra cosas como la cantidad y el promedio de los números.
Su objetivo es responder a las preguntas: ¿Cuánto? ¿Cuántos? ¿Con qué frecuencia? ¿Cuánto tiempo?
El acto de recolectar, analizar e interpretar datos cuantitativos se conoce como análisis estadístico. El cual ayuda a descubrir patrones y tendencias subyacentes en los datos.
¿Qué es el análisis de datos?
Es una disciplina que consiste en el proceso de convertir y transformar datos desordenados y sin procesar en información útil, al limpiar los datos, transformarlos, manipularlos e inspeccionarlos.
Esto se logra mediante el uso de herramientas y técnicas para profundizar en ellos y permitir comunicar o hacer posible la visualización de los datos en forma de tablas, gráficas o histogramas
Los conocimientos descubiertos facilitan a las líneas directivas de las empresas o negocios, la toma de decisiones operativas y comerciales, que influyen en un mayor alcance de clientes, crecimiento y rentabilidad del negocio.
En esencia, el análisis de datos consiste en:
- Identificar variables;
- Predecir tendencias;
- Descubrir patrones;
- Distinguir correlaciones y relaciones.
Que sean necesarias para los datos disponibles y que contribuyan en la búsqueda de soluciones a problemas complejos.
Tipos de análisis de datos
A continuación, se indican 5 modelos de análisis de datos mayormente utilizados:
1. Análisis descriptivo – ¿Qué pasó?
Se realiza de manera ordenada, manipulando e interpretando datos sin procesar desde varias fuentes para convertirlos en información valiosa para la organización.
Este tipo de análisis es esencial, ya que nos permite presentar nuestras ideas de manera significativa.
Es importante dar a conocer que este tipo de análisis en sí no le permitirá inferir sobre resultados en el futuro, ni respuestas a la pregunta, ¿Por qué sucedió algo?
Pero es muy útil, para que sus datos estén bien organizados y preparados en caso de requerir efectuar más investigaciones.
2. Análisis exploratorio.
Se emplea para examinar los datos, permite encontrar conexiones o relaciones entre ellos y las variables, a fin de generar hipótesis o soluciones a problemas específicos. Un ejemplo es la llamada minería de datos.
3. Análisis diagnóstico – ¿Por qué sucedió?
Ampliamente usado por analistas y ejecutivos con la intención de comprender el contexto de por qué sucedió algo y cómo sucedió, a objeto de identificar las maneras correctas para abordar un problema
Concebido para dar respuestas a preguntas e inquietudes muy específicas. Es el método por excelencia empleado a nivel en el mundo para las fases de búsqueda e investigación.
4. Análisis predictivo – ¿Qué pasará?
Permite mirar hacia el futuro y es ideal para responder a la pregunta: ¿Qué pasará? Para tal fin, utiliza los resultados obtenidos de los análisis; descriptivos, exploratorios y diagnóstico antes señalados.
Además del Aprendizaje Automático (ML) y la Inteligencia Artificial (IA). Puede encontrar patrones sobre las tendencias en el futuro, hallar posibles fallas o problemas de eficiencia, perdidas de información, conexiones y relaciones entre sus datos.
El análisis predictivo facilita la adopción de medidas para mejorar no tan solo las actividades operativas, sino que también favorece en obtener ventajas comerciales sobre sus competidores.
5. Análisis prescriptivo – ¿Cómo sucederá?
Es uno de los métodos de análisis de datos más eficaz en las investigaciones. Sin embargo, debe cruzarse la información con el análisis predictivo para validar patrones o tendencias que permitan desarrollar estrategias comerciales.
El análisis prescriptivo es empleado como una solución efectiva en las áreas de marketing, ventas, atención al cliente, logística, entre otros.
Importancia del análisis de datos
Obtener información de primera mano y realizar un correcto análisis de los datos sobre que está mal y por qué. Ayuda a las empresas a definir estrategias seguras y confiables en pro de mejorar sus procesos, detectar oportunidades de crecimiento y decidir dónde enfocar las inversiones.
En definitiva, el análisis de datos permite:
1. Acertar toma de decisiones
En lugar de confiar en la experiencia o intuición, los datos proporcionan información sólida para auditar al momento de respaldar sus consideraciones o sentencias, ya que están fundamentadas en información confiable.
2. Reducir costos
Con la ayuda de tecnologías avanzadas, las empresas detectan oportunidades de mejora, tendencias y patrones en sus datos. Todo esto ayuda a planificar métodos de trabajo que en el corto y mediano plazo generarán importantes ahorros de dinero y recursos.
3. Ventaja competitiva
Con el análisis de datos, sabes qué funciona bien (y qué no) en el negocio. También detectas las debilidades y fortalezas de sus competidores, descubriendo oportunidades de mejora o ángulos únicos para su estrategia de marketing.
Las revisiones en línea brindan una gran perspectiva de su competencia. Con esta fuente de datos públicos, respondes a las preguntas: ¿Qué aman o repudian los clientes en los productos o servicios de sus competidores?
4. Conocer mejor a los clientes
Gracias al análisis de datos tendrás una visión 360° completa relacionada con los clientes objetivos. En este sentido, conoces cuáles son los canales que emplean para establecer contacto, sus hábitos, información demográfica, preferencias de compra, precios y otras referencias.
Brinda una excelente oportunidad para impulsar con éxito las estrategias de mercadeo, te permite identificar potenciales clientes y mantener la cartera existente.
5. Incrementa la productividad
El análisis de datos ayuda a mejorar los procesos diarios y aumentar la productividad de su equipo de trabajo y al mismo tiempo aumenta la satisfacción del público objetivo.
Al utilizar el análisis de datos para descubrir problemas que provocan retrasos y pérdida de productividad, tomas medidas concretas para crear soluciones.
¡Hasta aquí todo lo que necesitas saber!
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