Para aprovechar todo el potencial detrás de la información y los datos que tiene su empresa, debe realizar un análisis de datos cuidadoso y eficiente.
Pero, al fin y al cabo, ¿por qué los datos han cobrado tanta relevancia en el escenario actual? Podemos señalar varias razones, entre ellas:
- Ayuda con la gestión de riesgos;
- Ayuda en la mejora de procesos;
- Amplía la experiencia del consumidor;
- Es una poderosa herramienta de decisión;
- Facilita el desarrollo de nuevos productos;
- Hace que la gestión empresarial sea más eficiente y enfocada al público objetivo.
El hecho es que los datos se han convertido en los activos más importantes de las empresas, y esta es una declaración que sigues en muchos de nuestros contenidos.
Por ello, es más que importante entender la importancia del análisis de datos y cómo implementarlo en tu empresa.
¿Listo para aprender más? Creamos una guía sobre el tema para que la consultes, ¿vamos?
¿Qué es el análisis de datos? ¿Cómo funciona en la práctica?
El análisis de datos es el proceso de extraer información comercial valiosa de la información recopilada de una variedad de fuentes dentro de su empresa. De esta forma, es posible ayudar en la toma de decisiones, mejorando los resultados.
Como su nombre lo indica, el análisis de datos es el acto de sumergirse en la información de su negocio para obtener respuestas a sus preguntas (o profundizar aún más, encontrando preguntas que nunca se formularon).
Es una parte vital de la transformación digital y un negocio con la capacidad de crecer a escala.
Después de todo, el conocimiento (o parte del mismo) reside en los datos de un negocio para que la empresa pueda desentrañar problemas en todos sus sectores, desde las relaciones con los clientes hasta la eficiencia operativa.
Absolutamente todo en un negocio puede optimizarse si se aplica el análisis de datos.
No es de extrañar que, según una encuesta de MicroStrategy, el 94 % de las empresas considere que los datos son un factor clave para su crecimiento.
El análisis de datos funciona de diferentes maneras en la industria y no existe una definición única de cómo se debe realizar.
Sin embargo, podemos conceptualizar esta actividad como el proceso de analizar datos sin procesar para extraer información y respuestas valiosas y procesables de ellos.
¿Cuál es el propósito del análisis de datos?
El objetivo del análisis de datos en una empresa es explotar todo el potencial del big data (compuesto por toda la información que recopila la empresa) para transformar un porcentaje de este gran volumen en inteligencia de negocio.
Es una de las prácticas más alentadas en el mundo de los negocios hoy en día.
De hecho, según un informe reciente de Forrester, las organizaciones basadas en datos pueden crecer más de un 30 % al año.
En la práctica, al implementar análisis de datos en todas sus industrias, optimiza los flujos de trabajo e impulsa la eficiencia tanto operativa como estratégica.
Así, a través del análisis y en conjunto con metodologías como Business Intelligence, es posible resolver problemas y desafíos específicos dentro de la organización.
Todo, desde el mapeo de patrones ocultos en conjuntos de datos, capaces de decir algo útil y relevante sobre un área específica de la empresa, como el comportamiento de un grupo de clientes, por ejemplo.
El análisis de datos lo ayuda a comprender el pasado y predecir tendencias y comportamientos futuros.
De esa manera, en lugar de basar sus decisiones y estrategias en suposiciones, toma decisiones informadas basadas en lo que le dicen los datos.
¿Cuáles son los beneficios de la analítica de datos para las empresas?
Hay varios ejemplos de los beneficios que el análisis de datos aporta a los negocios.
Para una empresa financiera, por ejemplo, puede ayudar a simplificar el análisis crediticio de sus clientes, automatizando la liberación de los mismos según criterios y factores de riesgo preestablecidos.
Como decíamos, es algo que puede beneficiar al negocio en su conjunto y no solo a un sector de la empresa.
Y en cuanto a su aplicación, las startups y las microempresas pueden aprovechar la analítica de datos tanto como las grandes empresas y mega corporaciones.
Realmente no hay límites para el potencial del análisis de datos, y hasta ahora las empresas solo han arañado la superficie.
Es a través de esta práctica que las organizaciones pueden, por ejemplo:
- Gestionar y reducir los riesgos;
- Comprender el escenario actual del mercado;
- Extraiga información valiosa para su estrategia;
- Entienda las necesidades exactas de su cliente;
- Mejorar la experiencia del cliente en todos los frentes;
- Analice sus resultados y realice un seguimiento de los indicadores en tiempo real.
¿Cuáles son los métodos de análisis de datos?
Hay una gran cantidad de información valiosa que se puede extraer de los datos corporativos, y un gerente inteligente debe aprender a convertirla en grandes oportunidades.
Para ello, por supuesto, debes utilizar buenas técnicas. ¡Vea las técnicas de análisis de datos más comunes a continuación!
Investigación cuantitativa
El análisis de datos cuantitativos se centra en la información numérica de la empresa. En retail, por ejemplo, es posible analizar el monto de las ventas realizadas, el flujo de caja y tu nivel de endeudamiento.
Darse cuenta de que estos temas son esenciales para la gestión financiera y estratégica de cualquier empresa, y que sin ellos es prácticamente imposible hacer que un negocio prospere y siga siendo competitivo.
Investigación cualitativa
El análisis cualitativo de datos analiza la información detrás de los datos.
Para explicarlo mejor, cuando se evalúa el número de ventas, también se observa el perfil del cliente, los productos que más venden y la demanda en fechas determinadas.
La idea es calificar el desempeño del negocio, haciéndolo más enfocado para entregar al mercado exactamente lo que necesita, lo que se refleja positivamente en su competitividad y rentabilidad.
Para quien quiera profundizar en el concepto, también vale la pena conocer el análisis predictivo, que ve los datos dentro de una espiral histórica y busca predecir resultados futuros.
¿Cuáles son los tipos más comunes de análisis de datos?
Ahora que comprende todo sobre el concepto de análisis de datos, es hora de comprender las diferentes formas en que se realiza en las empresas. ¿Vamos allá?
Análisis de datos descriptivos
Un tipo de análisis de datos que vale la pena conocer es el análisis descriptivo.
Es el más básico de todos, que se centra en datos de superficie (más fáciles de encontrar), con un enfoque en lo que ha sucedido en el pasado.
El objetivo es descubrir patrones que ayuden a comprender ciertos eventos, describiendo el “qué” del hecho en cuestión.
Análisis predictivo
Como su nombre lo indica, este tipo de análisis de datos busca predecir lo que podría suceder en el futuro.
Es una acción más compleja, que requiere una inmersión profunda en los datos para buscar información sobre lo que la empresa debe hacer en el futuro. En otras palabras, ¡debes proponer acciones!
Básicamente, el análisis predictivo de datos busca determinar si, estadísticamente, es probable que ocurra un determinado evento.
Por ejemplo, es posible utilizar la analítica predictiva para intentar descubrir qué productos de una empresa tendrán más ventas durante el periodo navideño.
Análisis prescriptivo
En el caso del análisis prescriptivo, estamos hablando de un método que pretende identificar las decisiones que debe tomar una empresa.
Es decir, se enfoca en mostrar cómo la organización puede beneficiarse al tomar una decisión X o Y, con base en un hecho predicho.
Este tipo de análisis de datos requiere aún más experiencia técnica, minería de datos, algoritmos, aprendizaje automático y herramientas de BI avanzadas.
El objetivo es simular diferentes escenarios y elaborar qué acciones debe tomar una empresa para lograr los mejores resultados, en el escenario más favorable.
Análisis de diagnóstico
Y para el análisis de diagnóstico, tenemos exactamente lo que implica el término: un método que busca explicar el “por qué” de algo.
Por lo tanto, utiliza un método que primero tiene como objetivo mapear las anomalías en la información, todo lo que no se puede explicar con los datos.
Es una aplicación que implica un poco más de conocimiento en diferentes teorías de análisis, como regresión estadística, teoría de probabilidades, entre otras.
Análisis exploratorio de datos
Una variante del análisis de datos exploratorio y descriptivo busca profundizar aún más en los datos para descubrir la correlación entre diferentes hechos o eventos.
El objetivo es descubrir nuevas relaciones, previamente desconocidas o sospechosas, para enriquecer aún más la estrategia empresarial.
¿Cómo hacer un análisis de datos efectivo?
La inversión en soluciones analíticas es cada vez mayor, y su empresa no puede quedarse fuera de esta tendencia si quiere sobrevivir a este nuevo mercado más automatizado y estratégico.
Consulte los pasos a continuación para realizar un buen análisis exploratorio de datos.
Empezar a planificar
La planificación es la base de cualquier estrategia empresarial y, naturalmente, forma parte del proceso de análisis de datos. Así, tu primer paso es definir objetivos, presupuesto, cronograma y profesionales responsables, por ejemplo.
Este paso es fundamental para que la información recopilada sea útil y, sobre todo, para que el trámite se complete con éxito.
Recuerda que sin planificación te puedes perder en el proceso.
Defina el enfoque de su análisis
Debe definir cuál será el enfoque de su análisis. Después de todo, una empresa trata con datos e información de diferentes sectores y temas.
Si tiene la intención de tener un pronóstico de ventas, no tiene sentido analizar los datos de recursos humanos, ¿verdad?
Por lo tanto, la definición de enfoque es fundamental para lograr buenos resultados.
Elegir las hipótesis y preguntas que se van a trabajar
El siguiente paso es la definición de hipótesis y preguntas que se trabajarán y deberán ser respondidas con análisis de datos.
Un buen ejemplo de análisis de datos es el volumen de ventas, donde puedes analizar:
- ¿Algún producto en particular tiene buena aceptación en el mercado?
- ¿Los ingresos por ventas son suficientes para cubrir los costos?
- ¿Cuál es el inventario necesario para una fecha estacional?
- ¿Qué productos necesitan un trabajo de marketing más eficaz?
- Recoger los datos y hacer un buen análisis.
Se deben recopilar todos los datos que sean relevantes para responder a las hipótesis y preguntas planteadas. Para ello, debes buscar las fuentes correctas y contar con el respaldo de un buen sistema de gestión.
El éxito de la recolección y análisis de datos está asociado al uso de herramientas modernas y completas, capaces de buscar información, generar informes y facilitar la interpretación de los datos.
Un buen ejemplo es la adopción de un sistema de gestión. Algunos modelos, como los de TOTVS, ya vienen integrados con las novedades en Inteligencia Artificial y Business Intelligence.
Define cuáles serán tus fuentes de datos
No importa cuál sea el propósito detrás del análisis de datos, deberá indicar de qué fuentes se extraerán los datos.
Después de todo, hay diferentes sistemas de gestión, bases de datos o incluso lagos de datos y almacenes de datos disponibles en su negocio.
Normalmente, las empresas más pequeñas confían en las dos primeras, mientras que las organizaciones más avanzadas en el campo ya utilizan todas las soluciones que mencionamos.
Esto es esencial para que su proceso de análisis pueda llevarse a cabo de manera enfocada en objetivos, sin distracciones.
Establecer las métricas que se utilizarán
Después de todo, ¿cómo sabrá que ha funcionado la aplicación de cierta información práctica a su estrategia?
Bueno, puede usar indicadores de rendimiento y métricas que se pueden rastrear usando sistemas de inteligencia de datos.
Por lo tanto, se mantiene informado sobre el resultado de todas las decisiones en su empresa.
Integrar equipos
Recuerda que ninguna empresa saldrá adelante si existen silos entre sectores, equipos y proyectos.
Sin integración, se corre el riesgo de no tener a mano todos los datos vitales para que el proceso de análisis se produzca con la precisión necesaria.
Usar metodologías que involucren a los empleados, así como sistemas que integren sus procesos, es más que esencial.
Saca tus conclusiones y predicciones
Finalmente, es hora de sacar sus conclusiones y predicciones. Es decir, con los datos en la mano, ahora puede hacer un análisis inteligente y responder las preguntas planteadas en la fase inicial del proceso.
En esta etapa, es interesante trabajar con los datos en diferentes escenarios y, si es necesario, recopilar nueva información.
Lo importante es llegar a la mejor respuesta a tus preguntas, ayudándote a tomar la decisión más ventajosa.
Vale la pena señalar que la conclusión nunca prueba que una hipótesis sea verdadera. El resultado solo proporciona una orientación, facilitando la identificación de la mejor estrategia de intervención.
Después de todo, hay varias variables que pueden interferir con el resultado.
Herramientas que pueden ayudarte con el análisis de datos
¿Te imaginas recopilar datos y analizar gráficos e informes de forma manual? Ciertamente, esta no es la forma más eficiente de realizar un buen análisis de datos.
En la era digital, es posible contar con el apoyo de varias herramientas esenciales para lograr resultados más expresivos.
Hablamos de soluciones como ERPs, CRMs y otro software para gestionar sectores específicos, como el departamento de logística, la planta de producción, la gestión de camas de hospital, entre muchos otros.
Además, existen empresas que desarrollan soluciones específicas para aplicar el análisis de datos en sus operaciones, con suites tecnológicas propias para Business Intelligence.
Así, unificas toda tu base de datos (de tus sistemas principales y complementarios) en una única plataforma, centralizando los diferentes tipos de análisis y contando con recursos innovadores.
Sin el apoyo de la tecnología, puede tomar mucho tiempo tomar sus decisiones y correr el riesgo de cometer errores graves.
Por lo tanto, invierta en un sistema de gestión de calidad que sea completo y robusto para monitorear el desarrollo de su negocio.
Tomar las mejores decisiones es una de las grandes responsabilidades de los directivos.
Pero eso no tiene por qué significar dolores de cabeza y noches de insomnio. Con las inversiones adecuadas en negocios basados en datos, su análisis de datos puede volverse más efectivo y su empresa puede crecer estratégicamente.
¿Es posible hacer un análisis de datos automatizado?
Así como el análisis de datos depende esencialmente de la tecnología, también ayuda a simplificar su aplicación.
Es decir, automatizando varios procesos relacionados con sus diferentes tipos de analítica, como recopilar, almacenar, minar, procesar e incluso extraer insights basados en IA y aprendizaje automático.
Por lo tanto, utiliza todo el potencial de la tecnología para evolucionar la forma en que su empresa analiza y aprovecha la información comercial, de clientes y de mercado.
IDENTIFICACIÓN DE TOTVS
¿Quieres profundizar en tu nivel de análisis de datos? ¡Tienes que conocer TOTVS BI!
La herramienta ofrece recursos completos y robustos para que utilices los datos de tu empresa y del mercado, realizando (y automatizando) análisis que agregan valor real.
Pero, ¿cómo hace esto el BI de TOTVS?
Es una plataforma de Business Intelligence que centraliza tus datos más importantes, de distintas fuentes, ofreciendo funcionalidades de análisis que van más allá de lo común.
¿Qué tal adelantarse a la competencia y hacer que su operación se base en datos?
¡Vea todo sobre TOTVS BI y cómo puede ayudar a su empresa!
Conclusión
A lo largo de esta guía te explicamos todo sobre el análisis de datos, su aplicación en las empresas y ¡cómo puedes mejorar tu funcionamiento!
En su organización, ¿el análisis de datos ya es una realidad? ¿Su aplicación sigue los métodos que describimos en la guía o simplemente “rasca la superficie”?
Te recomendamos seguir nuestros consejos para llevar tu negocio al siguiente nivel.
¡Y recuerda contar con una solución como TOTVS BI para simplificar, automatizar y mejorar tus análisis de datos!
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