El análisis de datos es el proceso de analizar la información de su negocio para encontrar información valiosa para su operación.
En la práctica, cuando hablamos de análisis de datos, es común que las personas piensen en fórmulas complicadas, archivos de texto y hojas de cálculo que son difíciles de entender.
Bueno, no lo neguemos: hay algo así en el análisis de datos, pero hoy en día es un proceso mucho más simple que antes.
Por eso es tan esencial para las empresas de hoy, especialmente en una era en la que la transformación digital y el big data ofrecen tanto.
En este artículo, explicaremos qué es el análisis de datos, comenzando por el concepto y la importancia de los datos para una organización, incluso en qué sectores se puede aplicar. ¿Vamos allá?
¿Qué es el análisis de datos? ¿Cómo funciona?
El análisis de datos o simplemente “análisis de datos” se refiere al proceso de examinar conjuntos de datos en busca de conclusiones sobre la información contenida en ellos, como patrones, oportunidades e incluso brechas estratégicas que pueden ser explotadas por la empresa.
Hoy en día, este es un proceso muy popular, basado en el uso de herramientas avanzadas para capturar, almacenar y procesar datos.
La analítica de datos es uno de los procesos más importantes dentro de Business Intelligence, un conjunto de procesos que tienen como objetivo aprovechar los datos de una empresa para mejorar y optimizar su toma de decisiones y desempeño organizacional.
¿Cuáles son las ventajas de implementar la analítica de datos en las organizaciones?
El análisis de datos aporta varios beneficios a la empresa, ayudándola a comprender a sus clientes, evaluar sus campañas publicitarias, personalizar el contenido y crear estrategias asertivas para su publicación, desarrollar nuevos productos o mejoras sobre los lanzamientos anteriores, así como comprender a sus competidores y al mercado.
El propósito de una organización que invierte en análisis de datos suele ser uno: impulsar el rendimiento comercial y mejorar sus resultados financieros.
Esto sucede de varias maneras, tales como:
- Mejora de procesos;
- Anticipación de la competencia;
- Asistencia en la etapa de toma de decisiones;
- Mayor comprensión de las tendencias del mercado y el comportamiento del cliente.
¿Cuáles son los tipos de análisis de datos?
Dentro de la disciplina del análisis de datos, es fundamental comprender los diferentes tipos de análisis posibles en una organización. Estas son técnicas que se usan solas o juntas. Comprueba cuáles son:
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo es el menos difícil y, por lo tanto, el de menor valor. Básicamente, buscas entender “qué pasó”.
Se basa en un método de búsqueda y organización de datos históricos para identificar patrones. En este caso, se utilizan mucho las herramientas visuales, como los gráficos circulares o de barras.
Análisis de diagnóstico
El análisis diagnóstico es el método que busca entender “por qué sucedió”. Es decir, las razones.
Se basa en investigar datos pasados (análisis de regresión) para encontrar la raíz de un evento o comportamientos identificados en el primer paso. El objetivo es encontrar causas y correlaciones con variables clave.
Análisis predictivo
El análisis predictivo, como su nombre indica, busca predecir “lo que sucederá”.
Se realiza con técnica de cálculo estadístico, así como recursos de Machine Learning, con el fin de predecir eventos o comportamientos en base a datos históricos.
Se trata principalmente de estudiar patrones y tendencias para que permita a las empresas identificar más fácilmente oportunidades para el futuro.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo es el más difícil de todos, pero tiene el mayor potencial de valor entre las alternativas mencionadas. Con él, buscamos entender “cómo podemos hacer que suceda”.
Este método se apoya en herramientas de Inteligencia Artificial y algoritmos de Machine Learning para determinar recomendaciones y sus posibilidades.
Es un tipo de análisis sumamente completo, que sugiere acciones y también señala las posibles implicaciones de cada una.
Su uso es la definición perfecta de un negocio basado en datos.
Comprender la diferencia entre análisis de datos, ciencia de datos y big data
A menudo relacionados, big data, análisis de datos y ciencia de datos no son sinónimos. Es importante comprender hasta dónde llega cada concepto y cómo se relacionan. ¿Vamos allá?
- Big data: El enorme volumen de datos presente en el entorno digital y que, cada día, crece. Se compone de datos estructurados (como hojas de cálculo) y en su mayoría datos no estructurados (imágenes, archivos de voz, archivos de texto, etc.). Cada empresa aprovecha el big data a su manera, recopilando, almacenando y procesando los datos que le convienen.
- Análisis de datos: el proceso de examinar ciertos conjuntos de datos que ya se han filtrado y almacenado en la base de datos de la empresa, en busca de información valiosa que lo ayude a resolver un problema específico.
- Ciencia de datos: muy similar a la analítica de datos, pero mucho más amplia. Su enfoque es combinar varias disciplinas (matemáticas, análisis oscuro, aprendizaje automático e IA, aprendizaje profundo, etc.), componiendo un enfoque científico para el análisis de datos y el procesamiento de grandes datos. Es un área extremadamente compleja, que involucra minería de datos, minería de procesos, entre otros campos.
Las principales herramientas de análisis de datos
El proceso de análisis de datos implica mucho más que simplemente que alguien mire hojas de cálculo o archivos de texto y cree gráficos.
La mayor parte del trabajo tiene lugar antes de eso, en la preparación de los conjuntos de datos. Hay varias herramientas utilizadas en este viaje.
Separamos el proceso en pasos para simplificar su comprensión:
1. Recopilación de datos
La recopilación de datos forma la base de todos los demás procesos, por lo tanto, cumple con los objetivos comerciales.
Los datos se pueden recopilar de diferentes formas, como Web Scraping, consultas a bases de datos o con nuestras propias herramientas para sumergirnos en el big data.
Cabe destacar la importancia de que la empresa comprenda los tipos de datos que tiene (estructurados y no estructurados) y cuente con las herramientas adecuadas para manejarlos.
2. Tratamiento de datos
Como se mencionó, la mayoría de los datos no están estructurados: es decir, son difíciles de identificar y complican el análisis.
El procesamiento de datos mantiene la calidad de los datos al filtrarlos, limpiarlos y hacer que tomen las formas que necesita (como a través de la extracción de datos, identificando datos aleatorios en una hoja de cálculo compleja y juntándolos para formar una secuencia lógica, como una fecha).
3. Análisis de datos
El análisis de datos en sí se realiza con la ayuda de un software que permite al analista separar un conjunto de datos y diseccionarlos, hasta llegar a conclusiones.
También implica la necesidad de crear modelos estadísticos, como análisis de correlación y regresión, para permitirle encontrar patrones y anomalías.
4. Interpretación de datos
El último proceso suele ser el más “humano” de todos, en el que los datos se revisan a través de procesos predefinidos para llegar a una conclusión informada.
La interpretación ayuda a los analistas a simplificar la comprensión de los patrones y comportamientos encontrados, para traducirlos en informes y gráficos fáciles de entender.
Descubre las aplicaciones de la analítica de datos en las empresas
El análisis de datos se puede aplicar a todas las empresas, independientemente del segmento. Dicho esto, es posible señalar algunos negocios que se destacan en su implementación y ya cosechan resultados increíbles, ¡échale un vistazo!
Área de Recursos Humanos
En RRHH, la analítica de datos llega para ahorrar tiempo y optimizar procesos, que, por lo general, dependen mucho de la capacidad de análisis y tiempo de los empleados.
Hoy en día, existen soluciones como el Applicant Tracking System (ATS) que automatizan todo el proceso de atracción, selección y reclutamiento de talento.
Bancos y aseguradoras
En la industria bancaria y de seguros, manejar los datos de las personas, y más especialmente los datos confidenciales de los clientes, es un desafío diario.
A través del análisis de datos, es posible que los bancos y las compañías de seguros comprendan qué servicios se necesitan en la búsqueda de atraer y retener clientes.
Sector financiero
En el sector económico, hablamos de organizaciones que se ocupan del capital y los bienes económicos de las personas.
Con el análisis de datos, es posible leer información económica, lo que permite calcular índices micro y macroeconómicos.
Además, ayuda a las empresas a evaluar el historial de transacciones para automatizar algunos procesos (como el otorgamiento de crédito).
Área de la salud
Y en la compleja industria de la atención médica, el análisis de datos es un medio para modernizar varios procedimientos y automatizar tareas que agilizan la atención humana.
Su aplicación en la historia clínica electrónica, por ejemplo, permite realizar diagnósticos predictivos más precisos, combatiendo futuras enfermedades incluso antes de los primeros síntomas.
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Conclusión
En este contenido, te explicamos qué es el análisis de datos y cómo este proceso es valioso para enriquecer tu planificación estratégica.
Mostramos los posibles tipos de análisis, así como los pasos y las diferentes herramientas necesarias para aplicar el análisis de datos.
En la práctica, el análisis de datos es lo que impulsa las estrategias exitosas para el crecimiento empresarial. ¡Así que tiene un enorme potencial!
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