Cuando un negocio quiere destacar en su sector de mercado, los responsables de la toma de decisiones deben enfocarse en los datos y en cómo convertirlos en información útil que provea respuestas e insights para agilizar las operaciones, mejorar la productividad ¡Y hasta las campañas de marketing!
Lamentablemente, no todas las empresas aprovechan sus datos al máximo, bien sea porque no han definido un proceso coherente para analizarlos, no tienen las herramientas tecnológicas idóneas para realizarlo – y si las tienen los miembros del equipo no saben cómo usarla-, o porque simplemente no comprenden la importancia de este proceso en el entorno empresarial de hoy.
Para quienes reconozcan el valor del análisis de datos en las actividades comerciales y estratégicas del negocio, es importante comprender el proceso, conocer sus etapas, saber cómo y quién debe implementarlo y de qué forma convertirlo en un aliado para los empleados de la organización.
¿Qué es el análisis de datos?
Según Intel: «El análisis de datos es un proceso en el que los datos brutos (sin procesar) se convierten en conocimiento útil, con el que se podría actuar, es decir, tomar decisiones comerciales, estratégicas, financieras y productivas».
Aun cuando la cantidad de información que genera una empresa depende de varios factores como industria, modelo de negocio y los productos y servicios ofrecidos, la realidad es que las organizaciones producen grandes cantidades de datos constantemente. Pero cuidado ¡solo están allí! Para aprovecharlos es necesario definir una estrategia que permita recolectarlos desde cualquier fuente, centralizarlos, estructurarlos y representarlos. Una tarea que puede complicarse sin la dirección adecuada.
Veamos ahora cada etapa del análisis de datos.
Entendiendo el flujo del análisis de datos
El análisis moderno permite alcanzar un nivel de comprensión y visión de los datos sin precedentes y hay que aprovecharlo. Para ello, debemos conocer las etapas de este proceso:
- Recopilación de datos. Esta fase está relacionada con los puntos de captación de datos. ¿Cuántos hay? ¿Cuáles son? ¿Funcionan adecuadamente? Estas fuentes pueden ser:
- Un almacén de datos con información proveniente de los departamentos de ventas, marketing, finanzas, etc.
- Un data lake, que no es más que un almacén centralizado de información del big data. Generalmente está compuesto por diversas fuentes de datos estructuradas o no, con almacenamiento en la nube y etiquetas de búsqueda.
- Preparación de los datos. Se detectan errores y se descarta información repetida o incompleta. Se trata de realizar una limpieza y homologación de los datos que garantice su calidad. Éstos no sólo se preparan para su uso, sino que también se almacenan en el sistema al que acceden los usuarios.
- Introducción y transformación de los datos. En esta fase de “pre-procesamiento”, los datos se convierten en información útil para su uso final. Son clasificados según el grado de urgencia y utilidad.
- Depuración de los datos. La optimización de las bases de datos depende de los servidores, la capacidad de procesamiento y del equipo de cómputo para esta tarea.
- Interpretación de datos y comunicación del análisis. En esta fase se generan las gráficas, tablas y documentos de forma entendible para todos en la organización. Con las herramientas de visualización de datos y la elaboración de informes es posible comunicar los resultados del análisis y mostrárselos a los gerentes para que tomen decisiones más rentables.
Cada fase requiere de una persona capacitada en el tema de análisis de datos. No es un proceso sencillo. También requiere de la experiencia y asesoría de profesionales en varios campos de la tecnología, sin olvidar la participación de las áreas involucradas. De igual manera, es determinante identificar qué tipo de análisis de datos es el apropiado para el negocio.
Cuatro de los análisis de datos más comunes
- Análisis cualitativo. Está enfocado en una comprensión del contexto en base a opiniones, reacciones, ideas, actitudes o creencias. Es muy útil para identificar patrones, relaciones, proporciones y otras características numéricas en los datos.
- Análisis Descriptivo. Utiliza los KPI para mostrar el estado actual de la empresa basándose en información como datos demográficos de los clientes, intereses y comportamientos de compra. Por ejemplo, si una organización está analizando las ventas de zapatos entre las mujeres, el análisis descriptivo puede incluir un resumen del costo total de ventas, los meses en que adquirieron una mayor cantidad de pares, desde cuáles zonas del país realizaron las compras y si existe o no un patrón discernido, es decir, más ventas en noviembre y diciembre que en otro período.
- Análisis Predictivo. Está basado en tendencias históricas de los datos. Indica las probabilidades de ocurrencia de un evento. Por ejemplo, una empresa observa en sus datos que las ventas han sido bajas en los últimos 2 años en febrero, marzo y abril. Con este tipo de análisis es posible predecir que las ventas probablemente serán bajas también para el próximo año durante el mismo periodo, a menos que se haga una promoción extraordinaria, se cambie el tipo de producto ofrecido o se realice otra acción que varíe el resultado.
- Análisis Prescriptivo. Permite generar soluciones potenciales basadas en situaciones similares. Utiliza datos interanuales, estacionales o relacionados con el lanzamiento de un producto.
El rol protagónico del analista de datos
Un analista de datos completo debe tener competencias en tecnología de la información, matemáticas y análisis de sistemas, así como experiencia práctica del área en la que trabaja, como por ejemplo fundamentos de contabilidad o técnicas de marketing.
De gran utilidad será también la experticia que sobre Big Data y Business Intelligence tenga el profesional de datos. Con ella, podrá ayudar a los miembros de la organización a descubrir y comprender la información que hará al negocio más productivo y rentable.
Puntualmente, un analista de datos:
- Prepara los datos recolectados, sin procesar, para convertirlos en información comprensible.
- Modela los datos para que sea posible comprenderlos y obtener conclusiones valiosas.
- Hace posible visualizar los datos. El analista genera consultas e informes para contar una historia valiosa sobre esos datos. Así los tomadores de decisiones actuarán con mayor eficiencia.
- En esta etapa, entienden e interpretan los informes. Asisten a los gerentes y líderes de los equipos en la búsqueda de conclusiones, identifican patrones y tendencias y además predicen lo que sucederá a futuro en el negocio.
- Mantiene y administra los activos de la analítica de la empresa, buscando entre otras cosas que exista una buena comunicación entre las áreas que dependen de los resultados.
En fin, cuando una empresa quiere manejar estratégicamente la información que genera la organización, los analistas de datos son sus aliados para lograrlo.
Ahora que está consciente de qué es, cómo se estructura y cuál es el perfil ideal del responsable del análisis de datos, esto es lo que su organización obtendrá cuando este proceso es eficiente:
- Prioridades en cuanto a qué optimizar con mayor urgencia en la cadena de valor.
- Un mejor panorama -y en muchos ámbitos-, de lo que está ocurriendo para empezar a actuar en función de ello.
- Una experiencia diferenciadora para sus clientes.
- Mejores estrategias y mayor rentabilidad en base a la centralización de información crítica para el negocio, que todos podrán ver desde cualquier lugar, en cualquier momento y mediante cualquier dispositivo ¡Y todo ello en tiempo real!
- Disminuir los errores.
Para conseguir estos maravillosos beneficios, no podemos olvidar el software de análisis de datos. Hay que tener claro cómo escogerlo y cuál es el mejor para la organización.
Menos ineficiencias y riesgos con una herramienta de analítica empresarial
¡Ya sabemos que todo en el mercado de hoy es datos y análisis! Un proceso fundamental para cualquier empresa, sin importar la industria a la que pertenece, su volumen de ventas o la cantidad de empleados que posee. Y aunque no siempre es posible para las PYME tener un departamento exclusivo para el tratamiento de los datos, la tecnología sí ha puesto a su alcance soluciones tecnológicas asequibles y fáciles de usar que se adaptan a las necesidades de la organización.
En CeleriTech sabemos de esta realidad y por ello creamos Keenlog Analytics y Keenlog Predective, las herramientas de analítica empresarial con las que aprovechará sus datos. Reaccione y actúe más rápido que sus competidores, tome decisiones más inteligentes y rentables fundamentadas en datos en tiempo real con una solución que tendrá operativa solo en 10 días.
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