Análisis de datos: ¿Por qué permite tomar mejores decisiones?

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Te preguntas ¿Qué es análisis de datos y cómo podría beneficiar a tu empresa? Podríamos entender el análisis de datos como la práctica de un deporte olímpico; requiere claridad en el objetivo, disciplina en la preparación y confianza en la ejecución.

El análisis de datos es el ejercicio permanente de transformar hechos en datos, acumularlos ordenadamente y observar comportamientos colectivos mediante métodos específicos, replicables y fundamentados. No es azar que hoy veamos el auge de disciplinas tales como Data Science o Data Analytics.

¿Cómo un negocio puede beneficiarse al analizar su información correctamente?

La era digital es ahora, tanto por la cantidad de servicios disponibles online como también por la cantidad de usuarios interconectados. Se estima que en México existen casi 81 millones de habitantes utilizando smartphones, es decir generan información digital mediante sus interacciones en línea y esta tendencia irá en aumento. Basta con observar que el 86% de los ciudadanos europeos se conectan y utilizan sus smartphones para propósitos personales. Es decir cantidades abrumadoras de datos e información potencial.

Los datos correctamente analizados se transforman en activos, pero no cualquier dato es valioso ni cualquier análisis agregará valor, esto comenzará a ocurrir en la medida que se desarrolle una cultura de datos dentro de la empresa.

Esta cultura de datos ha de alinearse con los objetivos de la empresa como primer fundamento. Segundo se debe permear a los colaboradores en la búsqueda de actualizar sus habilidades y diversificar las fuentes disponibles de datos, y como tercero generar las relaciones pertinentes entre las diferentes fuentes de datos, los objetivos, metas e indicadores para visualizar dichos datos. Esto permitirá explorar las tendencias y comportamientos, permitiendo reflexionar y profundizar en ellos gracias a la experiencia acumulada de la empresa, que será el principal activo en el proceso de transición y maduración en la implementación de este tipo de estrategias.

Si se logra establecer dichos fundamentos las empresas sabrán identificar donde se están produciendo cuellos de botella en la compra o contratación de sus servicios. Podrán modelar escenarios basándose en los hechos pasados y así prepararse de mejor manera ante la contingencia, como también, automatizar procesos liberando fuerza de trabajo para reorientarla en áreas de mayor relevancia como personalizar la atención de clientes.

Distintas áreas que existen de analítica de datos

Existen muchos conceptos asociados a la hora de definir qué es análisis de datos y muchas veces circulan como si fueran lo mismo, pero no lo son.

  • Data Analytics: Sistematización y uso de datos tanto estructurados como no estructurados en una escala reducida  y cuyos objetivos rondan en mejorar el análisis estadístico, visualizar posibles relaciones y/o concluir hechos pasados.
  • Data Science: Ciencia que fundamenta el uso, estructuración y explotación de los datos. Ella aborda mayores volúmenes de información, estructura los análisis con mayor rigurosidad y elabora modelos predictivos con miras a un futuro posible.
  • Big Data: Alto volumen, variedad de fuentes y velocidad en el procesamiento de datos. Una manera de diferenciarlo de los dos anteriores es que los repositorios de datos no alcanzan a alojarse en un solo equipo o servidor, sino que se obtienen en alta velocidad de diferentes fuentes.
  • Machine Learning: Modelamiento y creación de algoritmos que permitirán a computadores consumir datos y utilizarlos para aprender e interactuar de manera automática. Es parte de lo que entendemos por Inteligencia Artificial.

El desarrollo interno de las habilidades necesarias puede tomar tiempo, por ello es que mientras eso ocurre se debe contar con el apoyo de profesionales en el área e incluso aventurarse a recibir asesorías. En dicho campo Codster puede marcar la diferencia entre un gasto y una inversión inteligente con la cual dar los pasos correctos en la cultura de datos corporativa.

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