Conocer los diferentes tipos de análisis de datos es una herramienta poderosa que las organizaciones tienen a su disposición a una escala asombrosa. Cuando se aprovechan correctamente, tienen el potencial de impulsar la toma de decisiones, influir en la formulación de estrategias y mejorar el rendimiento organizacional.
¿Cómo puedes aprovechar el poder de los datos y hacer que tu empresa crezca? Aprender a reconocer el tipo de análisis de datos que sirva de manera efectiva para lograr ese objetivo. Escoger el correcto y aprovecharlo, te permitirá obtener conclusiones, predicciones y conocimientos accionables para impulsar una toma de decisiones impactante.
En este artículo abordaremos su importancia, estrategias y mejores prácticas, sin embargo nada se compara a recibir el consejo y asesoría de mano de expertos. Nuestra recomendación es que te acerques a expertos como Codster para conocer más al respecto.
¿QUÉ ES EL ANÁLISIS DE DATOS EN LOS NEGOCIOS?
El análisis de datos o Data Analytics es la práctica de examinar datos para responder preguntas, identificar tendencias y extraer conocimientos. Cuando se utiliza en los negocios, a menudo se le llama análisis empresarial.
Los algoritmos y el machine learning también forman parte del campo del análisis de datos y se pueden usar para recopilar, ordenar y analizar datos a un volumen y ritmo mayor de lo que los humanos pueden hacerlo. Escribir algoritmos es una habilidad más avanzada en el análisis de datos, pero no necesitas un conocimiento profundo de codificación y modelado estadístico para experimentar los beneficios de la toma de decisiones basada en datos.
Para obtener el mayor conocimiento a partir de tus datos, familiarízate con los cuatro tipos clave de Data Analytics que existen. A continuación, te presentamos un desglose de los tipos, que puedes usar individualmente o en conjunto para beneficiarte al máximo de los datos de tu empresa.
¿Qué tipo de análisis de datos es para tu empresa?
Análisis Descriptivo: El análisis descriptivo es el tipo más simple de análisis y la base sobre la que se construyen los otros tipos. Te permite extraer tendencias de los datos en bruto y describir de manera sucinta lo que sucedió o está sucediendo.
De manera muy sencilla, el análisis descriptivo responde a la pregunta: “¿Qué pasó?”. Por ejemplo, imagina que estás analizando los datos de tu empresa y encuentras un aumento estacional en las ventas de uno de tus productos: una consola de videojuegos. Aquí, el análisis descriptivo puede decirte: “Esta consola de videojuegos experimenta un aumento en las ventas en octubre, noviembre y principios de diciembre de cada año.”
Para poder ejemplificar mejor los resultados del análisis se pueden comunicar en una visualización objetiva, ya que los gráficos, tablas y mapas pueden mostrar tendencias en los datos, así como caídas y picos, de manera clara y comprensible.
Análisis Diagnóstico: El análisis diagnóstico aborda la siguiente pregunta lógica: “¿Por qué sucedió esto?”. Llevando el análisis un paso más allá, este tipo incluye la comparación de tendencias coexistentes o movimientos, descubrir correlaciones entre variables y determinar relaciones causales cuando sea posible.
Continuando con el ejemplo mencionado, podrías profundizar en los datos demográficos de los usuarios de la consola de videojuegos y descubrir que tienen entre 8 y 18 años. Sin embargo, los clientes tienden a tener entre 35 y 55 años. El análisis de datos de encuestas a clientes revela que uno de los principales motivadores para que los clientes compren la consola de videojuegos es regalarla a sus hijos. El aumento en las ventas en otoño e invierno podría deberse a las festividades que incluyen la entrega de regalos.
Análisis Predictivo: El análisis predictivo se utiliza para hacer predicciones sobre tendencias o eventos futuros y responde a la pregunta: “¿Qué podría suceder en el futuro? ¿Qué es lo que va a pasar después de que lancemos esta aplicación o realicemos este cambio?”
Por ejemplo, saber que las ventas de consolas de videojuegos han aumentado en octubre, noviembre y principios de diciembre todos los años durante la última década te proporciona datos suficientes para predecir que la misma tendencia ocurrirá el próximo año y de esta manera tomar una decisión a futuro sobre los embarques a realizar.
Análisis Prescriptivo: Finalmente, el análisis prescriptivo responde a la pregunta: “¿Qué deberíamos hacer a continuación?”. El análisis prescriptivo toma en cuenta todos los factores posibles en un escenario y sugiere conclusiones accionables. Este tipo de análisis puede ser especialmente útil al tomar decisiones basadas en datos.
Completando el ejemplo de la consola de videojuegos: ¿Qué debería decidir hacer tu equipo dado el aumento estacional previsto debido a la entrega de regalos en invierno? Quizás decidas realizar una prueba A/B con dos anuncios: uno que se dirija a los usuarios finales del producto (niños) y otro dirigido a los clientes (sus padres).
¿Qué tipo de análisis de datos es adecuado para ti?
Para elegir la mejor combinación de tipos de análisis de datos para tu negocio, te sugerimos responder las siguientes preguntas:
- ¿Cuál es el escenario actual de análisis de datos en mi empresa?
- ¿Qué tan profundo necesito sumergirme en los datos? ¿Está claro cuáles son las respuestas a mis problemas?
- ¿Cuál es la diferencia entre los conocimientos de datos que tengo actualmente y los que necesito?
Estas respuestas pueden ayudarte a elegir una estrategia de análisis de datos. La estrategia debería, en teoría, proporcionar la introducción gradual de diferentes tipos de análisis, comenzando con los más sencillos y avanzando hasta los más complejos. El siguiente paso es diseñar una solución de análisis de datos que utilice la mejor tecnología y tenga una hoja de ruta completa de implementación y lanzamiento.
La implementación de estas prácticas y soluciones contribuirá a una estrategia de análisis de datos robusta, para hacer crecer tanto la infraestructura como los datos corporativos para aprovechar al cien por ciento tu potencial. Nuestra recomendación es que te acerques a expertos como Codster para conocer más al respecto.
