Análisis de datos: Propósito y técnicas

El análisis de datos es el acto de reunir información importante para orientar las decisiones empresariales. Esta herramienta de evaluación convierte los datos numéricos en información accesible que puede ayudarle a determinar la mejor manera de proceder con un proyecto o proceso. Si aprende a recopilar y analizar datos de forma adecuada, podrá mejorar su capacidad de toma de decisiones en el trabajo.

En este artículo, hablaremos de lo que es el análisis de datos, cómo se puede llevar a cabo y cómo lo utilizan las empresas para tomar decisiones.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de recopilación y examen de información estadística para tomar decisiones informadas. Este proceso transforma la información, como las opiniones y los comentarios de los clientes, en información que los directivos pueden utilizar para desarrollar planes comerciales estratégicos y tácticos.

La toma de decisiones informadas requiere información de la audiencia y la base de clientes de una empresa. Una gran cadena de cafés, por ejemplo, puede necesitar conocer los patrones de ventas de invierno en varios estados para desarrollar un nuevo plan de marketing para el año siguiente. Sin los datos de los clientes de años anteriores, sería difícil determinar con exactitud qué cafés de temporada tenían una gran demanda en determinados estados y si debían volver a comercializarlos.

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Tipos de análisis de datos

A continuación se enumeran los cuatro tipos de análisis de datos más comunes que se utilizan en el lugar de trabajo.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo convierte los números en bruto en información fácil de interpretar y comprender. Reorganiza, ordena y manipula los datos para generar resúmenes sencillos que muestren lo que ha ocurrido en un estudio. Este método de análisis de datos le muestra la distribución de sus datos. También le ayuda a detectar valores atípicos, incoherencias y errores, lo que permite a los analistas identificar cómo se relacionan estos elementos. Los datos derivados del análisis descriptivo pueden ayudar a las empresas a entender qué procesos están funcionando bien y qué áreas podrían requerir un análisis más profundo.

Análisis de diagnóstico

Mientras que el análisis descriptivo le dice lo que ha ocurrido, el análisis de diagnóstico determina por qué ha ocurrido. Si necesita datos para aprender a repetir un proyecto exitoso o para reevaluar un proceso que necesita alguna mejora, el análisis de diagnóstico puede proporcionarle esta información. Un análisis de diagnóstico le ayuda a descubrir las razones por las que una determinada campaña de marketing tuvo éxito, por ejemplo, o por las que podría haberse revisado.

Análisis predictivo de datos

El análisis predictivo de datos anticipa los resultados futuros de una decisión o proceso utilizando la información generada por los análisis descriptivos y de diagnóstico.

El análisis predictivo revisa los datos anteriores para identificar posibles tendencias. Por ejemplo, unos grandes almacenes pueden utilizar el análisis predictivo para determinar si deben contratar más empleados durante la ajetreada temporada de vacaciones.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo combina datos y ayuda a las organizaciones a tomar una decisión sobre cómo mejorar los procesos de su lugar de trabajo. Dado que la información obtenida en este proceso es a gran escala, el análisis prescriptivo requiere el compromiso de la organización.

La Inteligencia Artificial, o IA, puede hacer un uso eficaz del análisis prescriptivo. La IA consume una gran cantidad de datos y aprende continuamente, utilizando esta información para tomar decisiones informadas que beneficien al lugar de trabajo. Un sistema de IA bien diseñado también comunica estas decisiones y las pone en práctica. La IA puede llevar a cabo y optimizar los procesos empresariales a diario sin ninguna aportación de otros empleados.

Cómo utilizar el análisis de datos para tomar decisiones en el trabajo

Antes de realizar cualquier tipo de análisis de datos, asegúrese de tener una idea clara de la estrategia y los objetivos clave. Si, por ejemplo, quiere aumentar su base de clientes, tenga claro cómo quiere conseguirlo. Pregúntese qué necesita saber para cumplir este objetivo e identifique las preguntas clave sobre su empresa.

Siga estos pasos para utilizar la analítica de datos para mejorar su capacidad de toma de decisiones en el trabajo.

  1. Determine el tipo de análisis de datos que le ayudará a responder a sus preguntas.
  2. Determine el coste y el esfuerzo de producir los datos.
  3. Recoge los datos.
  4. Analizar los datos.

1. Determine el tipo de análisis de datos que responderá a sus preguntas

Concéntrese en identificar el tipo de datos que responderá a sus preguntas. Si todo lo que necesita es una simple visión general, es posible que sólo necesite un análisis descriptivo. Es posible que ya tenga acceso a estos datos desde un proyecto anterior. Si los números que los respaldan siguen siendo frescos y relevantes, puede considerar el uso de esta información.

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2. Determine el coste y el esfuerzo de producir los datos

El análisis de datos consumirá una cantidad variable de recursos en función del tipo de información que se intente recopilar. Antes de invertir en este tipo de proyecto, considere los factores que contribuyen a ello, como el coste monetario, el compromiso de tiempo y los resultados a largo plazo del análisis de datos.

3. Recoger los datos

La recopilación de datos requiere establecer los procesos y las personas que recopilarán y gestionarán la información. Para ahorrar tiempo, puede optar por comprar el acceso a un conjunto de datos listos para el análisis, como la información demográfica de un segmento específico de consumidores.

4. Analizar los datos

Se trata de llegar a una conclusión práctica basada en los datos que se han recopilado. Una vez que hayas identificado, recopilado y analizado los datos, puedes utilizar un método como la visualización de datos para dar sentido a la información. Las herramientas de visualización pueden ayudar a entender los resultados de las diferentes acciones. Los cuadros y gráficos de colores pueden representar cientos de puntos de datos que demuestran una tendencia o una narrativa poderosa. Un recorrido de datos de ventas vinculado a una región geográfica, por ejemplo, puede ayudarle a decidir la reasignación de fondos de marketing.

Las ventajas de analizar los datos

El análisis de los datos puede favorecer la misión, la visión y los objetivos de su organización.

Esta información puede ayudarle a sugerir mejoras continuas de la calidad, ampliaciones corporativas o de productos e innovaciones en el lugar de trabajo. También puede ayudar a desarrollar y aplicar planes como:

  • Actualizaciones de software para agilizar los servicios
  • Mejor control del inventario para una entrega más rápida
  • Formación en liderazgo para capacitar a los empleados
  • Nuevas alianzas estratégicas o fusiones para seguir siendo competitivos en el mercado
  • Formación de voluntarios para aumentar los esfuerzos de divulgación
  • Uso ampliado del aprendizaje automático
  • Mayor comprensión de las variables que afectan a la satisfacción del cliente

Al realizar un análisis de datos, puedes interpretar los datos que se aplican a tu proyecto. Esta visión ayuda a determinar cosas como qué nuevos productos pueden gustar a los clientes, si hay que expandirse a una nueva región o país o dónde reducir determinados costes.