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Hoy en día, la mayoría de las organizaciones priorizan el análisis de datos para guiar las decisiones comerciales. Y con razón. Pero los datos por sí solos no son el objetivo. Los hechos y las cifras no tienen sentido si no hay manera de obtener información que conduzca a acciones más informadas .
En un mundo cada vez más digital, la cantidad de datos generados crece exponencialmente . Según Statista , la proyección es que, para 2025, el volumen de datos producidos en todo el mundo alcanzará la marca de 181 zettabytes.
Por lo tanto, la capacidad de transformar estos datos en conocimientos prácticos es lo que separa a las empresas que prosperan de las que se quedan atrás. surge enfoque basado en datos , que sitúa el análisis de datos en el centro de la toma de decisiones.
Por eso, a lo largo de este artículo, exploraremos las mejores prácticas, herramientas y técnicas utilizadas por los profesionales del análisis de datos, ofreciendo orientación práctica y ejemplos concretos para ayudarle a aprovechar al máximo sus propios análisis.
¡Buena lectura!
Basado en datos: comprender el significado
Impulsado por datos es una filosofía que utiliza datos para respaldar decisiones estratégicas y operativas. Las empresas que adoptan esta cultura disfrutan de varios beneficios, tales como:
- Mayor asertividad en las decisiones: a partir de datos concretos, las empresas pueden tomar decisiones más precisas y efectivas, reduciendo el riesgo de errores e impulsando el crecimiento;
- Reducción de costos y optimización de recursos: el análisis de datos permite identificar oportunidades para reducir costos y optimizar el uso de recursos, aumentando la eficiencia operativa;
- Experiencia del cliente mejorada: el análisis de datos nos permite comprender mejor las necesidades y expectativas del cliente, lo que permite la creación de productos y servicios personalizados que brindan una experiencia superior;
- Mayor competitividad: las empresas que toman decisiones basadas en datos están mejor posicionadas para competir en un mercado cada vez más dinámico y competitivo.
La importancia del análisis de datos en la toma de decisiones
El análisis de datos desempeña un papel muy importante en la toma de decisiones, ya que proporciona conocimientos basados en evidencia que pueden guiar a los líderes y gerentes a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Por tanto, en un entorno empresarial, el análisis de datos ayuda a identificar patrones, tendencias y correlaciones que de otro modo podrían pasar desapercibidas. Con esta información, las empresas pueden predecir comportamientos futuros, optimizar procesos, mejorar productos y servicios y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.
El uso del análisis de datos también permite a las empresas crear nuevas oportunidades de negocio , generar más valor y asegurar un crecimiento continuo. Con información sobre el mercado y el comportamiento del consumidor, las organizaciones pueden desarrollar estrategias de marketing más efectivas, mejorar la experiencia del cliente y tomar decisiones de inversión más asertivas.
En última instancia, el análisis de datos proporciona una base sólida para la toma de decisiones, reduciendo la dependencia de intuiciones y suposiciones y permitiendo un más científico y preciso para la resolución de problemas y la planificación estratégica.
Usar datos estratégicamente: paso a paso
Recolección de datos
La recopilación de datos es la base de una organización basada en datos. Se deben definir fuentes de datos apropiadas, ya sean internas, como sistemas CRM y ERP, o externas, como redes sociales y bases de datos públicas. Es necesario implementar herramientas de recopilación de datos para capturar información de manera sistemática y confiable.
Preparación de datos
Después de la recopilación, los datos requieren preparación, lo que implica limpieza y transformación . En este paso, se descartan los datos irrelevantes y los datos sin procesar se convierten a un formato adecuado para el análisis. Este proceso es crucial para garantizar la calidad e integridad de los datos, que también es un aspecto central de la gobernanza de datos.
Análisis de los datos
Con los datos debidamente preparados se procede al análisis, que puede abarcar desde técnicas estadísticas básicas hasta avanzadas, como el aprendizaje automático . En esta etapa, las organizaciones utilizan herramientas de análisis de datos para identificar patrones, tendencias y correlaciones . El análisis de datos proporciona el sustrato para que se tomen decisiones estratégicas basadas en evidencia.
interpretación de resultados
Finalmente, la interpretación de los resultados culmina con el desarrollo de paneles e informes que traducen los datos analizados en información procesable . La interpretación conecta el análisis con la estrategia empresarial, lo que permite a las organizaciones identificar oportunidades, mejorar las operaciones y desarrollar un plan estratégico basado en un enfoque basado en datos.
Los principales tipos de análisis de datos en la cultura basada en datos.
Las soluciones de análisis ofrecen una manera conveniente de aprovechar los datos comerciales. Pero la cantidad de soluciones en el mercado puede ser abrumadora y cada una cubre una categoría de análisis diferente.
¿Cuáles son cada una de estas categorías? ¿Están relacionados? En resumen, todas son formas de análisis de datos, pero cada una utiliza datos para responder preguntas diferentes.
Por lo tanto, existen cuatro tipos principales de análisis de datos que respaldan la cultura basada en datos:
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo analiza datos estadísticamente para contar lo que sucedió en el pasado . Ayuda a una empresa a comprender su desempeño al proporcionar un contexto para ayudar a las partes interesadas a interpretar la información. Esto puede ser en forma de visualización de datos , como gráficos, tablas, informes y paneles.
¿Cómo puede ayudar el análisis descriptivo en el mundo real? En un entorno sanitario, por ejemplo, digamos que un número inusualmente grande de personas ingresan en el departamento de urgencias en un corto período de tiempo. El análisis descriptivo le indica lo que está sucediendo y proporciona datos en tiempo real con todas las estadísticas correspondientes (fecha de ocurrencia, volumen, detalles del paciente, etc.).
Análisis diagnóstico
El análisis de diagnóstico lleva los datos descriptivos un paso más allá y proporciona un análisis más profundo para responder a la pregunta: ¿ por qué sucedió esto? A menudo, el análisis de diagnóstico se denomina análisis de causa raíz. Esto incluye el uso de procesos como el descubrimiento de datos, la extracción de datos y el desglose.
En el ejemplo de la atención sanitaria mencionado anteriormente, el análisis de diagnóstico exploraría los datos y establecería correlaciones. Por ejemplo, puede ayudar a determinar que todos los síntomas de un paciente (fiebre alta, tos seca y fatiga) apuntan al mismo agente infeccioso. Ahora tienes una explicación para el repentino aumento de volumen en la sala de urgencias.
Análisis predictivo
El análisis predictivo toma datos históricos y los introduce en un modelo de aprendizaje automático que considera tendencias y patrones clave . Luego, el modelo se aplica a los datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación.
Volviendo a nuestro ejemplo hospitalario, el análisis predictivo puede predecir un aumento en el número de pacientes ingresados en urgencias en las próximas semanas. Según los patrones de los datos, la enfermedad se está propagando rápidamente.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. Ahora que tienes una idea de lo que probablemente sucederá en el futuro, ¿qué debes hacer? Por ello, sugiere varios cursos de acción y describe cuáles serían las posibles implicaciones para cada uno de ellos.
Volviendo a nuestro ejemplo hospitalario: ahora que sabe que la enfermedad se está propagando, la herramienta de análisis prescriptivo puede sugerirle que aumente la cantidad de personal disponible para manejar adecuadamente la afluencia de pacientes.
| Análisis descriptivo | Análisis Diagnóstico | Análisis predictivo | Análisis prescriptivo | |
| Ejemplos | – Media, mediana, moda, desviación estándar;- Distribución de frecuencia | – Prueba de hipótesis;- Análisis de regresión;- Modelado de datos. | – Aprendizaje automático;- Minería de datos;- Modelos de predicción. | – Optimización de procesos;- Simulación de escenarios;- Toma de decisiones basada en datos. |
| meta | Retratar el pasado proporcionando una visión general de los datos. | Investigar las causas detrás de los resultados observados. | Presentar modelos para predecir escenarios futuros basados en datos históricos. | Recomendar acciones para optimizar resultados futuros. |
En resumen: tanto el análisis descriptivo como el análisis diagnóstico miran al pasado para explicar qué sucedió y por qué sucedió. El análisis predictivo y el análisis prescriptivo utilizan datos históricos para predecir lo que sucederá en el futuro y qué acciones puede tomar para afectar esos resultados.
Las organizaciones con visión de futuro utilizan una variedad de análisis en conjunto para tomar decisiones inteligentes que ayuden a sus negocios o, en el caso de nuestro ejemplo hospitalario, salven vidas.
Ahora que conoce las diferencias en la medición de datos en cada momento, pasemos a una capa adicional en su viaje basado en datos.
Convertir los datos en conocimientos es un paso crucial para tomar decisiones informadas y mejorar los resultados empresariales. Requiere la necesidad de comprender estos datos e interpretar adecuadamente la información que ha adquirido. Aquí hay una guía paso a paso sobre cómo hacer esto:
1. Recopile, limpie y prepare sus datos
Como se mencionó, los datos adquiridos deben ser relevantes para los objetivos comerciales. También es necesario limpiarlos para garantizar que no prevalezcan duplicaciones, errores o inconsistencias.
2. Elija las herramientas de análisis adecuadas
Una vez recopilados los datos, seleccione las herramientas y técnicas de análisis de datos adecuadas y relevantes para sus datos y objetivos. Aquí podrás utilizar herramientas como las de Skyone para acceder a un panel de seguimiento y configurar alertas de ejecución, fallos y tiempos de espera, por ejemplo.
3. Explore sus datos con EDA (Análisis de datos exploratorios)
Comience explorando los datos para identificar patrones, valores atípicos y tendencias. Con la herramienta de tu elección, podrás visualizar tus datos con tablas y gráficos.
4. Pon a prueba tu hipótesis
Formule su hipótesis en función de sus objetivos y los patrones que observe. Pruebe estas hipótesis utilizando pruebas estadísticas apropiadas.
5. Analice sus datos con técnica avanzada
Dependiendo de la complejidad de sus datos, considere técnicas más avanzadas, como análisis de regresión, agrupamiento en clústeres o algoritmos de aprendizaje automático, para descubrir información oculta. Esto puede requerir la intervención de un profesional especializado que ayude a comprender mejor los datos.
6. Visualiza tus datos
Cree visualizaciones de datos significativas para hacer que los datos complejos sean más comprensibles. Las ayudas visuales como tablas, gráficos y paneles pueden ayudar a transmitir conocimientos de forma eficaz.
7. Identificar información clave
Resuma los conocimientos de su análisis. Deben ser procesables y estar vinculados directamente a sus objetivos.
8.Haga recomendaciones informadas para su negocio
Con base en los conocimientos, haga recomendaciones claras y prácticas para su negocio. ¿Qué medidas deberían tomarse para capitalizar los conocimientos ?
9. Pruebe y valide sus recomendaciones.
Si corresponde, pruebe sus recomendaciones en entornos controlados o mediante proyectos piloto para validar su efectividad.
10. Implemente sus recomendaciones
Implemente los conocimientos y recomendaciones en su estrategia comercial.
11. Monitorear continuamente el impacto
Supervise el impacto de los cambios realizados en sus estrategias basándose en el análisis continuo de datos. Los conocimientos pueden evolucionar con el tiempo.
12. Establecer un circuito de retroalimentación
Cree un circuito de retroalimentación que le permita aprender de los resultados de sus decisiones y ajustar sus estrategias en consecuencia.
13. Garantizar la gobernanza de datos
Garantizar que los datos se mantengan, protejan y utilicen éticamente de acuerdo con los requisitos legales y reglamentarios.
Cultura impulsada por los datos: desafíos comunes
cultura basada en datos en una organización trae consigo desafíos relacionados con la calidad de los datos y el compromiso del equipo. Estas preguntas son fundamentales para que la transformación basada en datos sea eficaz y conduzca a una toma de decisiones más informada y estratégica.
Veamos cada uno de ellos:
Calidad y limpieza de datos.
Garantizar la calidad e integridad de los datos suele ser un desafío importante. Los datos pueden ser incompletos, inexactos o inconsistentes, lo que dificulta confiar en ellos para tomar decisiones. Por lo tanto, mantener la calidad de los datos requiere procesos continuos de seguimiento, limpieza y validación.
Compromiso del equipo
Comprender cómo traducir los conocimientos en acciones del mundo real puede resultar un desafío. Esto requiere una comunicación y colaboración entre los analistas de datos y los tomadores de decisiones dentro de la empresa. Además, es fundamental alinear los conocimientos con los objetivos comerciales y los recursos disponibles. Por lo tanto, siempre comunícate sobre ellos.
Otro paso importante es conectar conocimientos de diferentes fuentes de datos para obtener una imagen clara de lo que está sucediendo y expresarlo verbalmente. Puede utilizar paneles interactivos para realizar un seguimiento de cada KPI y comunicar información valiosa.
Además, comunicar con precisión lo que descubre a partir de los datos garantiza que todos los miembros del equipo estén en sintonía y permite a las partes interesadas tomar decisiones basadas en datos. Por lo tanto, cuando las partes apropiadas reciben datos precisos, es más fácil tomar acciones que fortalezcan la estrategia comercial.
A continuación se detallan algunos factores clave para garantizar que sus conocimientos se comuniquen de manera efectiva:
- Conozca a su audiencia;
- Comience con lo más importante;
- Hazlo más fácil de entender;
- Ser capaz de responder “cómo” y “por qué”.
El futuro de la cultura basada en datos
La cultura impulsada por los datos está en constante evolución, impulsada por los avances tecnológicos y la creciente importancia de los datos en la toma de decisiones. Las empresas que quieran prosperar en este panorama dinámico necesitan adaptar y mejorar continuamente sus prácticas de análisis de datos.
Vea a continuación algunas tendencias que dan forma al futuro de la cultura basada en datos:
- Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML): automatización de tareas repetitivas, generación de insights predictivos y optimización de procesos;
- Big Data: análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias complejos;
- Cloud Computing: democratización del acceso a herramientas de análisis de datos y escalabilidad de la infraestructura;
- Alfabetización de datos: capacitar a profesionales para interpretar y utilizar datos de manera efectiva;
- Gobernanza de datos: implementación de políticas y procedimientos para garantizar la calidad, seguridad y ética en el uso de los datos.
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Conclusión
Al prepararse para el futuro de la cultura basada en datos, las empresas pueden aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones inteligentes, impulsar la innovación y lograr un crecimiento sostenible. Por tanto, priorizar a los clientes en cualquier análisis de datos es vital para el negocio.
Sin embargo, necesita una solución integrada para analizar e interpretar datos y tomar acciones inmediatas y automatizadas. Este proceso le ayudará a tomar decisiones informadas que mejoren la eficiencia empresarial.
Cada estrategia descrita en este artículo puede ayudarle a perfeccionar su plan de acción para convertir los datos en conocimientos prácticos para el bien de su negocio. Debe probar algunas estrategias para encontrar una que funcione para su negocio. También necesitaría una herramienta de BI que le ayude a implementar una cultura basada en datos en toda su empresa y alinear a todos en una única fuente de verdad .
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