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Hoy en día, la mayoría de las organizaciones priorizan el análisis de datos para orientar sus decisiones de negocio. Y con razón. Pero los datos por sí solos no son el objetivo. Los datos y las cifras carecen de sentido si no se puede obtener información valiosa acciones más informadas .
En un mundo cada vez más digital, la cantidad de datos generados crece exponencialmente . Según Statista , las proyecciones indican que para 2025, el volumen de datos producido a nivel mundial alcanzará los 181 zettabytes.
Por lo tanto, la capacidad de transformar estos datos en información práctica es lo que distingue a las empresas prósperas de las que se quedan atrás. Es en este contexto que surge el 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 que utilizan los profesionales del análisis de datos, ofreciendo orientación práctica y ejemplos concretos para ayudarle a sacar el máximo partido a sus propios análisis.
¡Disfruta tu lectura!
Basado en datos: comprender el significado
La filosofía basada en datos utiliza los datos para fundamentar decisiones estratégicas y operativas. Las empresas que adoptan esta cultura disfrutan de diversas ventajas, como:
- Mayor asertividad en la toma de 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;
- Mejora de la experiencia del cliente: el análisis de datos permite comprender mejor las necesidades y expectativas del cliente, lo que posibilita 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 juega un papel crucial en la toma de decisiones, ya que proporciona información basada en evidencia que puede guiar a los líderes y gerentes a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Por lo 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 del 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 acertadas.
Por último, el análisis de datos proporciona una base sólida para la toma de decisiones, reduciendo la dependencia de la intuición y las suposiciones y permitiendo un más científico y preciso para la resolución de problemas y la planificación estratégica.
Uso estratégico de datos: guía paso a paso
Recopilación de datos
La recopilación de datos es la base de una organización basada en datos. Es necesario definir las fuentes de datos adecuadas, 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 recopilar información de forma sistemática y fiable.
Preparación de datos
Tras la recopilación, los datos requieren preparación, lo que implica su limpieza y transformación . En esta etapa, se descartan los datos irrelevantes y se convierten a un formato adecuado para el análisis. Este proceso es crucial para garantizar la calidad e integridad de los datos, un aspecto central de la gobernanza de datos.
Análisis de datos
Con los datos debidamente preparados, el siguiente paso es el análisis, que puede abarcar desde técnicas estadísticas básicas hasta técnicas 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 sienta las bases para la toma de decisiones estratégicas basadas en la evidencia.
Interpretación de los resultados
Finalmente, la interpretación de los resultados culmina en el desarrollo de paneles e informes que traducen los datos analizados en información práctica . Esta interpretación conecta el análisis con la estrategia empresarial, permitiendo a las organizaciones identificar oportunidades, mejorar las operaciones y desarrollar un plan estratégico basado en datos.
Los principales tipos de análisis de datos en una cultura basada en datos
Las soluciones de análisis ofrecen una forma práctica de aprovechar los datos empresariales. Sin embargo, la gran cantidad de soluciones disponibles en el mercado puede resultar abrumadora, y cada una abarca una categoría diferente de análisis.
¿Qué es cada una de estas categorías? ¿Están relacionadas? En resumen, todas son formas de análisis de datos, pero cada una utiliza los datos para responder a preguntas diferentes.
Así, existen cuatro tipos principales de análisis de datos que sustentan una cultura basada en datos:
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo analiza estadísticamente los datos para retratar lo sucedido en el pasado . Ayuda a la empresa a comprender su rendimiento al proporcionar contexto que ayuda a las partes interesadas a interpretar la información. Esto puede presentarse 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, supongamos que un número inusualmente alto de personas ingresa en urgencias en un corto periodo de tiempo. El análisis descriptivo nos informa de ello y proporciona datos en tiempo real con todas las estadísticas correspondientes (fecha de ocurrencia, volumen, detalles del paciente, etc.).
Análisis diagnóstico
El análisis diagnóstico lleva los datos descriptivos un paso más allá y proporciona un análisis más profundo para responder a la pregunta: ¿por qué ocurrió esto? El análisis diagnóstico suele denominarse análisis de causa raíz. Esto incluye el uso de procesos como el descubrimiento de datos, la minería de datos y el desglose.
En el ejemplo de atención médica mencionado anteriormente, el análisis diagnóstico exploraría los datos y establecería correlaciones. Por ejemplo, podría ayudar a determinar que todos los síntomas de los pacientes (fiebre alta, tos seca y fatiga) apuntan al mismo agente infeccioso. Ahora tiene una explicación para el repentino aumento de pacientes en urgencias.
Análisis predictivo
El análisis predictivo toma datos históricos y los incorpora a un modelo de aprendizaje automático que considera tendencias y patrones clave . Posteriormente, el modelo se aplica a los datos actuales para predecir el futuro.
Volviendo al ejemplo del hospital, el análisis predictivo puede pronosticar un aumento en el número de pacientes ingresados en urgencias en las próximas semanas. Según los patrones de datos, la enfermedad se está propagando rápidamente.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. Ahora que tiene una idea de lo que probablemente ocurrirá en el futuro, ¿ qué debería hacer? Por lo tanto, sugiere varias líneas de acción y describe las posibles implicaciones de cada una.
Volviendo a nuestro ejemplo del hospital: ahora que sabe que la enfermedad se está propagando, la herramienta de análisis prescriptivo podría sugerir 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 frecuencias | Pruebas de hipótesis; Análisis de regresión; Modelado de datos. | Aprendizaje automático; Minería de datos; Modelos predictivos. | – Optimización de procesos; – Simulación de escenarios; – Toma de decisiones basada en datos. |
| Objetivo | Retratar el pasado ofreciendo 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 diagnóstico analizan el pasado para explicar qué sucedió y por qué. El análisis predictivo y el prescriptivo utilizan datos históricos para predecir qué sucederá en el futuro y qué acciones se pueden tomar para influir en esos resultados.
Las organizaciones con visión de futuro utilizan una variedad de análisis en conjunto para tomar decisiones inteligentes que ayudan a su negocio o, en el caso de nuestro hospital, salvan vidas.
Ahora que comprende las diferencias en la medición de datos para cada etapa, pasemos a otra capa en su viaje basado en datos.
Transformar los datos en información es crucial para tomar decisiones informadas y mejorar los resultados empresariales. Requiere comprender los datos e interpretar correctamente la información obtenida. Aquí tienes una guía paso a paso para hacerlo:
1. Recopile, limpie y prepare sus datos
Como se mencionó, los datos adquiridos deben ser relevantes para los objetivos del negocio. También deben depurarse para garantizar que no haya duplicaciones, errores ni 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 puede usar herramientas como las de Skyone para acceder a un panel de monitoreo y configurar alertas de ejecución, fallos y tiempos de espera, por ejemplo.
3. Explora tus datos con EDA (Análisis Exploratorio de Datos)
Empieza explorando los datos para identificar patrones, valores atípicos y tendencias. Con tu herramienta preferida, puedes visualizar tus datos con tablas y gráficos.
4. Pon a prueba tu hipótesis
Formule su hipótesis basándose en sus objetivos y los patrones observados. Pruebe estas hipótesis mediante pruebas estadísticas apropiadas.
5. Analice sus datos utilizando técnicas avanzadas
Dependiendo de la complejidad de sus datos, considere técnicas más avanzadas, como el análisis de regresión, la agrupación en clústeres o algoritmos de aprendizaje automático, para descubrir información oculta. Esto podría requerir la ayuda de un profesional especializado para comprender mejor los datos.
6. Ver sus datos
Cree visualizaciones de datos significativas para que los datos complejos sean más comprensibles. Los recursos visuales, como tablas, gráficos y paneles, pueden ayudar a transmitir información de forma eficaz.
7. Identifica la información principal
Resuma las conclusiones de su análisis. Deben ser prácticas y estar directamente relacionadas con sus objetivos.
8. Haga recomendaciones informadas para su negocio
Con base en los conocimientos, formule recomendaciones claras y prácticas para su negocio. ¿Qué pasos debería seguir para aprovecharlos ?
9. Pruebe y valide sus recomendaciones
Si corresponde, pruebe sus recomendaciones en entornos controlados o mediante proyectos piloto para validar su eficacia.
10. Implementa tus recomendaciones
Implemente los conocimientos y recomendaciones en su estrategia comercial.
11. Monitorear continuamente el impacto
Monitoree el impacto de los cambios realizados en sus estrategias con base en el análisis continuo de datos. La información puede evolucionar con el tiempo.
12. Establecer un ciclo de retroalimentación
Cree un ciclo de retroalimentación que le permita aprender de los resultados de sus decisiones y ajustar sus estrategias en consecuencia.
13. Garantizar la gobernanza de los datos
Garantizar que los datos se mantengan, protejan y utilicen de forma ética, de acuerdo con los requisitos legales y reglamentarios.
Cultura basada en datos: desafíos comunes
Adoptar una basada en datos en una organización conlleva desafíos relacionados con la calidad de los datos y la participación del equipo. Estos aspectos son cruciales 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 los 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 su uso para la toma de decisiones. Por lo tanto, mantener la calidad de los datos requiere procesos continuos de monitoreo, limpieza y validación.
Compromiso del equipo
Comprender cómo traducir la información en acciones reales puede ser un desafío. Esto requiere una comunicación y colaboración entre los analistas de datos y los responsables de la toma de decisiones dentro de la empresa. Además, es crucial alinear la información con los objetivos de negocio y los recursos disponibles. Por lo tanto, es fundamental comunicarla siempre.
Otro paso importante es conectar la información de diferentes fuentes de datos para obtener una visión clara de lo que está sucediendo y expresarla verbalmente. Puedes usar paneles interactivos para hacer un seguimiento de cada KPI y comunicar la información.
Además, comunicar con precisión lo descubierto con 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 correspondientes reciben datos precisos, se facilita la adopción de medidas que fortalecen la estrategia empresarial.
A continuación se presentan algunos factores clave para garantizar que sus conocimientos se comuniquen de manera eficaz:
- Conozca a su audiencia;
- Empiece por 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 basada en datos evoluciona constantemente, impulsada por los avances tecnológicos y la creciente importancia de los datos en la toma de decisiones. Las empresas que desean prosperar en este panorama dinámico necesitan adaptarse y mejorar continuamente sus prácticas de análisis de datos.
A continuación se presentan algunas tendencias que están dando forma al futuro de la cultura basada en datos:
- Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML): automatizar tareas repetitivas, generar información predictiva y optimizar procesos;
- Big Data: análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias complejos;
- Computación en la nube: democratizar el acceso a herramientas de análisis de datos y escalar la infraestructura;
- Alfabetización de datos: formar a profesionales para interpretar y utilizar datos de forma eficaz;
- Gobernanza de datos: implementación de políticas y procedimientos para garantizar la calidad, la seguridad y el uso ético de los datos.
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Conclusión
Al prepararse para el futuro de una cultura basada en datos, las empresas pueden aprovechar el poder de estos para tomar decisiones inteligentes, impulsar la innovación y lograr un crecimiento sostenible. Por lo tanto, priorizar a los clientes en cualquier análisis de datos es vital para el negocio.
Sin embargo, necesita una solución integrada para el análisis e interpretación de datos, así como para tomar medidas 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 transformar los datos en información útil para el beneficio de su negocio. Le recomendamos experimentar con varias estrategias para encontrar la que mejor se adapte a su negocio. También necesitará una herramienta de inteligencia empresarial (BI) que le ayude a implementar una cultura basada en datos en toda su empresa y alinear a todos en una única fuente de información .
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