Comencemos con los aspectos básicos. El análisis de datos es el proceso de recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y correlaciones. Es como un trabajo detectivesco, pero en lugar de resolver crímenes, se investigan misterios empresariales, como las tasas de deserción de clientes, el rendimiento de las campañas de marketing o incluso los cuellos de botella en los procesos de producción.
Si bien el volumen de datos nunca ha sido tan grande, convertirlos en información relevante no es tan simple. Según una encuesta global, casi la mitad (41 %) de los líderes empresariales no comprende sus datos porque son demasiado complejos o es difícil acceder a ellos. Sin embargo, para mantenerse al día con el rápido crecimiento actual, necesitan analizar más datos y requieren mejores soluciones para hacerlo.
Índice
¿Qué beneficios aporta el análisis de datos?
Al explorar el análisis de datos, se hace evidente que su importancia va más allá de las cifras y las estadísticas. El verdadero valor del análisis de datos reside en su capacidad para descubrir información valiosa que las organizaciones pueden utilizar para impulsar sus objetivos de negocios.
Exploremos algunos de los beneficios que ofrece el análisis de datos.
Mejor toma de decisiones
imagine poder tomar decisiones basadas en datos y hechos reales. Esa es la esencia de la toma de decisiones basada en datos (DDDM). Se trata de tomar decisiones inteligentes alineadas con los objetivos, a fin de proporcionar a cada miembro del equipo la capacidad de tomar mejores decisiones cada día. Para lograrlo, es necesario desarrollar habilidades con los datos, mejorar la agilidad analítica y promover una comunidad centrada en los datos. Si bien puede ser un desafío lograr que la organización se base en los datos, integrar los datos y el análisis en los procesos de toma de decisiones puede tener un gran impacto.
Aumente la eficiencia operativa
El análisis de datos revela cuellos de botella e ineficiencias en sus operaciones. Esto aumenta la eficiencia y simplifica los flujos de trabajo, a la vez que reduce los costos operativos y minimiza el desperdicio de recursos. Es la clave para optimizar sus operaciones generales sin sacrificar la calidad.
Mejor previsión y planificación
el análisis de datos proporciona información predictiva al permitirle profundizar en tendencias y patrones históricos. Con esta información, puede anticipar los cambios del mercado y las oportunidades emergentes. También puede ayudarlo a proyectar las ventas y realizar pronósticos de las demandas de los clientes. Esta previsión guía sus decisiones y lo ayuda a prevenir posibles interrupciones.
Impulse la innovación
El análisis de datos desempeña un papel clave para impulsar la innovación. Los datos, en particular, proporcionan la base para innovaciones revolucionarias como la IA, e inciden en sus resultados. En general, el análisis de datos ayuda a identificar brechas en el mercado, determinar las necesidades de los clientes y revelar oportunidades aún no descubiertas. Un enfoque basado en los datos fomenta la exploración de nuevas ideas y la creación de nuevos productos, servicios y modelos de negocios. Esto, en última instancia, impulsa el crecimiento y el progreso.
Mayor seguridad y menos riesgos
a la hora de gestionar riesgos, el análisis de datos es una herramienta fiable y valiosa que debe tener a su disposición. Detecte posibles amenazas y diseñe estrategias para mitigarlas al examinar datos y patrones históricos. La información obtenida mediante el análisis de datos le permite abordar las incertidumbres estratégicamente y minimizar las interrupciones en su negocio.
Ventaja competitiva
combinar la eficacia del análisis de datos con el conocimiento de las tendencias del mercado, experiencias superiores para el cliente, operaciones eficientes y una toma de decisiones informada genera una ventaja competitiva insuperable. Esto se extiende a la identificación de áreas de mejora, el seguimiento de las tendencias de ventas y la detección de brechas del mercado basada en la información de la organización y del sector en general.
¿Qué herramientas y tecnologías respaldan el análisis de datos?
Detrás del análisis de datos se encuentran diversas herramientas y tecnologías que permiten transformar los datos sin procesar en información valiosa. Pero primero, debemos comprender la terminología de los datos.
La visualización de datos, la informática en la nube, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) proporcionan la infraestructura, las herramientas y los marcos necesarios para todo el análisis. Profundicemos un poco más en cada uno de ellos.
Visualización de datos
La visualización de datos es una representación visual de la información que permite comunicar datos de forma fácil de entender para cualquier persona. Imagine tomar una gran cantidad de datos complejos y transformarlos en imágenes fáciles de comprender. En eso consiste la visualización de datos. Presentar la información en tablas, gráficos y dashboards interactivos ayuda a los usuarios a comprender patrones y tendencias. Esto simplifica conceptos complejos, facilita la exploración de datos y permite compartir información de forma sencilla.
Informática en la nube
La informática en la nube consiste en la prestación de diferentes servicios a través de Internet, o la “nube”, que incluyen almacenamiento de datos, servidores, bases de datos, redes y software. Ofrece escalabilidad, flexibilidad y accesibilidad para el análisis de datos. Las organizaciones pueden almacenar y procesar cantidades enormes de datos sin la complejidad de gestionar su propia infraestructura.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los equipos informáticos comprender e interpretar el lenguaje humano. Contribuye al análisis de texto, al análisis de opiniones y al resumen del discurso. El NLP resulta beneficioso al analizar datos de texto no estructurados, como reseñas de clientes, encuestas o conversaciones en redes sociales.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que utiliza algoritmos de datos para imitar el aprendizaje humano, a fin de mejorar progresivamente la precisión. Imagine un sistema que aprende de los datos y mejora constantemente su rendimiento con el tiempo. Esa es la magia del aprendizaje automático. El ML puede ayudar a predecir tendencias y resultados futuros, así como a identificar valores atípicos en los datos, como errores o eventos inusuales. Además, puede enseñar a los equipos informáticos a reconocer patrones, como identificar objetos en imágenes o comprender el habla.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial va más allá de las técnicas tradicionales de aprendizaje automático (ML) e incorpora algoritmos avanzados y capacidades cognitivas para simular la inteligencia humana. Permite a los sistemas razonar, aprender y adaptarse rápidamente, lo cual abre nuevas y emocionantes posibilidades de negocios. Algunas de sus aplicaciones más populares son la toma de decisiones automatizada, las experiencias personalizadas y los sistemas adaptativos.
¿Qué tipos de análisis de datos existen?
Ahora que hemos explorado en qué consiste el análisis de datos, por qué debería importarle y cuáles son las tecnologías relacionadas, revisemos los distintos tipos de análisis de datos y sus casos de uso.
Análisis descriptivo
Las organizaciones suelen utilizar el análisis descriptivo para comprender mejor eventos pasados mediante el resumen de datos históricos y la respuesta a la pregunta “¿Qué sucedió?”. Este tipo de análisis ayuda a identificar tendencias y cambios a lo largo del tiempo y destaca las fortalezas y debilidades de una organización. También puede simplificar comparaciones complejas y proporcionar una base para análisis posteriores.
Posibles casos de uso:
Atención médica
- Análisis demográfico de pacientes
- Asignación de recursos hospitalarios
- Análisis de prevalencia de enfermedades
Recursos humanos
- Análisis de la tasa de rotación de personal
- Análisis demográfico de la fuerza laboral
- Efectividad del canal de reclutamiento
Ventas y marketing
- Análisis del rendimiento de ventas
- Análisis del rendimiento de las campañas de marketing (me gusta, seguidores, compartidos, etc.)
- Análisis del comportamiento de clientes
Gestión de suministros
- Análisis del rendimiento de los proveedores
- Análisis de la rotación de inventario
- Supervisión de los plazos de envío y entrega
El análisis descriptivo tiene muchos usos, entre ellos la mejora del servicio al cliente, el análisis de resultados de encuestas, las tendencias de la demanda, los estados financieros, la investigación de mercado, la participación en redes sociales y el tráfico de sitios web.
Ejemplo: ¿Se ha preguntado alguna vez cómo servicios de streaming como Netflix y Spotify sugieren y clasifican lo que sus clientes deberían ver o escuchar? Estas empresas basadas en datos recopilan y analizan los datos de los clientes para conocer su comportamiento y el contenido que consumen. Esta información se utiliza para influir en diversas decisiones comerciales. Por ejemplo, Spotify crea listas de reproducción como “50 principales” basadas en las canciones más escuchadas en una región específica. De igual forma, Netflix analiza los hábitos de streaming de los usuarios para crear su lista de tendencias actuales de series y películas populares. También analiza el comportamiento del cliente para identificar nuevas oportunidades de negocios, crear campañas de marketing y más.
Tecnología: algunas de las tecnologías que se utilizan a menudo para el análisis descriptivo son Tableau, Google Analytics, Microsoft Excel, Microsoft Power BI, Looker y Qlikview.
Análisis de diagnósticos
El análisis de diagnóstico es un tipo de análisis de datos que ayuda a identificar y responder ante anomalías en los datos para responder a la pregunta “¿Por qué ocurrió?”. Funciona combinado con otros tipos de análisis y suele llevarse a cabo después del análisis descriptivo. Su objetivo principal es determinar la causa de ciertos eventos o tendencias.
Posibles casos de uso:
Finanzas
- Detección de fraudes
- Detección de anomalías
- Análisis de riesgos
Transporte y logística
- Análisis de accidentes
- Análisis de demoras
- Análisis de mantenimiento
Ventas y marketing
- Análisis de tasas de conversión
- Análisis de deserción de clientes
- Análisis de rendimiento de equipos de ventas
Recursos humanos
- Análisis de participación de los empleados
- Análisis de encuestas de empleados
- Análisis de incidentes de seguridad en el lugar de trabajo
Ejemplo: imagine que una tienda de ropa notó un aumento repentino en las ventas de un vestido en particular. La empresa analizó el tráfico de su sitio web, las reseñas de los clientes, la interacción en redes sociales y otros datos mediante el análisis de diagnóstico. Por último, la tienda descubrió que una influencer de redes sociales presentó el vestido en su página de Instagram y etiquetó la tienda, lo que hizo aumentar las ventas.
Tecnología: las tecnologías que se utilizan habitualmente para el análisis de diagnóstico son Tableau, Microsoft Power BI, QlikView y Looker.
Análisis predictivo
El análisis predictivo puede ayudar a responder la pregunta “¿Qué es probable que suceda?”. Utiliza datos históricos y modelos estadísticos para predecir riesgos, oportunidades y resultados futuros. Al proporcionar información prospectiva, el análisis predictivo puede ayudarlo a elaborar estrategias basadas en los datos y tomar decisiones empresariales relevantes para el futuro a corto o largo plazo.
Posibles casos de uso:
Experiencia del cliente
- Recomendaciones personalizadas
- Segmentación de clientes
- Análisis de la opinión de los clientes
Fabricación y mantenimiento
- Mantenimiento predictivo de equipos
- Pronóstico de la demanda
- Predicción de la vida útil restante de los activos
Atención médica
- Predicción temprana de enfermedades
- Pronóstico de la carga de pacientes y la ocupación de camas
- Anticipación de las necesidades de personal y recursos
Energía y sostenibilidad
- Pronóstico de la demanda
- Optimización de precios
- Optimización de la red de suministro
Ejemplo: retomemos el ejemplo de Spotify. Este servicio de streaming se centra en mejorar la experiencia de escucha del usuario. El análisis predictivo impulsa funcionalidades como la lista de reproducción “Descubrimiento semanal” y “Creado para ti”. Estas funcionalidades permiten analizar los datos de los clientes para identificar su género, artista y otros factores preferidos, con el fin de sugerir canciones y seleccionar listas de reproducción que puedan gustarle.
Tecnología: Algunas de las tecnologías más populares utilizadas para realizar análisis predictivos son Python, R, SAS, SPSS, Tableau (imagen inferior), Microsoft Excel y Apache Hadoop.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo es la forma más avanzada de análisis de datos y responde la pregunta “¿Qué debemos hacer?”. Es una herramienta valiosa para la toma de decisiones basada en los datos, la predicción de resultados futuros y la recomendación de acciones para obtener el mejor resultado posible. El análisis prescriptivo puede ayudar a las organizaciones a determinar la mejor estrategia para alcanzar objetivos comerciales como la rentabilidad, la escalabilidad y la satisfacción del cliente.
Posibles casos de uso:
Finanzas y operaciones
- Optimización de flujos de trabajo
- Detección de fraudes y anomalías (basada en acciones)
- Gestión del flujo de caja
Ventas y comercio minorista
- Estrategias de reposición de inventario
- Optimización de precios
- Optimización del territorio de ventas
Atención médica
- Recomendaciones de tratamiento
- Optimización de recursos de salud
- Optimización del plan de atención al paciente
Telecomunicaciones
- Optimización de la red
- Planes de mejora de la calidad del servicio
- Estrategias de precios dinámicos
Ejemplo: imagine que hay una actividad sospechosa en la cuenta financiera de un cliente. Un algoritmo que utiliza análisis prescriptivo la detecta. Por ejemplo, si un cliente suele gastar USD 5000 al mes, pero de repente gasta más de USD 15 000 en su tarjeta de crédito, el algoritmo analiza los datos de las transacciones. Alerta al banco y recomienda una acción. Esto podría incluir congelar o cancelar la tarjeta para evitar futuras transacciones sospechosas.
Tecnología: algunas tecnologías comúnmente utilizadas para el análisis prescriptivo son IBM Decision Optimization, FICO Xpress Optimization, SAS Optimization, Gurobi y DataRobot.
Prácticas recomendadas del análisis de datos
Seguir las prácticas recomendadas de análisis de datos permite obtener información precisa y significativa a partir de los datos. Un proceso estructurado garantiza que los datos capturados y analizados sean de alta calidad y fáciles de comprender por cualquier departamento. A continuación, se presentan algunas prácticas recomendadas para el análisis de datos:
Establecer objetivos claros y definir las métricas
Para alcanzar el éxito, es importante tener objetivos y métricas claras que permitan medir el progreso. Por ejemplo, si trabaja en ventas y marketing, puede supervisar el costo de adquisición de clientes (CAC), mientras que un representante de atención puede priorizar el seguimiento de la tasa de deserción de clientes. Al determinar las métricas adecuadas, puede centrarse en lo más importante: su equipo y sus clientes.
Elegir las herramientas y tecnologías adecuadas
Seleccione herramientas de análisis que se ajusten a sus necesidades y aprovechen las tecnologías de vanguardia. Por ejemplo, el uso de IA y herramientas de visualización de datos ayuda a mejorar sus capacidades de análisis, obtener información más detallada y comunicar eficazmente sus hallazgos.
Detallar la calidad y la gobernanza de los datos
La implementación de la gobernanza de datos garantiza una gestión y un control adecuados de los activos de datos de su organización. Implica establecer reglas, políticas y procedimientos para garantizar la calidad, el cumplimiento normativo, el acceso y la responsabilidad de los datos. De esta forma, las organizaciones pueden usar sus datos con confianza y mantener su integridad y seguridad.
Proteger la privacidad de los datos
La clave está en mantener la confianza del cliente. Su organización siempre debe cumplir con las leyes y estándares del sector pertinentes al gestionar los datos. Implementar medidas de seguridad, como controles de acceso y cifrado, es la mejor manera de proteger los datos del acceso no autorizado o las filtraciones. También se deben seguir los protocolos de seguridad de datos adecuados, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), para el cumplimiento y la protección de datos.
Aprender y adaptarse continuamente
Mantenerse al día sobre nuevas técnicas y estrategias constituye un ciclo continuo de aprendizaje y adaptación. Con el tiempo, el auge de las nuevas tecnologías cambiará la forma de recopilar, analizar y extraer información a partir de los datos, lo que se traducirá en mejores procesos y resultados.
¿Cuál es el futuro del análisis de datos?
Las organizaciones basadas en datos tienen tres veces más probabilidades de lograr mejoras significativas en la toma de decisiones. También se están dando cuenta de que los datos son menos valiosos si solo están disponibles para unos pocos. Al invertir en capacitación y promover la alfabetización de datos, los líderes empresariales se comprometen a cerrar la brecha de habilidades y garantizar que todos puedan acceder a la información basada en datos. Esto es clave para crear un futuro donde la alfabetización de datos esté generalizada, de modo que no sea necesario ser analista o científico de datos para utilizarlos eficazmente.
Los avances tecnológicos más recientes ayudan a las personas sin conocimientos de datos a analizar y comprender sus datos fácilmente. La IA generativa revolucionó la forma en que los usuarios de todos los niveles interactúan con los datos. Es lo que impulsa soluciones como Tableau AI, que simplifica el proceso para obtener información e interactuar con los datos y permite a los usuarios descubrir y generar nueva información relevante de forma rápida. Con esta tecnología, los usuarios ahora pueden recibir respuestas a preguntas que quizás no se habían planteado antes, todo en cuestión de segundos.
La IA y el aprendizaje automático también incorporan nuevas posibilidades de análisis de datos. Con la ayuda del análisis basado en IA, las organizaciones pueden revolucionar su enfoque del mantenimiento predictivo. En lugar de depender de comprobaciones programadas, pueden obtener una comprensión más completa de máquinas individuales y de redes completas de activos mediante información basada en los datos. Las organizaciones pueden utilizar esta información para crear recomendaciones de mantenimiento.
El auge de las herramientas de análisis con poco código o sin código también indica un cambio hacia una cultura basada en los datos dentro de las organizaciones. Estas herramientas permitirán que más empresas aprovechen los beneficios del análisis de datos sin necesidad de amplios conocimientos de programación, lo que mejora el acceso a la información.
Hay mucho terreno por recorrer en lo que respecta a los datos. Para continuar su aprendizaje, consulte este útil glosario de términos relacionados con los datos para comprender mejor la eficacia de los datos y el análisis.
Preguntas frecuentes sobre el análisis de datos
¿Cuáles son algunas técnicas avanzadas de análisis de datos?
Las técnicas avanzadas incluyen aprendizaje automático, modelado predictivo y análisis estadístico. Estos métodos van más allá de la simple elaboración de informes para pronosticar tendencias futuras y descubrir patrones complejos en grandes conjuntos de datos.
¿Cómo se utilizan los big data en el análisis de datos?
Big data se refiere a conjuntos de datos masivos y complejos que no pueden gestionarse con software tradicional. El análisis de datos utiliza herramientas y técnicas especializadas para procesar estos datos y descubrir patrones, tendencias y correlaciones ocultas. Esto ayuda a las empresas a obtener información más profunda y una ventaja competitiva.
¿Cómo está cambiando la IA el campo del análisis de datos?
La IA está transformando el análisis de datos al automatizar tareas que consumen mucho tiempo, como la limpieza y preparación de datos. También mejora los modelos predictivos y hace que la información sea más accesible para aquellas personas que no son expertas a través de consultas en lenguaje natural e información automatizada.
¿Cuáles son los mayores desafíos en el análisis de datos?
Uno de los principales desafíos es la calidad de los datos, ya que los datos inexactos, incompletos o incoherentes pueden generar información errónea. Otros obstáculos comunes incluyen la escasez de personal calificado, la dificultad de integrar datos procedentes de múltiples fuentes y la preocupación sobre la privacidad y seguridad de los datos.
¿Qué lenguajes de programación se utilizan habitualmente en el análisis de datos?
Los lenguajes de programación más comunes son Python y R. Estos ofrecen una gran cantidad de bibliotecas para la gestión, el análisis y la visualización de datos. SQL también es esencial para consultar y administrar datos en bases de datos.
¿Cuál es la diferencia entre un analista de datos y un científico de datos?
Un analista de datos generalmente trabaja con datos estructurados para crear informes y dashboards que explican el rendimiento empresarial pasado. Un científico de datos, en cambio, trabaja con conjuntos de datos más grandes y complejos para construir modelos predictivos y utiliza el aprendizaje automático para pronosticar tendencias futuras.