Las empresas producen una inimaginable cantidad de datos, que por su tamaño hace complejo el proceso de análisis de cada uno. Es por ello que, los expertos en Data Analytics hacen uso de técnicas que les permitan estudiar e interpretar toda la información generada para que las empresas tomen mejores decisiones.
¿Qué es el Data Analytics?
El Análisis de Datos, es el proceso de examinar, procesar, seleccionar e interpretar información con un fin específico; este estudio es aplicado principalmente en el ámbito empresarial al ayudar a recabar información más específica y crear estrategias eficientes.
Se encarga de estudiar el big data como el conjunto de información masiva para llegar a conclusiones completas, permitiendo a las empresas tomar mejores decisiones estratégicas y aumentar su rentabilidad comercial.
¿Para qué sirve el Data Analytics en la empresa?
En la actualidad, para una empresa ya no es suficiente saber que la mayoría de sus usuarios ingresan a su página desde un dispositivo móvil; ahora lo relevante es comprender cómo esa estadística afecta al contenido de su marca, qué tanto necesita optimizarlos o adaptarlos y cuáles son los formatos adecuados para ese medio; es decir se requiere saber qué calidad deben tener sus datos producidos.
Es por ello que, el Data Analytics sirve de guía a las empresas para lograr los siguientes puntos:
- Conocer mejor el desempeño en los esfuerzos de ventas.
- Comprender a mayor profundidad el comportamiento de los clientes para pronósticos inteligentes y la creación de productos atractivos.
- Entender los riesgos en torno a su sector y cuales podrían afectar directamente su desempeño comercial.
- Tomar mejores decisiones de inversión al basarse en panoramas realistas.
Para Trade Off es importante que cuentes con un análisis de datos completo que te permita interpretar de manera óptima los datos que genera tu negocio para la toma de decisiones inteligente y mejor aprovechamiento de escenarios positivos.
Su servicio de consultorías de Negocios BPM permite ejecutar su práctica de modelado de negocios para conocer el nivel de integración y madurez de tu empresa ofreciendo respuestas en tiempos cortos y la implantación de modelos operativos eficientes y con cumplimientos regulatorios acordes a tu sector.
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Tipos de Data Analytics
Debido a la importancia que retoma el análisis de datos y como todos ellos pueden provenir de diferentes fuentes o analizarse para varios fines, existen una serie de tipos de análisis de datos que facilitan a las empresas la generación de reportes específicos.
Entre los cuales se encuentran los análisis:
CUALITATIVOS
Casi siempre expresando opiniones al ser no numéricos y ser datos obtenidos de encuestas de satisfacción, focus groups o entrevistas a usuarios, consumidores o clientes que comparten expectativas sobre un mismo producto, servicio o necesidad.
CUANTITATIVOS
Expresados con datos numéricos al basarse en información medible y comprobable para otorgar con ello estadísticas, y resultados concretos y tangibles.
DESCRIPTIVOS
Explicativos, ayudan a responder lo que sucede dentro de un área, el desempeño de un esfuerzo de marketing en un periodo determinado o en la empresa en general.
DIAGNÓSTICO
Permiten comprender porque sucede lo que se acaba de concluir en un análisis descriptivo. Es más complejo de generar ya que requiere mayor procesamiento de datos y poner en evidencia donde se requieren hacer ajustes para alcanzar los objetivos planteados.
PREDICTIVOS
Da oportunidad de hacer proyecciones para el futuro de la empresa gracias al análisis e interpretación de datos históricos confiables. Permite a las empresas adelantarse a escenarios para tomar medidas de prevención o aprovechar oportunidades frente al comportamiento del mercado identificado.
PRESCRIPTIVOS
Al generar un análisis descriptivo, de diagnóstico y predictivo, entonces es posible crear estrategias para tomar decisiones futuras tomando en cuenta lo qué ha sucedido, por qué ha sucedido, qué puede pasar y cuáles acciones deben aplicarse para la creación de modelos que integren mejor los datos de una empresa y los conviertan en información valiosa.
COGNITIVO
Permite comprender los datos y el contexto completo de cada uno para reconocer imágenes e información importante dentro de grandes cantidades de datos reuniendo una serie de algoritmos de inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje a través de la revelación de conexiones, patrones y correlaciones para ampliar el panorama y conocimiento profundo de la información de una empresa.
CAUSAL
Reconoce la causa y el efecto de las relaciones entre las variables estudiadas, centrándose en encontrar la principal causa de una situación para de ahí contrarrestar los efectos negativos. Se aplica en estudios aleatorios centrados en identificar la causalidad oculta.
EXPLORATORIO
Examina y explora los datos para encontrar relaciones que antes se desconocían, por lo que sirve para descubrir nuevas conexiones, formar hipótesis; así como impulsar la planificación del diseño y la recolección de nuevos datos.
DATA DRIVEN
Finalmente, esta clasificación se basa en la manera en que la era digital obtiene una cantidad impresionante de datos haciendo difícil poderlos recolectar, clasificar y presentar sin el uso de un software que analicé e intérprete de manera oportunidad.
Este análisis lo puede realizar de las siguientes 3 formas, principalmente:
- BUSINESS INTELIGENCE: siendo lo que hace una empresa con los datos que recibe para mejorar su gestión e impacto general.
- BIG DATA: centrándose en todos los datos que se obtienen acerca del mercado, la competencia y los clientes de una empresa a gran escala para identificar tendencias.
- SMALL DATA: tomando en cuenta segmentaciones especializadas para conocer mejor a los buyer persona de cada negocio.
Para esto, Trade Off pone a tu alcance un Sistema Integral Financiero que funciona como mecanismo para administrar, gestionar y controlar tus operaciones financieras modernizando y automatizando el procesamiento de datos y tus operaciones en general.
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Fuentes consultadas:
Ramos Iván. (2020). Técnicas de análisis de datos para la empresa.
Shelley Pursell. (2021). Guía completa para el análisis de datos.
IBM Institute for Business Value. (2021). Analytics: el uso de big data en el mundo real.