ANÁLISIS DE DATOS

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23 de mayo de 2022

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Análisis de Datos PYMES Administración de Proyectos

En la actualidad existen demasiadas fuentes de información, por lo que se entiende lo importante que es el valor de los datos cuando una persona interactúa con un anuncio, efectúa una compra o cuando comparte una reseña sobre un producto. Esto ayuda a las empresas a refinar sus esfuerzos de ventas o marketing, aunque para que se obtenga un beneficio, es necesario que se realice un análisis de datos.

No solo se trata de obtener información, sino de procesarla, seleccionarla e interpretarla, porque deberá mostrar indicadores que se hayan pasado por alto en su momento y que son clave para entender por qué la empresa crece, se detiene o empieza a perder impulso.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es la ciencia que se encarga de examinar un conjunto de datos recopilados para obtener conclusiones valiosas acerca de una investigación o un aspecto en particular. Este estudio ayudará a la toma de decisiones atinadas y a la creación de estrategias más eficientes. 

Según el estudio, los datos pueden incluir datos antiguos o datos nuevos desarrollados para que los utilicen los analistas en tiempo real.

USO DEL ANÁLISIS DE DATOS

Sector de servicios bancarios y financieros:

A través del análisis de datos, las instituciones pueden monitorear y evaluar grandes cantidades de datos de clientes, crear productos y servicios personalizados específicos para consumidores individuales.

Los bancos utilizan el análisis de datos para el marketing personalizado, administrar los datos de los clientes, segmentación de clientes, patrones de gasto de los clientes, detección de fraudes, etc.

Sector de medicina y atención médica:

En este sector el análisis de datos cubre la integración y el análisis de una gran cantidad de datos heterogéneos complejos, como varios datos ómicos, datos biomédicos y datos de registros de salud electrónicos

Sector Gubernamental:

El sector público o las agencias gubernamentales son conocidas por la generación y utilización de grandes cantidades de datos. Big Data Analytics proporciona a los diferentes departamentos gubernamentales la capacidad de ahorrar miles de millones por año en fondos públicos mediante el uso efectivo de análisis de datos.

Sector Turístico:

Tanto las juntas como las empresas en el sector turístico pueden beneficiarse de este tipo de datos de muchas formas. Esto implica definir estrategias de marketing, entregar paquetes a la medida de los posibles deseos de los viajeros, así como determinar en qué países concentrarse para ganar clientes

¿Para qué sirve el análisis de datos en tu empresa?

  • Conocer mejor el desempeño de tus esfuerzos de ventas.
  • Comprender a mayor profundidad el comportamiento de tus clientes, y así realizar pronósticos inteligentes para crear productos atractivos.
  • Entender los riesgos que giran conforme a tu industria y cuáles son los que afectan directamente a tu empresa.
  • Elección de mejores decisiones de inversión porque te basas en información histórica, real y medible que te ayudará a plantear panoramas más realistas

En esencia, el análisis de datos es una guía para plantear y una base que comprueba si existen procesos que deben ajustarse o tenerse en cuenta para el futuro.

Tipos de análisis de datos

Si necesitamos obtener datos útiles estos se tienen que analizar, para ello se debe recurrir a diversas técnicas que dependen del tipo de información que se esté recopilando, por lo que es importante tener definida la técnica a utilizar antes de implementarla. 

Podemos hacer una gran separación en el análisis de datos si los dividimos en dos grupos:

  • Análisis de datos cualitativo: Se presentan de manera verbal (en ocasiones en gráficas) y se basan en la interpretación. Una de las formas más comunes de obtener esta información es a través de entrevistas abiertas, grupos de discusión y grupos de observación; donde los investigadores generalmente analizan patrones en las observaciones durante toda la fase de recolección de datos.
  • Análisis de datos cuantitativos: Estos datos se presentan en forma numérica y se basan en resultados tangibles, pero según su función, se pueden clasificar en diferentes grupos como:
    • Descriptivos: Explican, por el ejemplo, el desempeño de las ventas de una organización o las ganancias obtenidas durante un periodo específico.
    • Diagnóstico: Permiten comprender por qué sucede lo que acabas de concluir con el análisis descriptivo.
    • Predictivos: Este modelo de análisis de datos te permite hacer proyecciones para el futuro de la empresa: cuánto sería necesario invertir para alcanzar la competencia, cuánto se espera vender en los siguientes meses o cómo podría comportarse el mercado.
    • Data driven: esté tipo de análisis está basado en la forma en la que la era digital obtiene una cantidad abrumadora de datos; por lo que es difícil seguirles el paso sin un software que los recolecte, clasifique y presente para que las personas expertas en análisis puedan realizar sus oportunas interpretaciones.

Herramientas destacadas para el análisis de datos

  • Microsoft Power BI: Plataforma de analítica de datos e inteligencia de negocio, cuenta con dos versiones que permiten al usuario crear potentes cuadros de mando (Dashboard) de forma muy sencilla e intuitiva. 
  • Tableau: Plataforma de análisis extremo a extremo (end to end) que permite preparar los datos antes de su posterior procesado con la herramienta Prep.
  • Qlik Sense: Plataforma que utiliza un novedoso motor asociativo de análisis (incorporando Inteligencia Artificial) para sugerir conocimientos y, automatizar procesos.
  • ThoughtSpot: Permite realizar operaciones de computación paralela, es posible procesar 100 billones de filas en 100 segundos. Aprende sobre las analíticas que realiza el usuario para ofrecer insights, ocultos para mejorar la toma de decisiones a través de cuadros de mando.

Trade Off apoya a los negocios con la estandarización y procesamiento de su información mediante procesos metodológicos que generan análisis de datos completos para la mejor toma de decisiones.

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