La expansión del universo digital ha provocado una explosion de la cantidad de datos que se producen diariamente. Cada clic, interacción o simplemente búsqueda es información que brindamos. El IDC Global DataSphere mide los datos que se crean, capturan, replican y se consumen anualmente. Según su estudio publicado, se estima que en cinco años este volumen se duplicará. Ante este panorama de aumento a gran escala, la labor del analista de datos resulta crucial. En este artículo, te explicamos todo lo necesario para comprender cómo funciona el análisis de datos dentro de una organización, cómo se clasifica, qué tipos existen, pasos a seguir, herramientas y más.

Entonces.. ¿Qué es el análisis de datos y para qué sirve?

El análisis de datos es un estudio que usa información en su estado natural, la analiza y extrae ideas útiles para la toma apropiada de decisiones dentro de una empresa.

Podemos comparar al análisis de datos con un rompecabezas: las piezas serían la información que al inicio se encuentran desordenadas, pero una vez armado, podemos interpretar de qué trata. De esta misma manera, las empresas utilizan este método para encontrar patrones o información relevante que les sea útil a la hora de tomar decisiones informadas. Estas decisiones pueden estar orientadas según la necesidad: reducir costos, desarrollar productos innovadores, predecir el comportamiento de los consumidores, analizar la eficacia de campañas comerciales, retener clientes, etc.

Tipos de análisis de datos: ¿Qué tipo de datos tengo? ¿Qué objetivo tiene mi análisis?

El análisis de datos y las técnicas utilizadas difieren en relación con la naturaleza de los datos a analizar: cualitativos y cuantitativos. Los datos cualitativos son generalmente palabras que brindan información sobre algún comportamiento, tienen el carácter subjetivo y para su recolección se utilizan métodos de observación. Sus resultados se expresan agrupando la información por categorías o temas. Por otro lado, los datos cuantitativos son numéricos y pueden medirse, son objetivos y universales. Los resultados del análisis de datos cuantitativos se expresan mediante estadísticas o gráficos.

Según su función, el análisis de datos se clasifica en:

→ Descriptivo: Sirve de base para los siguientes tipos de análisis. Permite extraer tendencias a partir de datos en borrador para describir lo que está aconteciendo o ya aconteció en un periodo específico. Aquí es cuando nos preguntamos ¿ Qué pasó?. Por ejemplo, en el balance de una empresa que vende artículos electrónicos se detecta que el índice de devolución de tabletas creció significativamente en los últimos tres meses.

→Diagnóstico: Siguiendo el ejemplo de la empresa de tecnología, el análisis diagnóstico nos lleva a la interrogante ¿Por qué pasó?. Llevando el proceso un paso adelante, aquí comparamos tendencias y buscamos correlación entre las variables y los resultados arrojados. Podemos indagar a los cuántos días se devuelve la tableta, qué motiva a los compradores a devolverla, si solo se trata de un modelo específico, etc.

→Predictivo: Se utiliza para hacer predicciones sobre tendencias futuras dentro de la empresa. Establece ¿Que podría pasar? Para este tipo de análisis se combina la información histórica y en tiempo real, para prever los escenarios probables. Si hablamos del caso de la devolución de tabletas, con este método evitamos que el índice siga creciendo en el futuro.

→Prescriptivo: Aquí nos planteamos la pregunta ¿Qué se debe hacer ahora?. El análisis prescriptivo considera todos los posibles factores y señala medidas a tomar. Tomando en cuenta el caso anterior, podemos decir que este análisis nos permite tomar decisiones a largo plazo, por ejemplo, cambio de proveedor, actualizaciones de software, encuestas de satisfacción o campañas de marketing orientadas a mejorar las ventas.

→Data driven: Hace referencia a la forma en la que la información se almacena, mediante un software que la recolecta, clasifica y presenta para que los analistas realicen sus interpretaciones.

Los cuatro tipos de análisis se usan en conjunto para crear un panorama completo que le permita a la empresa tomar decisiones inteligentes. Podemos ilustrarlo con una secuencia: consideramos la situación actual (descriptivo), cómo se llegó a ese momento (diagnóstico) y qué puede pasar en el futuro (predictivo) y, por último, planificamos estrategias de actuación (prescriptivo).

¿Qué herramientas utilizo? Te presentamos algunas de las más comunes a la hora de analizar datos

→Power BI: Es la herramienta analítica de Microsoft que brinda a los usuarios la posibilidad de agregar, analizar, visualizar y compartir datos de manera dinámica mediante tablas y gráficos. La interfaz de usuario es intuitiva para quien está familiarizado con Excel y le permite a la empresa dar soluciones a problemas en tiempo real, evaluar métricas de distintas áreas y proporcionar información valiosa para tomar decisiones.

Fuente: Unsplash

→Qlik: Es una herramienta de business intelligence y data discovery que recopila grandes volúmenes de datos, los analiza y brinda resultados a partir de asociaciones y conexiones. Esta plataforma integra funciones relacionadas con el manejo de datos (combinación, transformación, almacenamiento y automatización) y al análisis de los mismos (visualización, análisis integrado, análisis aumentado y cursos de acción).

Fuente: Qlik

→Grow: Este software sin código ofrece la posibilidad de conectar, almacenar y combinar datos de diversas fuentes. Entre sus principales funciones, se integra con el CRM, la principal fuerza de ventas, permite que la información se visualice de forma atractiva y favorece la toma de decisiones impulsadas por la inteligencia de negocios, el análisis de datos y los diagramas de mando integral.

→Programación en R: Este lenguaje de programación fue creado con el objetivo de modelar datos y crear estadísticas. Es una herramienta fácil de utilizar que agiliza la representación de datos. Sus paquetes y entornos funcionan en diversas plataformas y se instalan automáticamente.

Fuente: https://www.freepng.es/png-pdvg4z/download.html

→Python: Es un lenguaje de programación flexible, multipropósito y de software gratuito que está tomando más protagonismo en el análisis de datos. Para procesar datos con Python se utilizan librerías tales como Pandas (toma datos en diferentes formatos y los organiza en dataframes para que el usuario final las pueda visualizar) o Numpy (ofrece funciones precompiladas para ejecutar operaciones numéricas complejas).

Fuente: Unsplash

→Tableau: Es un software que conecta diferentes conjuntos de datos multidimensionales y permite a los usuarios crear gráficos, dashboards y mapas de forma interactiva y sencilla. La información puede ser compartida online con tu equipo de trabajo.

Fuente: https://www.tableau.com/sites/default/files/2022-04/Desktop%20Hero%20Graphic.png

¿Cómo hago un análisis de datos? Te lo explicamos en 6 pasos.

1. Define la pregunta: ¿Cuál es el objetivo de mi análisis? Plantéate un objetivo claro para formular las hipótesis y los puntos de investigación. Por ejemplo, ante una problemática en la que los suscriptores de una plataforma de streaming no pagan su membresía una vez finalizado el periodo de prueba, puedes preguntarte ¿Qué estrategias se pueden implementar para fidelizar a los usuarios?
2. Establece prioridades de medición: Considerando la pregunta inicial, establece qué tipo de información necesitas y cómo conseguirla. Si continuamos con el ejemplo anterior, necesitas información de carácter cuantitativo y cualitativo: de diez suscriptores cuántos deciden pagar la membresía y qué motiva a los demás a no hacerlo.
3. Recolecta datos: Con el objetivo claro en mente, puedes recolectar información relacionada al objetivo inicial. Los analistas generalmente recolectan datos de fuentes primarias, es decir, de portales oficiales o herramientas como Google Trends y de fuentes internas, como CRM de datos o las campañas de marketing de producto.
4. Clasifica la información: Una vez obtenida, es necesario limpiarla. Los datos originales pueden contener irregularidades o ser duplicados, lo que puede distorsionar la interpretación.
5. Analiza datos: Los datos clasificados se utilizan para analizar e identificar tendencias. En este paso le darás uso a las herramientas que mejor se ajusten al objetivo del análisis. Puedes utilizar herramientas de cálculos (Excel, SQL) y lenguajes de programación (R, Python) para obtener la información que responde al interrogante inicial.
6. Interpreta y comparte tus resultados: Una vez analizados, los datos se convierten en conocimientos empresariales. Las visualizaciones brindan la posibilidad de entender datos complejos de manera sencilla. En este paso, puedes utilizar Tableau u otro programa de visualización con el objetivo de compartir los descubrimientos con el equipo de trabajo.

Caso práctico

Los ejemplos de cómo el uso de análisis de datos ha mejorado el crecimiento y desarrollo de las compañías son innumerables, pero las mejoras no solo se limitan a factores comerciales, sino que en muchas oportunidades influyen a nivel global. Tomemos un caso dentro del campo de la arquitectura ― una start up llamada Cove.tool donde su cofundadora Sandeep Ahuja, consciente del impacto de los edificios en el medio ambiente, ha ayudado a arquitectos y diseñadores a compensar 28 millones de toneladas métricas de emisiones de carbono en los últimos cuatro años:

”A través de la automatización y el diseño basado en datos, nuestra empresa ha ayudado a 15,000 arquitectos e ingenieros a realizar modelos de energía, análisis de luz natural y optimizaciones de costos en más de 22,000 proyectos”.

Te resumimos los aspectos más importantes del análisis de datos.

• Qué es y para qué se utiliza: El análisis de datos es un pilar fundamental dentro de las empresas, a partir del cual se recolecta, analiza, interpreta y presenta información valiosa para tomar mejores decisiones.
• En qué categorías se clasifica: Según los datos a analizar, podemos diferenciarlo entre cualitativo y cuantitativo. Si tomamos en cuenta la función y en qué estado del análisis nos encontramos, podemos distinguir los siguientes tipos: descriptivo, diagnóstico, predictivo, prescriptivo y data driven.
• Herramientas para llevarlo a cabo: El análisis de datos se hace con los lenguajes de programación en R, Python y el software cómo Power BI, Qlik, Grow y Tableau.
• Pasos a seguir: Definimos el objetivo del análisis y los tipos de información, recolectamos, clasificamos, analizamos e interpretamos los datos.