5 pasos estratégicos sobre cómo analizar los datos
Nov 05, 2020●6 min read
El volumen de datos que puedes obtener de diferentes fuentes determina los conocimientos que puedes obtener sobre la eficacia de tus procesos empresariales. También puede posicionar a tu equipo para que colabore alineado con las tendencias futuras.
Sin embargo, la recopilación de datos no produce ningún resultado significativo y procesable sin analizarlos adecuadamente. Sólo terminará con números y cifras sin fundamento.
Sin embargo, no hay una regla general para analizar los datos. El análisis de datos se basa en sus necesidades y en la forma de datos que desea obtener. Estos factores determinarán los métodos que adoptará. Eso es lo más que necesita para entender la forma de los datos y los mejores resultados.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de afinar, convertir y modelar los datos para generar perspectivas significativas y procesables que informen de las decisiones empresariales sólidas. El análisis de datos tiene como objetivo extraer información vital de los datos e implementar decisiones aprovechando los datos analizados.
Cada vez que necesitas elegir tu vida, existe la necesidad de examinar lo que ha sucedido o lo que sucederá antes de concluir.
Este acto no es más que realizar un análisis del pasado y del futuro para concluir. Por ejemplo, puedes recordar la nostalgia o los recuerdos de tu pasado o tus sueños del futuro. Esto es simplemente un análisis de datos. Y es lo mismo que necesitas hacer en tu negocio si quieres ver crecimiento.
En caso de que no veas crecimiento, lo único que tienes que hacer es aprender de tus errores reconociéndolos primero. Tienes que priorizar el análisis de datos de los datos y procesos de tu negocio.
¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis de datos?
Tenemos diferentes formas de análisis de datos basadas en la tecnología y el negocio.
Son:
- Análisis de Texto
- Análisis Estadístico
- Análisis Diagnóstico
- Análisis Predictivo
- Análisis Prescriptivo
Análisis de Texto
Otro nombre para el Análisis de Texto es el llamado Data Mining. Este método se despliega para descubrir cualquier patrón en grandes conjuntos de datos utilizando herramientas de minería de datos y bases de datos. El análisis de texto se aprovecha para convertir los datos en bruto en datos de negocio.
Puede encontrar varias herramientas de inteligencia de negocios están disponibles en el mercado, que se puede utilizar para tomar decisiones informadas. Lo más importante es que proporciona un medio para generar y examinar los datos y descubrir patrones antes de la interpretación.
Análisis Estadístico
El Análisis Estadístico se pregunta «¿Qué ha pasado?» basándose en datos anteriores en los formularios del cuadro de mando. Esta forma de Análisis Estadístico incorpora la recogida de datos, el análisis, la interpretación, la presentación y el modelado de datos. Analiza muestras de datos o un conjunto de datos. Hay dos formas de Análisis Estadístico – Análisis Descriptivo y Análisis Inferencial.
Análisis Descriptivo
Analiza una muestra de conjuntos de datos numéricos resumidos o datos completos. Representa la media y la desviación para los datos en serie, mientras que muestra el porcentaje y la frecuencia para los datos categóricos.
Análisis Inferencial
En esta forma de análisis de datos, puede extraer varias conclusiones de los mismos conjuntos de datos eligiendo varias muestras.
Análisis de Diagnóstico
El Análisis de Diagnóstico busca responder, «¿Por qué ocurrió?» descubriendo la causa a partir de las percepciones del Análisis Estadístico. El Análisis de Diagnóstico es vital para identificar los patrones de comportamiento de los datos. Si surge un nuevo problema en el funcionamiento de su empresa, puede profundizar en este Análisis para descubrir los patrones relacionados con ese problema. De esta manera, puede utilizar las mismas recetas para ese nuevo problema.
Análisis Predictivo
Este tipo de Análisis se pregunta «Qué es probable que ocurra» basándose en datos anteriores. Un buen ejemplo es si el mes pasado, gastamos 500 dólares para generar 1000 likes en Facebook. Si nuestro gasto en publicidad aumentó a 1000 dólares, podemos concluir que deberíamos generar 2000 likes este mes. Sin embargo, no es tan fácil como eso; también hay que tener en cuenta otros eventos como cambios o actualizaciones en la publicidad de Facebook u otros factores.
Por lo tanto, podemos afirmar que el Análisis Predictivo pronostica resultados futuros basados en datos anteriores o actuales. La precisión de la previsión depende de lo detallada que sea la información que hayas obtenido y de lo mucho que la hayas investigado.
Análisis Predictivo
Esta forma de Análisis aprovecha la visión de todos los datos para decidir un plan de acción o resolver un problema. Muchas empresas basadas en datos utilizan el Análisis Prescriptivo ya que el descriptivo y el predictivo no son suficientes. Sería de gran ayuda tener algo más que el Análisis para mejorar el rendimiento de los datos. El Análisis Prescriptivo utiliza los problemas y eventos actuales para analizar los datos y llegar a una decisión.
Visualización de datos
Habiendo analizado sus datos, es muy esencial representar los datos en un gráfico, tabla y otros formatos visuales. Aquí es donde entra la visualización de datos. Esta revela las relaciones de los datos analizados utilizando imágenes. Con la visualización de datos, puede ver fácilmente las tendencias y los patrones.
Entonces, ¿cómo perfeccionar sus habilidades de análisis de datos y mejorar su toma de decisiones?
Cinco pasos que puede ejecutar en su empresa de análisis de datos
Empiece con las preguntas adecuadas
En su análisis de datos, es necesario empezar con las preguntas adecuadas que sean medibles, claras y concisas. Adapte esas preguntas para que pueda anular o desanular las posibles soluciones a los problemas u oportunidades específicas.
Por ejemplo, una agencia de PPC está experimentando un aumento de los costes y le resulta difícil presentar propuestas de contratos competitivos. Una posible pregunta para resolver esta cuestión podría incorporar: ¿Puede la agencia reducir su tamaño sin comprometer la calidad?
Establecer prioridades de medición claras
Puede dividir este paso en dos subcategorías
A. Concluir lo que pretende medir
B. Decidir la estrategia a adoptar para medirlo.
Examinemos esas dos subcategorías
Concluir lo que pretende medir
Siguiendo la analogía de esa agencia de PPC, puede que necesite examinar los tipos de datos necesarios para responder a las preguntas más destacadas. En esta situación, necesitaría conocer el número de empleados y autónomos que trabajan con usted. Su coste, así como el porcentaje de duración que dedican a las operaciones del negocio.
Esta pregunta por sí sola generará varias subpreguntas como
¿Estamos maximizando nuestra fuerza de trabajo?
Si no es así, ¿qué mejoras ágiles y de procesos podemos aprovechar.
Por último, cuando esté listo para medir, asegúrese de tener en cuenta cualquier objeción razonable que pueda tener su equipo. Por ejemplo, ¿cómo va a hacer frente la empresa a un aumento de la demanda si la agencia reduce el personal?
Decida la estrategia a adoptar en la medición
Es muy importante reflexionar sobre cómo va a medir sus datos antes de la fase de recogida de datos. Esto se debe a que su procedimiento de medición mejora o pone en peligro su Análisis más adelante – algunas preguntas destacadas.
¿Cuál es el marco temporal – Gastos anuales o trimestrales?
¿Cuál es la unidad de medida – USD o Euro?
¿Qué parámetros deben incorporarse? ¿Salario anual o un salario anual, junto con el coste de los beneficios de los empleados?
Fuente de datos
Habiendo definido la pregunta y establecido sus prioridades de medición, deberá tener en cuenta estos puntos vitales:
Antes de la fuente de datos, decida los datos que se obtendrán de las bases de datos existentes.
- Abastézcase primero de estos datos.
- Decida con antelación un marco de almacenamiento y etiquetado de archivos para permitir que todos los miembros que lo componen colaboren. De este modo, podrá ahorrar tiempo y evitar la doble obtención de datos.
- En caso de que necesite adoptar una entrevista u observaciones, diseñe una plantilla para la entrevista de antemano para garantizar la coherencia y ahorrar tiempo.
- Organice los datos que ha obtenido junto con las fechas de obtención e incluya cualquier nota de la fuente a medida que avanza. Esta acción validará tus hallazgos a medida que avances.
Analiza los datos
Después de haber obtenido los datos correctos para resolver tu pregunta en el primer paso, la siguiente etapa es profundizar en el análisis de los datos.
Comienza por convertir tus datos de varias maneras, como trazarlos en un gráfico, examinar las correlaciones o crear una tabla dinámica en tu Excel.
¿Qué es una tabla dinámica?
Esta tabla le permite ordenar y filtrar los datos sobre diferentes variables para calcular su media, mínimo, máximo y desviación estándar de esos datos.
El software y las herramientas de análisis de datos son muy importantes durante esta etapa. Puede probar con Stata, Visio, Minitab o Microsoft Excel.
Interpretar los resultados
Tan pronto como haya analizado sus datos, siga adelante, e interprete los resultados. Mientras interpretas tu Análisis, ten en cuenta que no puedes probar la validez de una hipótesis. En cambio, sólo puedes aceptarla. Esto significa que, independientemente de la cantidad de datos que obtenga, sus resultados pueden verse interferidos por circunstancias imprevistas.
Así que debe preguntarse a medida que avanza:
- ¿Estos datos proporcionan una solución a la primera pregunta? Cómo?
- ¿Los datos le permiten protegerse contra cualquier objeción? ¿Cómo?
- ¿Hay limitaciones en los hallazgos o alguna perspectiva a tener en cuenta?
Si la interpretación se sostiene frente a todas estas preguntas y factores, posiblemente haya llegado a una conclusión productiva. La única etapa es utilizar los resultados del proceso de análisis de datos para tomar decisiones informadas en su negocio.
Conclusión
Al adoptar estos 5 pasos de análisis de datos, tomará decisiones mejores e informadas para su negocio o agencia. Tus decisiones estarán respaldadas por los datos que hayas obtenido y analizado cuidadosamente.
Con el paso del tiempo, ganarás velocidad y precisión. Esto significa que tomarás mejores decisiones para dirigir tu negocio de forma eficaz.
