La analítica de datos se ha convertido en una herramienta esencial en la toma de decisiones de cualquier organización. A través del procesamiento, análisis e interpretación de grandes cantidades de datos, se puede acceder a información valiosa para mejorar operaciones, identificar oportunidades de crecimiento y tomar decisiones estratégicas de forma racional.
En esta publicación, vemos cómo la analítica de datos puede ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva y cómo se está convirtiendo en una parte esencial de la toma de decisiones en todos los niveles de la organización.
¿Qué es la analítica de datos?
Antes de entrar en materia, ¿a qué nos referimos cuando hablamos de “analítica de datos”?
La analítica de datos es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos para encontrar patrones, tendencias o datos útiles.
El objetivo de la analítica de datos es descubrir información significativa que permita ajustar sus operaciones y tomar decisiones de forma justificada. De ahí que sea una herramienta aplicable en casi cualquier campo, desde las finanzas hasta el marketing o la salud.
Cabe destacar que la analítica de datos suele ser exploratoria o confirmatoria, esto es, para investigar o para constatar información. Por otro lado, existen diferentes tipos de analíticas, como veremos más adelante.
¿Qué relación hay entre la analítica de datos y el big data?
La analítica de datos y el big data están estrechamente relacionados.
Mientras que la analítica de datos se dedica a examinar, limpiar, transformar y modelar datos para extraer información valiosa; el big data hace referencia a la recolección y almacenamiento masivo de datos, ya sean estructurados o no.
Es decir, el big data es necesario para la analítica de datos y viceversa. Sin big data, no habría datos para la analítica, y sin analítica de datos, el big data no tendría valor.
La analítica de datos es la herramienta que permite transformar y obtener valor a partir de las grandes cantidades de datos del big data.
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Ejemplos del uso de la analítica de datos en empresas
La gran cantidad de datos que se recogen y almacenan cada día ha hecho de la analítica de datos una herramienta esencial en las empresas y organizaciones.
Algunos ejemplos de uso real de esta herramienta para mejorar el rendimiento y la toma de decisiones serían:
El uso de la analítica de datos para…
- Entender a los clientes y sus necesidades, así como para identificar patrones y tendencias en el comportamiento del consumidor. Esto les permite mejorar sus estrategias de marketing y maximizar su retorno de inversión.
- Mejorar la eficiencia y la productividad de las operaciones, optimizando procesos de fabricación o detectando cuellos de botella.
- Analizar financiero y comprender el rendimiento económico, con la consecuente mejora de las decisiones sobre inversiones, presupuestos y estrategias financieras.
- Comprender el día a día del equipo y mejorar la gestión de los recursos humanos, identificando causas de ausencias o analizando la rotación de la persona.
- Identificar y prevenir amenazas de seguridad, gracias a la detección de patrones sospechosos.
- Mejorar la atención médica, detectando patrones en las enfermedades y optimizando los protocolos de tratamiento.
¿Qué tipos de analítica de datos hay?
Existen varios tipos de analítica de datos, cada uno de ellos se enfoca en un propósito específico y utiliza diferentes técnicas y herramientas. Las más comunes son:
Analítica descriptiva
Como su nombre indica, describe qué ha sucedido y qué está sucediendo. Es el tipo más básico de analítica de datos y se enfoca en resumir los datos y proporcionar una visión general de los mismos. Aporta datos históricos y actuales de fuentes varadas para contextualizar la situación actual y extraer patrones.
Analítica predictiva
Mediante técnicas de modelado estadístico, previsión y aprendizaje automático, se enfoca en utilizar los datos históricos para predecir eventos futuros.
Se trata del tipo de analítica más avanzado, ya que, sirve para hacer predicciones sobre resultados futuros, como el comportamiento del mercado o del consumidor. .
Analítica prescriptiva
La analítica prescriptiva se corresponde con el tipo de análisis utilizado para obtener recomendaciones de soluciones para obtener resultados específicos. En la actualidad, la analítica predictiva suele apoyarse en el machine learning y la inteligencia artificial.
Cómo usar la analítica de datos para la toma de decisiones
Como habrás deducido de su definición, el análisis de datos para la toma de decisiones abre un mundo de posibilidades: identificar oportunidades, tomar decisiones justificadas, mejorar la eficiencia de las oportunidades, descubrir tendencias y patrones, etc.
Para ello, es imprescindible tratar la información y tener muy presente que la analítica de datos ha de ser un proceso continuo, que ha de adaptarse a los cambios del mercado y del negocio.
Algunos pasos clave comunes en cualquier estrategia de análisis de datos son:
- La definición del objetivo: es importante tener claro la problemática o cuestión que se pretende atacar con los datos. De esto dependerá la elección de las herramientas y técnicas de análisis adecuadas.
- La recolección de los datos: por supuesto, para responder a una cuestión concreta y tratar de tomar una decisión, hay que contar con información, ya sea de fuentes internas o externas.
- La criba o limpieza los datos: de toda la información recopilada, solo una parte servirá para responder al objetivo. De ahí, la necesidad de limpiar (sobre todo, eliminar duplicados y corregir datos) y estandarizar los datos antes de analizarlos.
- El análisis los datos: para entender la información y extraer los datos de valor, se puede recurrir a técnicas de análisis estadístico, minería de datos, aprendizaje automático o inteligencia artificial.
- La visualización los datos: una vez se cuenta con la información, es interesante presentarla de una forma visual que facilite la conexión de datos y agilice la toma de decisiones. De ahí la importancia de los dashboards de visualización a la hora de exponer resultados.
- El monitoreo y medición del impacto: Es importante medir el impacto de las decisiones tomadas y monitorear continuamente los resultados para poder tomar acciones correctivas si es necesario.
En resumen, la toma de decisiones basadas en la analítica de datos, requiere de un trabajo previo en el que es necesario asegurarse de que la información se adecúa al objetivo del negocio y es fácil de interpretar.
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