Analítica de datos y sus ventajas

Analítica de Datos: 5 Ventajas para la Toma de Decisiones

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Datos demográficos de los clientes, comportamientos de compra, tendencias del mercado, métricas de rendimiento de la empresa. Sin duda hay un mar de información de alto valor a disposición de las empresas.

Sin embargo, estos datos solo son útiles si se pueden interpretar correctamente. No solo eso, es necesario saber cómo aplicarlos de manera efectiva a la toma de decisiones. Aquí es donde entra la analítica de datos.

Cantidad de información generada en 60 segundos

En este artículo abordaremos los siguientes temas:


¿Qué es la Analítica de Datos?

La analítica de datos, también conocida como «data analytics», es la ciencia de transformar datos brutos en información valiosa. De esta manera se pueden tomar decisiones precisas y expandir el conocimiento que se tiene sobre un tema.

«Los análisis de datos pueden dar forma a procesos empresariales, mejorar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento empresarial.»

Amazon

La analítica de datos comprenden un conjunto de técnicas y procedimientos que involucran la recolección, organización, procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Podemos decir que sus principales objetivos son:

  • Descubrir patrones y correlaciones dentro de un mercado específico.
  • Identificar tendencias, oportunidades y amenazas de negocios.
  • Encontrar maneras de solucionar problemas complejos.

¿Sabía qué? 9 de cada 10 ejecutivos están de acuerdo en la importancia de que su empresa aumente su análisis de datos en los siguientes tres años. (Ocient)


La inteligencia de negocios y la analítica de datos

El análisis de datos se ha convertido en una pieza importante en la evolución que ha tenido la inteligencia de negocios. De acuerdo con Tableau, la inteligencia de negocios se encarga de recopilar, almacenar y analizar información relacionada con todo aquello que repercute en el rendimiento de una empresa.

Al combinar inteligencia de mercados con un buen modelo de análisis de datos se obtiene una visión más estratégica que termina llevando a las empresas a tomar decisiones más efectivas y con mayor probabilidad de éxito.

«25% de los empleados alrededor del mundo están utilizando herramientas de analítica orientadas a la Inteligencia de Negocios»

Barc Research

Tipos de análisis de datos

Los principales tipos de analítica de datos se pueden clasificar en cuatro: Análisis descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

Tipo de analítica de datos

Analítica descriptiva: Analiza datos históricos y con ello responde a la pregunta de «¿Qué ha sucedido?». Este análisis puede incluir técnicas estadísticas simples y presentaciones de datos como gráficos y tablas.

Analítica predictiva: Utiliza los datos históricos, minería de datos y algoritmos de Machine Learning para predecir posibles resultados y tendencias. Por ejemplo, este tipo de analítica se utiliza para prever la demanda del cliente que tendrá un determinado producto en los próximos meses.


Le recomendamos leer: ¿Qué son y para qué se usan los modelos predictivos?


Analítica prescriptiva: Este tipo de analítica va un paso más allá al proporcionar recomendaciones sobre las acciones que se deben tomar. Para esto se basa en los resultados del análisis predictivo.

En general, la analítica de datos es un componente integral de la inteligencia de mercado y juega un papel crucial en una variedad de aplicaciones.

La importancia de los datos cualitativos y los datos cuantitativos

Tanto los datos cualitativos, como los cuantitativos son clave. Por un lado, los datos cuantitativos son medibles y se presentan en forma numérica (Por ejemplo como las ventas trimestrales).

Por otro lado, los datos cualitativos son descriptivos, por lo que ofrecen percepciones más profundas sobre un tema (Por ejemplo, las opiniones de los clientes).

El rol del Big Data en la nueva manera de analizar los datos

La llegada del Big Data y la ciencia de datos han cambiado la manera en que las organizaciones recopilan, procesan y analizan la información.

Antes, las empresas se basaban principalmente en datos estructurados (fáciles de organizar en una base de datos). Sin embargo, hoy es posible utilizar una amplia gama de fuentes de información antes inaccesibles o difíciles de procesar.

Uso de Big Data para la analítica de datos
El Big Data ha permitido utilizar nuevas fuentes de datos que antes no eran accesibles para las empresas.

¿Qué tipo de fuentes de información se pueden recolectar?

La analítica de datos se alimenta de una diversidad de fuentes de información. Cada tipo de dato tiene su propio valor y utilidad, dependiendo del contexto y del objetivo que siguen los analistas de datos.

A grandes rasgos, los datos pueden clasificarse en tres categorías principales:

Datos Internos: Son los datos que una empresa genera a través de sus operaciones cotidianas. Esto puede incluir información del cliente, como datos demográficos y de comportamiento de compra. Igualmente puede tratarse de información operativa, como ventas, costos, inventario y métricas de rendimiento de los empleados.

Datos Externos: Son los datos que provienen de fuentes fuera de la empresa. Estos pueden incluir datos de mercado, como las tendencias de la industria, la actividad de la competencia, y los cambios en las regulaciones gubernamentales.

Datos Alternativos: Son tipos de datos no tradicionales, los cuales pueden ofrecer una perspectiva única. Por ejemplo, los datos de geolocalización, las imágenes satelitales, los datos de sensores de IoT, y los registros de transacciones de tarjetas de crédito son todas formas de datos alternativos.

Le recomendamos leer: Data alternativa y Big Data para resolver los problemas de las empresas

Analítica de datos: Tipos de

Ningún tipo de dato es mejor que otro. Al contrario, entre mayor sinergia haya entre estos tres mejor será el análisis que se puede realizar.

¿Cómo obtener datos relevantes?

Hoy en día existen varias herramientas que facilitan recolectar, almacenar y analizar inmensos volúmenes de datos. Por ejemplo, en PREDIK Data-Driven utilizamos avanzadas metodologías que se basan en Machine Learning, Minería de Datos y Procesadores de Lenguaje Natural.

  • Machine Learning: Los modelos de Machine Learning se utilizan para analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y con mayor precisión.
  • Minería de datos: Este proceso implica la extracción de datos de diversas fuentes y su transformación en información útil.
  • Procesadores de Lenguaje Natural: Esta tecnología puede utilizarse para analizar datos de texto y extraer información valiosa.

La importancia de la calidad de los datos

Independientemente de la fuente y las herramientas que se utilicen, nunca hay que olvidar que la calidad de los datos es de vital importancia. Una correcta recolección de datos se caracteriza por ser precisa, completos, oportuna, relevante y consistente.

Sin datos de calidad, los análisis pueden llevar a conclusiones erróneas y decisiones mal informadas. Por lo tanto, las empresas deben procurar que sus procesos de analítica se sustentan en la información más precisa y fiable posible.

Analisis de datos cta asesoría

¿Qué proceso se debe llevar a cabo? Algunos consejos para asegurar la calidad de los datos

El proceso de analítica de datos se lleva a cabo en diversas etapas. Esto permite darle sentido y valor a la información. Los pasos clave para llevar a cabo este tipo de análisis son: Recolección de datos, validación, limpieza, transformación de los datos, modelado, interpretación y mantenimiento.

Establecer normas de calidad de datos: Antes de recopilar o aceptar datos, las empresas deben definir lo que constituye un dato de «alta calidad». Esto puede variar dependiendo del propósito del análisis de datos.

Validación de datos: Los datos recopilados deben ser validados para garantizar que son precisos y relevantes para el análisis. Esto puede implicar:

  • Verificar la exactitud de los datos.
  • Comprobación de la coherencia de los datos a lo largo del tiempo y entre diferentes conjuntos de datos.
  • Confirmación de que los datos están completos y no faltan valores clave.

Limpieza de datos: La limpieza de datos implica la identificación y corrección o eliminación de errores en los datos, tales como duplicados, inconsistencias y valores perdidos o incorrectos.


Al eliminar las señales fraudulentas y duplicadas, las empresas pueden eliminar aproximadamente la mitad de los datos iniciales, que se consideran no valiosos. Sin este procedimiento, las empresas estarían sobrecargadas con el doble de datos, la mayoría de los cuales no aportarían ninguna información significativa.

Forbes

Mantenimiento de datos: Para asegurarse de que la calidad de los datos se mantiene, es necesario realizar un mantenimiento regular de los datos. Esto puede incluir la actualización de los datos para reflejar los cambios recientes o  la comprobación periódica de la calidad de los datos.

Cómo mantener la calidad de la información en la analítica de datos

Ventajas de la Analítica de Datos para la Toma de Decisiones

La analítica de datos se puede aplicar en prácticamente todos las industrias. Desde Retail, manufactura, logística, banca, finanzas e incluso salud, cualquier empresa y negocio puede utilizar análisis de datos para tomar mejores decisiones.


¿Sabía qué? Casi dos tercios de los líderes digitales afirman que el Big Data y la analítica de información serán las principales tecnologías que ofrecerán una verdadera ventaja competitiva en los próximos años. (G2)


Optimización de la Gestión Empresarial

A través de la analítica de datos, las empresas pueden obtener una visión más clara y precisa de su desempeñando operativo.

Los conjuntos de datos pueden revelar puntos fuertes, así como áreas de mejora. Esto permite a los tomadores de decisiones optimizar procesos, aumentar la eficiencia operativa y ahorrar recursos clave.


Algunos ejemplos:

Optimización de la cadena de suministro: Las empresas pueden utilizar la analítica de datos para monitorear todas las etapas de su cadena de suministro. Desde la adquisición de materias primas hasta la entrega del producto final al cliente.

Ejemplo de analítica de datos para optimizar la cadena de suministro
Uso de analítica de datos para analizar y monitorear la cadena de suministro de una empresa

Los datos pueden revelar cuellos de botella, retrasos, desperdicios y otras ineficiencias que pueden ser abordadas para optimizar la cadena de suministro.

Gestión del rendimiento de los empleados: El análisis de datos puede ayudar a las empresas a entender mejor el desempeño de sus empleados. Es posible analizar datos sobre productividad, ventas, satisfacción del cliente y otros indicadores clave de rendimiento (KPIs).

En PREDIK, hemos utilizado análisis de datos para entender el número ideal que debe tener un equipo de ventas para que sea rentable y logre cumplir con sus objetivos.  

Optimización de precios: Los datos pueden proporcionar a las empresas una comprensión más profunda de la elasticidad del precio en su mercado objetivo. Los datos históricos de ventas pueden ser analizados para determinar cómo los cambios de precio en el pasado han afectado a la demanda, y mediante modelos predictivos, desarrollar estrategias de precios futuras.

Reducción de costos: El análisis de la información también genera un impacto significativo en la reducción de costos para las empresas. Al proporcionar información valiosa sobre las operaciones de la empresa, la analítica de datos puede ayudar a identificar ineficiencias, fuga de recursos y procesos innecesarios.


Mejora en la Toma de Decisiones

 La analítica de datos se caracteriza por proporcionar la evidencia y los insights necesarios para tomar mejores decisiones. En lugar de confiar en la intuición o en suposiciones, las organizaciones pueden basar sus estrategias en hechos y tendencias reales. Igualmente, los datos brindan una perspectiva más precisa la cual reduce la incertidumbre y agiliza los procesos de decisión.

Le puede interesar: ¿Cómo realizar estudios de mercado altamente efectivos con Big Data?


Algunos ejemplos:

Lanzamiento de nuevos productos: Antes de lanzar un nuevo producto, una empresa puede debe  investigar el mercado y recopilar información sobre las preferencias de los consumidores, los precios de los competidores y las tendencias del mercado. Esta información puede informar decisiones sobre el diseño del producto, el precio, la estrategia de marketing y más.

Analítica de datos para estimar ventas
Uso de Datos Geoespaciales y analítica de datos para estimar ventas de un nuevo producto en ciudades clave

Gestión de riesgos: A través de los datos, se puede identificar y evaluar cualquier tipo de posible riesgo. Por ejemplo, los datos de ventas permiten detectar tendencias que podrían indicar una futura disminución de la demanda.

Incremento de la Rentabilidad

No hay mejor manera de entender a los clientes que a través de la analítica de datos. Dicho entendimiento conduce a la creación de productos y servicios más atractivos. También ayuda a desarrollar estrategias de marketing más efectivas.

¿Cuáles son los grandes beneficios? Incremento en ventas, mayor participación en el mercado y, en última instancia, una mayor rentabilidad.


Algunos ejemplos:

Desempeño del producto: El análisis de información es muy útil al momento de  analizar el comportamiento y los resultados del mix de productos que tiene una empresa.

Ejemplo pronostico de venta
Ejemplo de análisis de puntos de venta para identificar dónde colocar un producto nuevo.

Retención de clientes: Es posible entender las razones de re compra o de abandono de marca. Al entender puntos clave en la experiencia de marca se puede mejorar la tasa de retención de clientes.


Previsión de Tendencias y Patrones de Comportamiento

La analítica de datos, y en particular la analítica predictiva, permiten aprovechar futuras tendencias de mercado e identificar nuevos patrones de comportamiento del cliente. Esto ayuda a generar una ventaja sobre la competencia, al identificar cambios significativos antes de que ocurran.


Algunos ejemplos:

Tendencias de Mercado: Analizar la información correcta permite descubrir temas como el aumento en la demanda de ciertos productos o un cambio en las preferencias de los consumidores.

Factores económicos: La analítica de datos permite anticipar el impacto que tendrán ciertos eventos ecónomicos (Como una recesión) en el desempeño de la empresa.


Mejora en la Seguridad y la Privacidad

La analítica de datos también puede jugar un papel crucial en la mejora de la seguridad y la privacidad de la empresa ¿Cómo? Ayudando a identificar posibles amenazas y vulnerabilidades. De esta manera, es más fácil para las organizaciones tomar medidas preventivas para proteger sus activos y la información de sus clientes.


Algunos ejemplos:

Protección de la privacidad: La analítica de datos asegura de que una empresa está recopilando y utilizando los datos de los clientes de manera que cumpla con las regulaciones de privacidad.

Gestión de la vulnerabilidad: Las herramientas de análisis de datos ayuda a las empresas a identificar y gestionar las vulnerabilidades en sus sistemas.


La Analítica de Datos como Pilar de las Decisiones Futuras

En conclusión, la analítica de datos es un componente esencial en la toma de decisiones de las empresas. Al proporcionar una visión profunda y oportuna de las operaciones de la empresa, los clientes y el mercado, la analítica de datos permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos, mejorando su eficiencia y rentabilidad.

En el futuro, es probable que su importancia solo aumente a medida que las empresas continúen buscando formas de utilizar los datos para obtener una ventaja competitiva.

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