Análisis de datos: esencial para la toma de decisiones

En la sociedad actual existe una gran cantidad de empresas, desde las más pequeñas a empresas masivas con miles de empleados y sedes en el mundo. Esto significa que los empresarios deben lidiar con volúmenes de ventas, gastos en salario, adquisición de equipos, reparaciones, impuestos y una gran cantidad de variables. Estos datos necesitan ser adquiridos y, posteriormente, analizados. Es aquí donde entra en juego el análisis de datos.

El análisis de datos consiste en examinar un conjunto de datos para hallar tendencias y sacar información útil. Se vale de sistemas y software especializados para extraer datos importantes y sacar resultados. Esta tecnología es ampliamente usada en las industrias comerciales, de modo que los directivos puedan tomar decisiones empresariales en base a los resultados obtenidos. De igual forma, es usada en el área científica para verificar o descartar modelos, teorías y proyectos.

Pasos del análisis de datos

El análisis de datos es un proceso complejo y merece la pena describir algunos pasos del proceso, los cuales nombraremos a continuación:

Recopilación de requisitos

La fase más importante del proceso de análisis de datos consiste en una definición cuidadosa y clara del problema: de la necesidad y del objetivo del análisis. La identificación de lo que se quiere y el valor que el análisis debe aportar a la empresa ayuda a elegir las fuentes de datos; qué debemos medir dentro de este perímetro de información y cómo se comunicarán luego los resultados correctamente. Este primer paso también ayuda a orientar la elección de la mejor metodología y las herramientas a utilizar.

Recolección de datos

A partir de lo obtenido en la recopilación de requisitos procede la recolección de los datos necesarios. Los datos se recogen de diversas fuentes (BD, ERP, sensores, alimentación de sitios web, etc.), los cuales contienen información estructurada y no estructurada. Generalmente, es necesario emprender acciones técnicas y comerciales para recuperar cierta información que aún no está presente en los sistemas de referencia.

Procesamiento de los datos

Una vez recogidos los datos de las fuentes, es necesario procesarlos y organizarlos adecuadamente para utilizarlos en el análisis. En esa fase, se aplican medidas como la comprobación de la integridad referencial o la conversión de los datos a un formato útil para su posterior procesamiento.

Limpieza de datos

Posteriormente, incluso con el contenido organizado y procesado, los datos pueden estar incompletos, contener duplicados o errores. Entonces, es importante contar con iniciativas de limpieza de datos que puedan proporcionar un nivel adecuado de calidad de los mismos. Esto, para garantizar que los resultados generados por los análisis que se preparan son coherentes y fiables. Frecuentemente, esta fase junto con la anterior, son las que consumen más tiempo. Esto, debido a la amplia variedad y el volumen de datos que implican los procesos de análisis.

Análisis de datos

Limpiados y organizados, los datos están listos para la fase de análisis propiamente dicha. Dependiendo de las técnicas elegidas, este paso puede abordarse de formas muy diferentes. Sin embargo, lo que tienen en común estas diferentes formas de enfocar el problema es la comunicación hacia las partes interesadas o que han encargado directamente el análisis de los datos en cuestión: la información puede presentarse en diferentes formatos para satisfacer los requisitos iniciales. Para ello, se suelen aplicar diferentes metodologías de visualización de datos que guían la comunicación de los mensajes clave contenidos en la información analizada.

Los usuarios finales, basándose en todo el proceso, pueden decidir tomar las medidas oportunas y aportar comentarios sobre el análisis generado, lo que generará nuevos análisis, dando lugar a un proceso analítico iterativo.

Tipos de análisis de datos

Existen diversos tipos diferentes de análisis de datos. Entre estos encontramos los siguientes:

  • Análisis descriptivo: este tipo de análisis indica ¿qué ha estado ocurriendo en la empresa? Por ejemplo, valores de pérdida de clientes, valores de venta de los productos, etc.
  • Análisis de diagnóstico: este análisis responde la pregunta ¿por qué sucedió esto? A diferencia del anterior, busca con minuciosidad las causas de una situación actual.
  • Analítica predictiva: se encarga de hacer y responder la pregunta ¿qué sucederá? Este tipo de análisis estudia las previsiones usando la probabilidad.
  • Análisis prescriptivo: responde la pregunta ¿Qué se debe hacer? Es decir, estudia las posibles situaciones si se tomaran en cuenta medidas concretas.

Importancia del análisis de datos en las empresas

Vivimos en un mundo completamente globalizado. Por esto, los datos se han convertido en un insumo muy importante para las empresas. Específicamente, son insumos importantes para la toma de decisiones, adecuar procesos e implementar estrategias. Por ejemplo, el departamento de contabilidad sería incapaz de realizar un balance sin los datos de ingresos y egresos; el de mercadeo, no podría hacer nada sin los datos de los clientes; etc.

Por tales motivos, las compañías deber tener actualizadas las bases de datos. De allí, generar estrategias de negocios que puedan potencializar sus oportunidades en el marcado. Por ejemplo, a raíz de esto se presentan conceptos como el CRM (Customer Relationship Management), una estrategia de negocios centrada en el cliente.

Aplicación del análisis de datos

Actualmente, el análisis de datos es aplicado básicamente en cualquier empresa. Una pequeña tienda donde hagan balances usando los datos de ingresos y egresos, hasta compañías de la talla de Amazon, Tesla, etc. Por esto, decimos que el análisis de datos se ha convertido en una parte integral de la cadena de valor de las organizaciones, como un proceso que apoya las actividades principales.

Hay una amplia variedad de ejemplos acerca de las distintas técnicas y metodologías descritas. Por eso, a continuación trataremos de presentarlas por aplicación:

Marketing

Las tecnologías y los algoritmos de extracción de datos se han consolidado como un enfoque para dirigirse a los clientes con campañas publicitarias adecuadas. Por ejemplo, Coca Cola ha emprendido fuertes iniciativas de análisis para apoyar sus operaciones con datos de sus clientes.

Fabricación

Las técnicas de análisis avanzada impulsan la transición hacia la Industria 4.0. Ahí, el alto nivel de conectividad entre máquinas y componentes puede ayudar a optimizar los procesos de producción y aplicar iniciativas de mantenimiento predictivo para evitar paros y fallos en la producción. Normalmente, también se requieren componentes prescriptivos y automatizados para sustituir la intervención humana en determinadas situaciones.

Logística

El análisis de datos es eficaz en el apoyo a las operaciones para optimizar el almacenamiento de mercancías entre los centros de distribución centrales. De igual forma, es útil para los centros más pequeños del territorio. Así, se logran reducir los costes de envío.

La aplicación de algoritmos de asociación de productos es muy útil para entender qué productos menos populares. También, cuáles tienden a ser los más populares. Gracias a esto, es posible clasificar mejor los almacenes, en línea con la política de ahorro de costes y mejora de los tiempos de envío.

Ciberseguridad

El análisis de datos de las redes de la empresa puede ser usado para protegerlas de ataques cibernéticos. La supervisión de dispositivos que se comunican con el exterior es una parte fundamental para poder detectar anomalías, así como predecir intrusiones.

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