Data analytics: guía completa de todo lo que debes saber

Si alguna vez te has preguntado cómo las empresas líderes se mantienen en la cima, cómo las startups irrumpen en mercados saturados o cómo se pueden evitar crisis empresariales antes de que sucedan, aquí tienes las respuestas. El Data Analytics no solo está cambiando las reglas del juego en el mundo de los negocios, sino el juego en sí mismo.

Data analytics: clasificación

Data Analytics, o análisis de datos en español, es un proceso que incluye el examen, limpieza y transformación de datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y facilitar la toma de decisiones.

En el entorno empresarial, el análisis de datos ha ganado un impulso significativo debido a la creciente cantidad de datos disponibles y a las mejoras en las herramientas analíticas. Las empresas lo utilizan para:

1. Identificar tendencias y patrones en el comportamiento del consumidor.
2. Optimizar operaciones y procesos internos.
3. Evaluar y ajustar estrategias de marketing.
4. Mejorar el servicio al cliente.
5. Predecir riesgos y oportunidades futuras.

La explosión del big data, junto con el avance en tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, han hecho que el análisis de datos sea cada vez más sofisticado, permitiendo análisis en tiempo real y pronósticos más precisos. Esto lo ha convertido en una competencia clave que toda empresa necesita para mantenerse competitiva en el mercado actual. De ahí el éxito de programas formativos como nuestro Máster en Big Data y Analytics.

Análisis descriptivo

El análisis de datos descriptivo es una de las formas más básicas de data analytics y se enfoca en resumir y describir las características principales de un conjunto de datos. 

A través de medidas como la media, la mediana, la moda, la desviación estándar y otras estadísticas descriptivas, este tipo de análisis ofrece una visión general de los datos para facilitar su comprensión. 

También puede incluir la representación visual de los datos mediante gráficos, tablas y diagramas para destacar patrones o tendencias. Para sorpresa de muchos, herramientas como Excel todavía son de gran utilidad en este tipo de análisis de datos.

En el contexto empresarial, el análisis de datos descriptivo es útil para diversas aplicaciones, tales como:

1. Comprender el rendimiento actual de una empresa: por ejemplo, se pueden analizar las ventas mensuales, el tráfico web o las métricas de satisfacción del cliente para obtener una imagen clara de dónde se encuentra la empresa.
2. Identificar patrones y tendencias: notar estacionalidades, preferencias del cliente o incluso problemas recurrentes que necesitan atención.
3. Tomar decisiones informadas: aunque este tipo de análisis no ofrece insights para prever el futuro o para identificar relaciones causales, proporciona un punto de partida sólido para la toma de decisiones basada en datos.
4. Benchmarking: las empresas suelen utilizar el análisis descriptivo para comparar su rendimiento con los estándares de la industria o con competidores.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es una forma de data analytics que se centra en hacer predicciones sobre eventos futuros o tendencias desconocidas basándose en datos históricos y algoritmos estadísticos o de aprendizaje automático. 

A diferencia del análisis descriptivo, que solo se enfoca en entender el pasado o el presente, el análisis predictivo utiliza esos datos para modelar y anticipar lo que podría ocurrir en el futuro.

Algunas de sus aplicaciones son:

1. Predicción de ventas: ayuda a las empresas a anticipar las ventas futuras para que puedan gestionar el inventario y optimizar las estrategias de marketing.
2. Retención de clientes: permite identificar qué clientes tienen más probabilidades de abandonar el servicio, con lo que sirve como herramienta para tomar medidas preventivas y retenerlos.
3. Gestión de riesgos: en el sector financiero, se utiliza para evaluar la probabilidad de incumplimiento en el pago de préstamos o para detectar posibles fraudes.
4. Mantenimiento predictivo: en fábricas e industrias, se usa para predecir cuándo una máquina podría fallar, lo que permite hacer mantenimientos proactivos y evitar paradas no planificadas.
5. Optimización de precios: se pueden modelar diferentes escenarios para determinar el punto de precio óptimo y así maximizar las ventas o los márgenes de beneficio.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo es una forma avanzada de data analytics que no solo se centra en predecir futuros eventos o tendencias, sino que también ofrece recomendaciones específicas para manejar posibles resultados futuros. En otras palabras, mientras que el análisis descriptivo muestra "lo que ha pasado" y el predictivo indica "lo que podría pasar". Por su parte, el análisis prescriptivo aconseja sobre "qué acción realizar" para lograr un objetivo o solucionar un problema.

Este tipo utiliza técnicas complejas como la optimización, la simulación y el aprendizaje automático para encontrar la mejor solución entre diversas opciones. Puede considerarse como el siguiente paso después del análisis predictivo, ya que toma las predicciones y utiliza modelos para identificar las decisiones óptimas.

Algunas de sus aplicaciones empresariales incluyen:

1. Optimización de la cadena de suministro: a través del análisis de diversos factores como costes, ubicación, transporte y demanda, se pueden generar estrategias para optimizar toda la cadena de suministro.
2. Gestión de recursos humanos: puede ayudar a decidir qué empleados asignar a qué proyectos, cómo diseñar programas de formación o cómo mejorar la satisfacción laboral para retener talento.
3. Marketing personalizado: al combinar el análisis de comportamiento del cliente con factores como estacionalidad y tendencias de mercado, se pueden crear campañas de marketing más efectivas.
4. Toma de decisiones estratégicas: ayuda a los líderes empresariales a evaluar múltiples variables y escenarios para tomar decisiones informadas sobre inversiones, adquisiciones o entrada a nuevos mercados.
5. Control de calidad: en la manufactura, puede ayudar a identificar los métodos más efectivos para mantener o mejorar la calidad del producto.

Diagnóstico analítico

El análisis diagnóstico es una forma de data analytics que busca entender las causas subyacentes que han contribuido a un determinado resultado. Es decir, mientras que el análisis descriptivo se centra en qué ha ocurrido y el predictivo en qué podría ocurrir, el diagnóstico se enfoca en responder la pregunta "¿por qué ocurrió algo?".

Este diagnóstico implica una exploración más profunda de los datos y, a menudo, el uso de técnicas estadísticas para identificar relaciones entre diferentes variables. Su objetivo es desentrañar los factores que han llevado a ciertos resultados para comprender mejor cómo se pueden corregir en el futuro.

En el entorno empresarial, el análisis diagnóstico tiene aplicaciones muy variadas:

1. Mejora del rendimiento: si una empresa identifica que las ventas han disminuido, puede ayudar a entender las razones detrás de esta caída. Podría ser debido a factores internos, como un problema de calidad, o externos, como una nueva competencia en el mercado.
2. Evaluación de campañas de marketing: si una campaña específica ha superado o no ha cumplido las expectativas, se puede utilizar este tipo de análisis para entender qué elementos específicos contribuyeron al éxito o al fracaso.
3. Control de costes: si los costes operativos de una empresa aumentan, el análisis diagnóstico puede ayudar a identificar qué áreas son responsables y por qué, permitiendo a la empresa tomar medidas correctivas.
4. Satisfacción del cliente: si los índices de satisfacción del cliente cambian, se puede investigar cuáles son los factores que contribuyen a estos cambios para implementar mejoras.

7 pasos a seguir para realizar una buena estrategia de Data Analytics

La metodología para analizar los datos de una compañía es propia de cada empresa, no existe una única forma de llevar a cabo el estudio de los datos. Por este motivo, es imprescindible contar con profesionales que puedan responder a las necesidades particulares de nuestro negocio.

Sin embargo, podemos destacar algunos pasos del proceso que generalmente encontramos en la mayoría de metodologías:

1. Inventario de preguntas

Todo proceso de Data Analytics nace con una pregunta: cuánto voy a facturar el próximo año, cuánto tengo que invertir para obtener beneficios, cuál es el mejor mes para lanzar un producto, etc. Es imprescindible saber qué respuestas estamos buscando para poder encontrar en los datos la información necesaria.

2. Recopilación de datos

El siguiente paso es conseguir datos que puedan ayudarnos a responder a nuestras preguntas. Los datos pueden proceder de innumerables fuentes, como búsquedas en internet, sistemas y aplicaciones, datos de organizaciones y empresas o investigaciones e informes. Es importante encontrar fuentes que sean fiables y que presenten la información de manera estructurada y clara.

3. Procesamiento y organización de datos

La limpieza, estandarización y organización de las informaciones recolectadas son imprescindibles para que el análisis sea un éxito. Los datos generados suelen contener una serie de inconsistencias que pueden llegar a perjudicar el análisis y, por consiguiente, llevar a la toma de decisiones erróneas.

4. Análisis de los datos

Una vez tenemos los datos procesados y correctamente organizados, podemos proceder a su análisis. Aunque se pueden realizar análisis más complejos, lo cierto es que, si no queremos complicarnos demasiado en un inicio, un análisis básico ya puede ser de inmensa ayuda para empresas y negocios.

5. Desarrollo de modelos y algoritmos

En ocasiones, analizar datos puede resultar muy complejo. Por ejemplo, cuando tenemos que analizar miles de variables en el comportamiento de los usuarios. O cuando no conseguimos ver estándares o patrones en nuestros datos. Cuando esto ocurre, la alternativa suele ser el desarrollo de modelos estadísticos y algoritmos. Y es que son capaces de analizar todas esas variables en cuestión de minutos o detectar patrones imperceptibles a los ojos de un ser humano.

6. Visualización de los datos

Con tal de garantizar que las conclusiones del análisis estén alineadas con el objetivo de nuestro estudio, es necesario examinar visualmente los resultados. Este análisis se realiza mediante gráficos que ayudan a detectar estándares y patrones imprescindibles en la toma de decisiones.

7. Toma de decisiones

Una vez tenemos los datos, podemos empezar a tomar acción. Con los estándares encontrados seremos capaces de decidir estratégicamente los próximos pasos para nuestro negocio. Así veremos lo que está funcionando, lo que necesita mejorar o lo que hay que evitar.

Según la empresa de investigación de mercados Gartner, existen cuatro áreas en las que puede emplearse el análisis de datos:

1.       Análisis descriptivo: informes en un periodo de tiempo específico. Analizar, por ejemplo, los datos obtenidos en los últimos tres meses para tomar acción en los siguientes.

2.       Análisis predictivo: ayudan a predecir situaciones que se van a producir en un futuro cercano. Por ejemplo, calcular el crecimiento futuro de una empresa.

3.       Análisis prescriptivo: analizan y cuentan cuáles son los pasos que deben dar las empresas para llegar al punto deseado en el que se quieren encontrar. Pongamos que queremos crecer en un +10k nuestra facturación anual. Los datos analizados nos darán unos pasos determinados que deberemos seguir para llegar a nuestro objetivo.

4.       Diagnóstico analítico: buscan el origen de un suceso y ayudan a determinar el motivo por el que sucedió. Por ejemplo, si se ha producido un pico de ventas en un periodo determinado, gracias al diagnóstico analítico podríamos saber cuál ha sido el origen de este aumento de facturación.

Hoy en día, en el mundo empresarial, el Data Analytics es indispensable, pues ofrece una ventaja competitiva inigualable. Su gran baza es que transforma números crudos en información accionable. Con lo que las empresas pueden optimizar operaciones, mejorar la toma de decisiones y descubrir nuevas oportunidades de mercado. No importa el tamaño de la empresa, los datos son el recurso más valioso para impulsar el éxito. De ahí la relevancia del Business Analytics.