¡Descubre todo sobre el Data Analytics y entiende cómo puede ser extremadamente útil para las empresas! ¡Lee aquí! 

Actualmente, no es suficiente simplemente visualizar y recopilar datos si no sabes cómo medirlos, ya que todo lo que es medible puede ser optimizado. Para esto existe la cultura del Data Analytics, ideal para guiar a los líderes y a sus empresas a través de una jornada personalizada, garantizando una toma de decisiones más acertada. 

Además, internamente, los gestores necesitan comprender de manera básica y práctica la ciencia de los datos. Solo con esta familiarización podrán trabajar de manera efectiva con sus equipos sobre el tema. 

En este texto, vamos a explicar qué es realmente el Data Analytics y cómo esta ciencia puede ayudar a que tu organización crezca y asegure los mejores resultados para los clientes y socios. 

¡Buena lectura! 

 

¿Qué es el Data Analytics? 

El Data Analytics, traducido como “Análisis de Datos” en español, es el proceso que examina conjuntos de datos con el objetivo de explorar y sacar conclusiones sobre las informaciones contenida en ellos, identificando patrones y oportunidades para optimizar los procesos internos. 

En resumen, el Data Analytics busca trabajar con informaciones concretas con relación a algo, explorando, transformando, analizando y encontrando datos relevantes para el negocio, dando apoyo en la toma de decisiones. 

Bastante popular, el Data Analytics facilita la adopción de estrategias diversas que buscan ayudar a las marcas a conocer mejor a su público, aumentar las ventas, reducir los índices de insatisfacción de los consumidores, etc. 

 

¿Cómo hacer Data Analytics?  

Mucho más que examinar hojas de cálculo y textos y crear infografías, el proceso de Data Analytics permite la preparación de conjuntos de datos y debe seguir algunas etapas para concluir el trabajo con éxito: 

Recopilación  
Es la base de todo. Se deben recopilar datos de diversas formas, ya sea a través de Web Scraping, consultas a bases de datos o exploración de Big Data (conjunto de datos voluminosos utilizado para resolver problemas empresariales). 

Procesamiento
Esta etapa es fundamental para filtrar los datos y garantizar que todos los que continúen en el proceso sean de calidad. 

Análisis  
Se realiza con la ayuda de software, lo que permite separar un conjunto de datos y analizarlos hasta llegar a conclusiones. 

Interpretación  
Aquí es donde se considera el aspecto más humano. El analista debe revisar los datos a través de procesos predefinidos para llegar a una conclusión. Esta etapa final ayuda a simplificar los patrones y comportamientos, describiéndolos en informes y gráficos de fácil comprensión. 

 

¿Cuáles son los tipos de Data Analytics? 

Existen 4 tipos de Data Analytics disponibles en el mercado: 

Predictiva: enfocada en lidiar con probabilidades, es ideal para predecir eventos basándose en técnicas de modelaje predictivo, análisis de regresión, pronóstico, estadísticas multivariables, coincidencia de patrones y aprendizaje automático (Machine Learning). Su objetivo principal es anticipar los efectos de una toma de decisiones, comprendiendo la situación del mercado para asegurar buenos resultados. Ayuda a responder preguntas como: ¿qué es probable que suceda si tomo esta decisión? 

Ejemplo: En la Copa Mundial de 2014, el gobierno utilizó este análisis para medir el movimiento en calles y redes sociales, prediciendo las manifestaciones con mayor adhesión o que serían violentas. 

Prescriptiva: busca calcular la mejor manera de lograr o influir en un resultado, dirigiendo la acción hacia el camino ideal a seguir. A través del uso de técnicas de análisis de gráficos, simulación, procesamiento de eventos y recomendaciones, esta opción responde preguntas como: ¿qué debemos hacer? ¿Qué podemos hacer para que ocurra un resultado determinado? 

Por ejemplo: en el sector de la salud, se pueden identificar patrones de enfermedades en grupos de pacientes y verificar cómo impactarán a cada grupo. De esta manera, se elige la alternativa más efectiva.
NOTA: al combinar las opciones predictiva y prescriptiva, las empresas pueden resolver problemas comerciales y guiar a los líderes a tomar decisiones más inteligentes. 

Descriptiva: opuesta a los dos análisis anteriores que se centran en estadísticas y posibilidades, esta opción tiene como objetivo comprender lo que está sucediendo en el momento actual de la empresa (presente). Con el uso de herramientas de Business Intelligence, visualiza datos y paneles, garantizando respuestas precisas sobre preguntas sin un motivo lógico (lo que sucedió o está sucediendo). Por ejemplo, puede contestar sobre gasto, proveedores, ritmo de trabajo y facturación. 

Diagnóstica: se enfoca en comprender una situación, revelando las razones por las cuales la situación haber ocurrido de tal manera. Diferente de la descriptiva, que se preocupa por responder qué está sucediendo, la diagnóstica requiere habilidades detalladas y de minería de datos para responder preguntas sobre por qué ocurrió el motivo X. 

Por ejemplo: utilizar diagnósticos que identifiquen los comportamientos de los profesionales que siguen un camino correcto para alcanzar metas. 

Ejemplo: una farmacia necesita vender una determinada medicina en tu stock. Con el análisis diagnóstico, puede elaborar el perfil del consumidor que comprará ese producto, creando campañas dirigidas a él y aumentando el (ROI). 

 

Ventajas del Data Analytics para empresas  

Esta herramienta proporciona diversas ventajas a las organizaciones, ya que permite comprender mejor las necesidades de cada cliente, asegurando estrategias personalizadas que optimizan los resultados del negocio y mejoran el rendimiento y el reconocimiento en el mercado.
Además, las marcas garantizan otros beneficios, como:  

  • Mejora en los procesos;  
  • Adelantarse a la competencia;  
  • Entender las tendencias del mercado y el comportamiento del consumidor; 
  • Elaborar estrategias más eficientes; 
  • Obtener ideas que ayudan a mejorar la tasa de conversión;  
  • Aumento en la facturación. 

 

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