¿Qué es el análisis de datos?

¿Alguna vez ha necesitado tomar una decisión empresarial y se ha encontrado eligiendo entre pruebas anecdóticas y abrumadoras hojas de cálculo llenas de datos sin procesar? Ahí es donde entra en juego la analítica de datos. Se trata de convertir los datos en información significativa y práctica que ayude a las empresas a tomar decisiones inteligentes

El trabajo de un analista de datos consiste en tomar datos en bruto, organizarlos y darles sentido. Convierten cifras confusas en información clara y comprensible. Una vez que han averiguado qué dicen los datos, comparten sus conclusiones con la empresa, a menudo con sugerencias o recomendaciones sobre qué hacer a continuación

Piense en el análisis de datos como una forma de resolver problemas o retos empresariales específicos. Se trata de detectar patrones en los datos que puedan indicarle cosas valiosas, como el comportamiento de determinados grupos de clientes o el uso que hacen los empleados de una herramienta concreta.

La analítica de datos es una herramienta que puede ayudar a la empresa a mejorar sus resultados

En resumen, la analítica de datos le ayuda a comprender acontecimientos pasados y anticipar tendencias futuras. En lugar de tomar decisiones basadas en suposiciones, utilizas datos precisos para guiar tus elecciones.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

La analítica de datos es clave para liberar el potencial empresarial en el mundo actual, basado en los datos. Ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes, agilizar los procesos y mantenerse por delante de la competencia. Al convertir los datos brutos en información útil, la analítica de datos permite a las empresas identificar oportunidades, evitar riesgos y mejorar su rendimiento general

La analítica de datos actúa como una guía, ayudando a los responsables de la toma de decisiones a navegar por grandes cantidades de información para que puedan construir mejores casos de negocio, basar estrategias en pruebas cuantitativas y lograr mejores resultados. Ya se trate de elegir la mejor estrategia de marketing, optimizar las cadenas de suministro o lanzar un nuevo producto, la analítica de datos garantiza que las decisiones estén bien fundamentadas y tengan probabilidades de éxito.

Además, el análisis de datos permite a las empresas comprender mejor sus operaciones. Arroja luz sobre las preferencias de los clientes, las tendencias del mercado y la eficiencia con la que funcionan las cosas. Al profundizar en los datos, las empresas pueden descubrir información que les ayude a mejorar e innovar

Por último, el análisis de datos proporciona a las empresas una ventaja natural. Al examinar las tendencias del mercado, los hábitos de los clientes y las actividades de la competencia, las empresas pueden encontrar nuevas oportunidades y detectar posibles problemas en una fase temprana. Esta información les ayuda a ajustar sus estrategias para mantenerse a la vanguardia, asegurándose de que siguen siendo relevantes y exitosas en un mercado que avanza a un ritmo vertiginoso.

La analítica de datos es una herramienta fundamental para las empresas

¿Cuáles son los diferentes tipos de analítica de datos?

Comprender los distintos tipos de análisis de datos puede ayudarle a sacar el máximo partido de sus datos. Hay cuatro tipos clave a tener en cuenta:

• Análisis descriptivo: Este es el punto de partida del análisis de datos. Examina los datos históricos para saber qué ha ocurrido. Por ejemplo, el análisis descriptivo puede ayudarte a identificar un pico en las ventas de videoconsolas en noviembre y diciembre. Es ideal para detectar tendencias mediante tablas y gráficos
• Análisis de diagnóstico: Una vez que sabe qué ha pasado, el siguiente paso es determinar por qué. El análisis de diagnóstico profundiza para descubrir las razones de las tendencias. En nuestro ejemplo de la consola de juegos, esto podría revelar que la gente compra consolas como regalo, lo que lleva a un aumento de las ventas durante estos meses.
• Por ejemplo, si la gente compra consolas como regalo, las ventas aumentan durante estos meses
• Análisis predictivo: El análisis predictivo le ayuda a prever lo que podría ocurrir en el futuro. Puede predecir lo que puede ocurrir en el futuro analizando datos históricos y observando las tendencias del sector. Por ejemplo, si conoce el pico anual de ventas de consolas, puede prever que se repetirá el año que viene
• Análisis prescriptivo: La analítica prescriptiva te dice qué acciones tomar a continuación. Combina datos de todas las fuentes para recomendar el mejor curso de acción. Conociendo la tendencia de las ventas estacionales, podría lanzar anuncios dirigidos en septiembre para impulsar aún más las ventas.
• Analítica prescriptiva

Juntos, estos tipos de análisis ayudan a las empresas a tomar decisiones más inteligentes, a comprender mejor sus operaciones, a predecir tendencias futuras y a tomar medidas efectivas basadas en la visión de los datos.

La analítica de datos es una de las herramientas de análisis más importantes para las empresas

Herramientas como CRM Analytics pueden mejorar este proceso examinando grandes conjuntos de datos y utilizando IA, como Salesforce Einstein, para recomendar las mejores estrategias.

Las herramientas de CRM Analytics pueden mejorar este proceso examinando grandes conjuntos de datos y utilizando IA, como Salesforce Einstein, para recomendar las mejores estrategias

¿Qué son las técnicas de análisis de datos?

Ahora que hemos cubierto los diferentes tipos de analítica de datos, veamos los métodos utilizados para analizar los datos.

Técnicas de análisis de datos

Aquí hay algunas técnicas esenciales:

Análisis de regresión

El análisis de regresión identifica la relación entre variables. Por ejemplo, supongamos que trabajas en una empresa minorista y quieres determinar si tus campañas de marketing por correo electrónico impulsan las compras de los clientes. Utilizando el análisis de regresión, puedes decidir si el aumento de la frecuencia de las campañas de correo electrónico conduce a mayores ventas. Es genial para detectar tendencias y hacer predicciones, aunque no te dice directamente sobre la causa y el efecto.

Análisis factorial

El análisis factorial simplifica grandes conjuntos de datos mediante la identificación de fuerzas subyacentes que explican los patrones de sus datos. Por ejemplo, si envía una encuesta a los clientes, el análisis de factores puede agrupar respuestas relacionadas, como la vinculación de los niveles de ingresos con los hábitos de gasto. Esto facilita la comprensión de los datos y descubre patrones ocultos.

Simulación Monte Carlo

La simulación Monte Carlo es el método al que debe recurrir cuando necesite tomar decisiones con muchos resultados posibles. Utiliza modelos informáticos para predecir la probabilidad de diferentes escenarios. Por ejemplo, si estás calculando los beneficios futuros, esta simulación puede mostrarte varios resultados basados en las cifras de ventas y los gastos existentes, lo que te ayudará a comprender los posibles riesgos y beneficios antes de tomar decisiones.

La simulación de Monte Carlo es el método al que debes recurrir cuando necesites tomar decisiones con muchos resultados posibles

Análisis de conglomerados

Este método le ayuda a encontrar agrupaciones naturales dentro de sus datos. Se utiliza a menudo en marketing para segmentar a los clientes en grupos distintos para la publicidad dirigida. Por ejemplo, una compañía de seguros podría utilizar el análisis de conglomerados para identificar las zonas con un alto índice de reclamaciones, lo que ayudaría a abordar los factores de riesgo con mayor eficacia. Aunque revela patrones, no explica por qué existen esos patrones, por lo que es un punto de partida para un análisis más profundo.

Análisis de cohortes 

El análisis de cohortes agrupa a los usuarios en función de rasgos comunes, como el primer producto que compraron. El seguimiento de estos grupos a lo largo del tiempo permite identificar tendencias y comportamientos. Por ejemplo, si lanza un nuevo programa de fidelización, puede controlar si los clientes que se unieron al programa al principio siguen más comprometidos y realizan más compras que los que se unieron más tarde. Esta información le ayudará a perfeccionar sus estrategias para mejorar la retención y la satisfacción de los clientes

El tratamiento de grandes cantidades de datos puede resultar desalentador, pero las herramientas de análisis de datos adecuadas pueden hacerlo manejable y ayudarle a darles sentido. Estas herramientas te permiten descubrir información valiosa y presentar tus hallazgos de una manera que sea fácil de entender para todo el mundo, independientemente de su formación

Los analistas suelen utilizar varias herramientas a lo largo de las diferentes etapas del proceso de análisis de datos:

Extracción de datos

La minería de datos le ayuda a descubrir características esenciales en sus datos, que puede aplicar a problemas del mundo real. Las herramientas de minería de datos automatizan la búsqueda de patrones y tendencias dentro de los datos. Los beneficios de las herramientas de minería de datos incluyen:

• Automatización de tareas complejas de exploración de datos
• Posibilidades de uso
• Identificar patrones y tendencias rápidamente
• Aplicar los conocimientos para resolver problemas del mundo real de forma eficaz

Inteligencia empresarial

Inteligencia empresarial significa utilizar el análisis de datos para interpretar la narrativa dentro de sus datos y tomar decisiones bien informadas. Tanto si está en una pequeña startup como en una gran corporación, la inteligencia empresarial puede ayudarle:

• Mejorar el rendimiento general
• Mejorar la satisfacción del cliente
• Obtener una ventaja competitiva
• Potencie la salud y el crecimiento de su empresa

Para ver un ejemplo del mundo real, lea cómo John Lewis Partnership utilizó Salesforce Business Intelligence para mejorar la experiencia del cliente.

Visualización de datos

Transformar datos sin procesar en formatos visuales es una forma poderosa de comprender patrones y tendencias complejas. Las herramientas de visualización de datos como Tableau facilitan la creación de tablas, gráficos y otras representaciones visuales claras y atractivas. He aquí por qué son esenciales:

• Le ayudan a captar rápidamente las principales percepciones de sus datos
• Por qué son tan importantes?
• Los visuales son más atractivos y fáciles de compartir con las partes interesadas
• Simplifican la comunicación de datos complejos de una forma accesible para todos

Al dominar estas herramientas, puede desbloquear una gran cantidad de beneficios basados en datos, haciendo que su trabajo sea más impactante y eficiente. Cada herramienta tiene sus puntos fuertes, por lo que explorar y encontrar la combinación adecuada para sus necesidades es vital.

Envolviendo el impacto de la analítica de datos en el éxito empresarial

La analítica de datos es fundamental para todas las empresas en el entorno actual impulsado por los datos. Al aprovechar los análisis y las herramientas adecuadas, las empresas pueden convertir los datos en bruto en información valiosa, tomar decisiones bien informadas en todas las unidades de negocio y mantener una ventaja competitiva

Independientemente de que esté empezando o quiera profundizar en sus conocimientos de análisis de datos, comprender y utilizar estas técnicas puede mejorar significativamente el rendimiento de su empresa. Para obtener más información sobre los beneficios financieros de las herramientas de análisis de datos, lea el informe Total Economic Impact™ Of Tableau.

El impacto económico total™ de Tableau

Vea cómo los clientes de Tableau han aumentado el conocimiento de los datos y mejorado la toma de decisiones en toda la empresa.