Tipos de análisis de datos, beneficios y ejemplos

En el mundo actual, rico en datos, entender cómo analizar y extraer el valor de los datos de tu negocio es uno de los principales motores del éxito.

Un dato ampliamente citado de un informe de Forrester Research indica que, en promedio, las empresas analizan solo el 12% de sus datos disponibles. Como era de esperar, eso significa que el otro 88% de sus datos se desperdicia. Las razones incluyen la falta de herramientas de análisis, silos de datos restrictivos y usuarios que no saben qué datos son valiosos y cuáles podrían ignorarse.

Con tantos datos y tan poco tiempo para actuar sobre ellos, la capacidad de saber cómo recopilar, seleccionar, organizar y entender efectivamente los datos de tu negocio puede ser difícil, pero el análisis de datos es una excelente solución.

Para ayudarte a entender el poder del análisis de datos y cómo puedes usarlo para mejorar tus prácticas comerciales, respondemos las preguntas más importantes sobre análisis de datos:

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos se define como un proceso de limpieza, análisis, interpretación y visualización de datos para revelar información útil que guíe tu proceso de toma de decisiones empresariales.

Junto con el análisis de datos, a menudo oirás el término analítica de datos. La diferencia entre ambos es que la analítica de datos es una ciencia integral que abarca todo el proceso de gestión de datos, incluyendo el análisis de datos en sí, una variedad de herramientas y técnicas utilizadas para profundizar en los datos, así como herramientas de visualización de datos utilizadas para comunicar los resultados del análisis de datos.

¿Qué hace el análisis de datos?

La respuesta más directa a la pregunta de qué hace el análisis de datos es que ayuda a extraer información de los datos para guiar mejores y más inteligentes decisiones empresariales. Hay varios tipos de análisis de datos dependiendo de la pregunta que intentes responder, pero el proceso de análisis de datos generalmente pasa a través de cinco frases clave:

• Identificar los datos que deseas analizar
• Recopilar los datos
• Limpiar los datos para el análisis
• Analizar los datos

• Interpretar los resultados del análisis de datos

Al realizar análisis de datos, ya sea para posicionamiento de mercado, entender las necesidades de los clientes, o mejorar el rendimiento de tus campañas de marketing, proporcionas a tu organización la información necesaria para tomar las mejores decisiones posibles y actuar en el momento correcto, aprovechando al máximo cualquier oportunidad.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

La tecnología está cambiando rápidamente la forma en que las empresas operan, y por eso el análisis de datos es más importante ahora que nunca. Ser impulsado por datos y tomar decisiones basadas en datos es la única forma de estar completamente seguro al tomar decisiones sobre el futuro de tu negocio.

El análisis de datos puede ayudar a las empresas a:

• Mejorar aspectos específicos de sus productos y servicios
• Tomar decisiones comerciales más rápidas e informadas basadas en hechos
• Obtener una comprensión más profunda de los requisitos de los clientes
• Analizar las debilidades y fortalezas de los competidores y descubrir oportunidades de mejora
• Identificar formas de reducir costos y aumentar ganancias
• Visualizar datos y darles sentido
• Descubrir problemas de rendimiento que requieren acción

Como puedes ver, el análisis de datos proporciona a las organizaciones muchos beneficios. En última instancia, el análisis y uso de datos de la manera correcta lleva a clientes más satisfechos, nuevos usuarios, mayores ingresos y una estrategia exitosa. Y estas son todas razones por las que creemos que la toma de decisiones basada en datos es el mapa para el éxito y una de las principales cosas en las que los negocios deberían enfocarse en el futuro. Elimina completamente los sentimientos viscerales como un factor y se enfoca únicamente en los hechos.

Tipos de análisis de datos

Estos son los 4 tipos principales de análisis de datos:

Análisis descriptivo (qué sucedió)

El propósito del tipo de análisis de datos descriptivo es responder la pregunta de qué sucedió. No intenta explicar por qué esto podría haber sucedido o qué sucedería después, simplemente se enfoca en proporcionar una descripción general fácil de digerir de lo que ha sucedido en el pasado. Lo hace ordenando, manipulando e interpretando datos sin procesar de varias fuentes de datos para transformarlos en información útil para tu negocio.

La agregación de datos y la minería de datos son las dos técnicas principales utilizadas en el análisis descriptivo. La agregación de datos es el proceso de recopilar datos y presentarlos en un formato resumido, mientras que la minería de datos es la parte del análisis. En la parte del análisis, los analistas pueden explorar los datos recopilados para descubrir patrones o tendencias. El resultado es una representación visual de datos en forma de gráfico, diagrama o panel de control.

Uno de los usos más importantes del análisis descriptivo en los negocios es el seguimiento de KPIs (indicadores clave de rendimiento) para describir cómo se está desempeñando una empresa en todos los niveles. Puede usarse para rastrear tus KPIs de marketing o KPIs del CEO, todo lo que necesitas y deberías estar vigilando de cerca.

Realizar análisis descriptivo es el primer paso para analizar tus datos y aprovecharlos al máximo. Aunque no te permitirá predecir resultados futuros o responder preguntas como por qué sucedió algo, organiza tus datos y los prepara para un análisis adicional.

Análisis diagnóstico (¿por qué sucedió?)

El análisis diagnóstico es uno de los tipos más poderosos de análisis de datos. Después de que ya sabes qué sucedió, el siguiente paso lógico es descubrir por qué sucedió, y esto es lo que hace el análisis diagnóstico. En esencia, el tipo de análisis de datos diagnóstico ayuda a los usuarios a obtener una comprensión contextual de por qué algo ha sucedido. Cuando eres consciente de por qué algo sucedió y cómo sucedió, puedes encontrar fácilmente formas de abordar el problema.

Por ejemplo, si tu análisis descriptivo muestra que hubo una caída del 15% en tu tasa de apertura del correo electrónico de marketing durante el mes de septiembre, puedes descubrir por qué realizando un análisis diagnóstico. Y viceversa, si tu análisis descriptivo muestra un aumento del 40% en el tráfico del sitio web en comparación con el mes anterior, puedes realizar un análisis diagnóstico para descubrir qué causó ese aumento positivo y cómo puedes eventualmente mantener ese tráfico en el futuro.

El análisis diagnóstico es una forma de análisis avanzado, y se caracteriza por técnicas como exploración detallada, descubrimiento de datos, minería de datos y correlaciones. Las empresas realizan este tipo de análisis de datos para entender las conexiones entre datos e identificar patrones de comportamiento.

Análisis predictivo (¿qué es probable que suceda?)

Como sugiere el nombre, el análisis predictivo predice qué es probable que suceda en el futuro. Lo hace utilizando los resultados del análisis descriptivo y diagnóstico, junto con ML (aprendizaje automático) e IA (inteligencia artificial). Basándose en patrones y tendencias descubiertos en los dos análisis anteriores, el análisis predictivo estima la probabilidad de eventos y resultados futuros. Esto es especialmente útil para las empresas ya que les permite planificar con anticipación y crear estrategias basadas en hechos.

El análisis predictivo se utiliza para mucho más que solo pronósticos. También ayuda a empresas en todo tipo de industrias a detectar fraudes y reducir el potencial de riesgo, mejorar operaciones, desarrollar estrategias de marketing mejores y más efectivas, mejorar el servicio al cliente, reducir costos, etc.

Un punto importante a tener en cuenta sobre el análisis predictivo es que la confiabilidad de las predicciones depende mucho de las técnicas de análisis predictivo elegidas y la calidad de los datos utilizados. El análisis predictivo implica técnicas de análisis como regresión, clasificación, valores atípicos, análisis de series de tiempo y más. Estas técnicas requieren grandes cantidades de datos de alta calidad y una comprensión profunda de lenguajes de programación como R y Python, lo que hace que sea más difícil para algunas empresas implementarlas debido a la falta de experiencia de la fuerza laboral necesaria.

Afortunadamente, hay muchas herramientas de análisis disponibles para ayudar a tu empresa a aprovechar el análisis predictivo para desarrollar una predicción informada de cómo pueden desarrollarse las cosas en el futuro.

Análisis prescriptivo (¿cómo sucederá?)

El tipo de análisis de datos final y más avanzado es el prescriptivo. El análisis prescriptivo combina la información de todos los análisis anteriores para determinar qué debe hacerse a continuación. Te muestra cómo puedes aprovechar mejor los resultados futuros que se han predicho y responde la pregunta de cómo harás que suceda.

El análisis prescriptivo utiliza el espectro completo de técnicas complejas de ciencia de datos, incluyendo análisis avanzado, y es el análisis más difícil de realizar. La confiabilidad del análisis prescriptivo depende de qué tan bien hayas realizado el análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo y su precisión.

Y como puedes imaginar, el análisis prescriptivo es lo más importante cuando se trata de tomar medidas. Cada tipo de análisis de datos descubre información valiosa y útil, pero solo cuando los usas todos juntos puedes entender la imagen completa para asegurar los mejores resultados. Es excelente saber qué es probable que suceda en el futuro, pero si no identificas qué deberías hacer a continuación para aprovechar al máximo este conocimiento, entonces no podrás lograr mejores resultados y hacer crecer tu negocio.

Ejemplos de análisis de datos

Todo tipo de empresas en todo tipo de industrias pueden aprovechar el poder del análisis de datos. Estos son algunos ejemplos de la vida real de cómo 9 industrias diferentes están poniendo los datos a trabajar:

Pronóstico del tiempo - acumula datos sobre el estado actual de las condiciones atmosféricas, particularmente temperatura, humedad y viento, y a través del proceso atmosférico, los analistas de datos determinan qué clima esperar.

Hoteles - intentan predecir el número de huéspedes para cualquier noche dada para maximizar la ocupación y aumentar los ingresos.

Aerolíneas - utilizan análisis predictivo para establecer precios de boletos y determinar requisitos de mantenimiento de aeronaves.

Marketing - los equipos de marketing están utilizando análisis de datos para ejecutar campañas de marketing dirigidas segmentando audiencias.

Finanzas - las instituciones financieras pueden desarrollar modelos de riesgo de crédito, pronosticar tendencias del mercado financiero y predecir el impacto de nuevas políticas, leyes y regulaciones en empresas y mercados.

Manufactura - utiliza análisis predictivo para monitorear el rendimiento de proveedores, predecir requisitos de mantenimiento y optimizar la capacidad de producción.

Salud - hospitales, doctores y otras instalaciones de atención médica pueden rastrear el tratamiento de pacientes y determinar pacientes que corren riesgo de desarrollar enfermedades.

Seguridad - protege a empresas e individuos de hackers y ciberdelincuentes.

Entrega - empresas como DHL y FedEx están utilizando análisis de datos para examinar datos recopilados y mejorar su eficiencia general.

Python para análisis de datos

Python es un lenguaje de programación de propósito general que consta de estructuras de datos de alto nivel, tipado dinámico y vinculación dinámica, y una variedad de otras características que la hacen valiosa para el desarrollo de aplicaciones complejas, así como para análisis de datos potentes. Gracias a esto, Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado para la ciencia de datos. Presenta a los desarrolladores una miríada de opciones para visualizar datos y obtener información.

La visualización de datos juega un papel importante en el proceso de análisis de datos y ayuda a hacer que los datos sean más claros y más fáciles de entender para todo tipo de usuarios, incluyendo aquellos que no tienen ninguna habilidad analítica. La representación visual de datos con herramientas de visualización de datos de Python puede ayudarte a identificar tendencias, patrones y correlaciones que los usuarios típicamente nunca descubren.

Otra ventaja de usar Python para análisis de datos es que ofrece numerosas bibliotecas de visualización de código abierto y comerciales. Basándote en el tipo de datos que tienes y deseas analizar, puedes elegir entre gráficos financieros, gráficos científicos, gráficos comerciales y mucho más.

R para análisis de datos

Python es una excelente herramienta de análisis de datos, pero el análisis de datos no es su enfoque principal, mientras que R es un lenguaje que se utiliza principalmente para análisis de datos.

R es un lenguaje de programación y entorno para computación estadística, análisis gráfico de datos e investigación científica que permite a desarrolladores y científicos de datos crear varios tipos de visualizaciones para representar datos complejos y sin procesar con codificación mínima. R fue construido para demostrar los resultados del análisis estadístico con el módulo de gráficos base que te permite crear gráficos y diagramas con facilidad.

Crear visualizaciones de datos en R es una técnica de extracción de información de datos con la ayuda de funcionalidades diversas de R, como sus poderosas capacidades gráficas y una amplia selección de conjuntos de datos. Al igual que Python, R también ofrece varias bibliotecas de visualización, incluyendo ggplot2, que permite a los usuarios crear casi cualquier tipo de gráfico y mejora la calidad y estética de cualquier gráfico.

Herramientas de análisis de datos

Las herramientas de análisis de datos simplifican la forma en que los usuarios procesan y analizan datos, exploran las relaciones y correlaciones entre conjuntos de datos, e identifican patrones y tendencias para la interpretación.

Slingshot es simultáneamente una herramienta de inteligencia empresarial que te proporciona paneles de control y análisis, una plataforma de chat para facilitar la colaboración, un software de gestión de proyectos, y una herramienta de planificación para el equipo, ayudando con la propiedad, división de tareas y seguimiento del progreso y/o problemas. Conectar con los datos de manera significativa que lleve a acciones nunca ha sido más fácil. Y eso es, en última instancia, de lo que se trata una cultura impulsada por datos - poner los hechos en primer plano de una manera inteligente, con análisis, creatividad e impulso de éxito.

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