Tipos de análisis de datos, beneficios y ejemplos

En el mundo actual, rico en datos, comprender cómo analizar y extraer el valor de los conocimientos de su empresa es uno de los principales impulsores del éxito.

Una cifra ampliamente citada de un artículo de Forrester Research dice que, en promedio, las empresas analizan sólo el 12% de los datos disponibles. Lo has adivinado, eso significa que el otro 88% de sus datos se desperdicia. Las razones de esto incluyen la falta de herramientas de análisis, silos de datos represivos y el hecho de que los usuarios no saben qué datos son valiosos y cuáles podrían ignorarse.

Con tantos datos y tan poco tiempo para actuar en consecuencia, la capacidad de saber cómo recopilar, seleccionar, organizar y comprender de manera efectiva los datos de su negocio puede ser difícil, pero el análisis de datos es una gran solución.

Para ayudarlo a comprender el poder del análisis de datos y cómo puede utilizarlo para mejorar sus prácticas comerciales, respondemos las preguntas más candentes sobre el 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 oriente su proceso de toma de decisiones comerciales.

Junto con el análisis de datos, a menudo escuchará el término análisis de datos. La diferencia entre ambos es que el análisis de datos es una ciencia global que abarca todo el proceso de gestión de datos, incluido el análisis de datos en sí, una variedad de herramientas y técnicas utilizadas para profundizar en los datos, así como las herramientas de visualización de datos utilizadas para comunicarse. los resultados del análisis de datos.

¿Qué hace el análisis de datos?

La respuesta más sencilla a la pregunta de qué hace el análisis de datos es que ayuda a extraer información de los datos para guiar decisiones comerciales mejores y más inteligentes. Existen varios tipos de análisis de datos según la pregunta que intente responder, pero el proceso de análisis de datos generalmente se desarrolla a través de cinco frases clave:

• Identifique los datos que desea analizar
• Recoger 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 posicionarse en el mercado, comprender las necesidades de los clientes o mejorar el rendimiento de sus campañas de marketing, proporciona a su organización la información necesaria para tomar las mejores decisiones posibles y actuar en el momento adecuado, aprovechando al máximo. de cualquier oportunidad.

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¿Por qué es importante el análisis de datos?

La tecnología está cambiando rápidamente la forma en que operan las empresas y es por eso que el análisis de datos es ahora más importante que nunca. Estar basado en datos y tomar decisiones basadas en datos es la única manera de tener total confianza al tomar decisiones sobre el futuro de su negocio.

El análisis de datos puede ayudar a las empresas a:

• Mejorar aspectos específicos de sus productos y servicios.
• Tome decisiones comerciales más rápidas e informadas respaldadas por hechos
• Obtenga una comprensión más profunda de los requisitos del cliente
• Analizar las debilidades y fortalezas de los competidores y descubrir oportunidades de mejora.
• Identificar formas de reducir costos y aumentar las ganancias.
• Visualizar datos y darles sentido
• Descubra problemas de rendimiento que requieren acción

Como puede ver, el análisis de datos proporciona a las organizaciones muchos beneficios. En última instancia, el análisis y el uso de los datos de la manera correcta generan clientes más satisfechos, nuevos usuarios, mayores ingresos y una estrategia exitosa. Y todas estas son parte de la razón por la que creemos que la toma de decisiones basada en datos es la hoja de ruta hacia el éxito y una de las principales cosas en las que las empresas deberían centrarse para avanzar. Elimina por completo los sentimientos viscerales como factor y se centra únicamente en los hechos.

Tipos de análisis de datos

Estos son los 4 tipos principales de análisis de datos:

Análisis Descriptivo (qué pasó)

El propósito del tipo descriptivo de análisis de datos es responder a la pregunta de qué sucedió. No intenta explicar por qué esto pudo haber sucedido o qué pasaría después,  simplemente tiene como objetivo proporcionar una instantánea fácilmente digerible de lo que sucedió en el pasado. Para ello, ordena, manipula e interpreta datos sin procesar de diversas fuentes de datos para transformarlos en información útil para su 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 de análisis. En la parte de análisis, los analistas pueden explorar los datos recopilados para descubrir patrones o tendencias. El resultado es una representación visual de los datos en forma de gráfico, tabla o panel.

Uno de los usos más importantes del análisis descriptivo en los negocios es realizar un seguimiento de los KPI (indicadores clave de desempeño) para describir el desempeño de una empresa en todos los niveles. Se puede utilizar para realizar un seguimiento de sus KPI de marketing o KPI de CEO, todo lo que necesita y debe vigilar de cerca.

Realizar un análisis descriptivo es el primer paso para analizar sus datos y aprovecharlos al máximo. Si bien no le permitirá predecir resultados futuros ni darle la respuesta a preguntas como por qué sucedió algo, organiza sus datos y los prepara para análisis posteriores.

Análisis Diagnóstico (por qué sucedió)

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

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

El análisis de diagnóstico es una forma de análisis avanzado y se caracteriza por técnicas como el desglose, el descubrimiento de datos, la extracción de datos y las correlaciones. Las empresas realizan este tipo de análisis de datos para comprender las conexiones entre los datos e identificar patrones de comportamiento.

Análisis predictivo (lo que es probable que suceda)

Como sugiere el nombre, el análisis predictivo predice lo que probablemente sucederá en el futuro. Para ello, utiliza los resultados del análisis descriptivo y de diagnóstico, junto con ML (aprendizaje automático) e IA (inteligencia artificial). Basado 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 elaborar estrategias basadas en hechos.

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

Un aspecto importante a tener en cuenta sobre el análisis predictivo es que la confiabilidad de las predicciones depende en gran medida de las técnicas de análisis predictivo elegidas y de la calidad de los datos utilizados. El análisis predictivo implica técnicas analíticas como regresión, clasificación, valores atípicos, análisis de series temporales y más. Estas técnicas requieren grandes cantidades de datos de alta calidad y un profundo conocimiento de estadísticas y lenguajes de programación como R y Python, lo que dificulta su implementación para algunas empresas debido a la falta de experiencia necesaria en la fuerza laboral.

Afortunadamente, existen muchas herramientas analíticas disponibles para ayudar a su empresa a aprovechar el análisis predictivo para desarrollar una predicción informada de cómo se desarrollarán 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 los conocimientos de todos los análisis anteriores para determinar qué se debe hacer a continuación. Le muestra cómo puede aprovechar mejor los resultados futuros que se han predicho y responde a la pregunta de cómo hará que esto suceda.

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

Y como puedes imaginar, el análisis prescriptivo es el más importante cuando se trata de actuar. Cada tipo de análisis de datos descubre información valiosa y útil, pero sólo cuando se utilizan todos juntos se puede comprender el panorama completo para garantizar los mejores resultados. Es fantástico saber qué es probable que suceda en el futuro, pero si no identifica qué debe hacer a continuación para aprovechar al máximo este conocimiento, no podrá lograr mejores resultados ni hacer crecer su negocio. .

Ejemplos de análisis de datos

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

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

Hoteles: intente predecir la cantidad de huéspedes para una noche determinada para maximizar la ocupación y aumentar los ingresos.

Aerolíneas: utilice análisis predictivos para fijar los precios de los billetes y determinar los requisitos de mantenimiento de las aeronaves.

Marketing: los equipos de marketing utilizan el análisis de datos para ejecutar campañas de marketing específicas segmentando audiencias.

Finanzas: las instituciones financieras pueden desarrollar modelos de riesgo crediticio, pronosticar tendencias de los mercados financieros y predecir el impacto de nuevas políticas, leyes y regulaciones en las empresas y los mercados.

Fabricación: utilice análisis predictivos para monitorear el desempeño de los proveedores, predecir los requisitos de mantenimiento y optimizar la capacidad de producción.

Atención médica: los hospitales, médicos y otros centros de atención médica pueden realizar un seguimiento del tratamiento de los pacientes y determinar los pacientes que corren riesgo de desarrollar enfermedades.

Seguridad: protege a empresas e individuos de piratas informáticos y ciberdelincuentes.

Entrega: empresas como DHL y FedEx están utilizando el análisis de datos para examinar los 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, tipo dinámico y enlace dinámico, y una variedad de otras características que lo hacen valioso 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 gran variedad 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 que los datos sean más claros y fáciles de entender para todo tipo de usuarios, incluidos aquellos que no tienen habilidades analíticas. La representación visual de datos con las herramientas de visualización de datos de Python puede ayudarle a identificar tendencias, patrones y correlaciones que los usuarios normalmente nunca descubren.

Otra ventaja de utilizar Python para el análisis de datos es que ofrece numerosas bibliotecas de visualización comerciales y de código abierto. Según el tipo de datos que tengas y quieras analizar, podrás 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 objetivo principal, mientras que R es un lenguaje que se utiliza principalmente para el análisis de datos.

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

Crear visualizaciones de datos en R es una técnica para extraer información sobre datos con la ayuda de las diversas funcionalidades de R, como sus sólidas capacidades gráficas y su amplia selección de conjuntos de datos. Al igual que Python, R también ofrece varias bibliotecas de visualización, incluido ggplot2, que permite a los usuarios crear casi cualquier tipo de gráfico y mejora la calidad y la 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 su interpretación.

Slingshot es simultáneamente una herramienta de inteligencia empresarial que le proporciona paneles y análisis, una plataforma de chat para facilitar la colaboración, un software de gestión de proyectos y una herramienta de planificación para el equipo, lo que ayuda con la propiedad, la división de tareas y el seguimiento del progreso y/o o problemas. Conectarse a los datos de una manera significativa que conduzca a acciones nunca ha sido tan fácil. Y de eso, en última instancia, se trata la cultura basada en datos: poner los hechos en primer plano de una manera inteligente, con análisis, creatividad e impulso hacia el éxito.

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