El análisis de datos consiste en someter los datos a la realización de operaciones, esto se hace con la finalidad de obtener conclusiones precisas que nos ayudarán a alcanzar nuestros objetivos, dichas operaciones no pueden definirse previamente ya que la  recolección de datos  puede revelar ciertas dificultades.

Actualmente, muchas industrias usan el análisis de datos para sacar conclusiones y decidir acciones a implementar. Cabe mencionar que la ciencia también usa el análisis de datos para comprobar o descartar teorías o modelos existentes.

 Ventajas del análisis de datos

  • Análisis de datos cualitativo: Los  datos cualitativos  se presentan de manera verbal (en ocasiones en gráficas). Se basa en la interpretación. Las formas más comunes de obtener esta información es a través de entrevistas abiertas, grupos de discusión y grupos de observación, donde los investigadores generalmente analizan patrones en las observaciones durante toda la fase de recolección de datos.
  • Análisis de datos cuantitativos: Los  datos cuantitativos  se presentan en forma numérica. Se basa en resultados tangibles.

El análisis de datos se centra en llegar a una conclusión basada únicamente en lo que ya es conocido por el investigador. La forma en que recopila sus datos debe relacionarse con la forma en que está planeando analizarla y utilizarla, también hay que asegurarse de recopilar información precisa en la que puedas confiar, para ello existen muchas técnicas de recolección de datos.

La técnica más usada por los expertos son las encuestas online, ya que puede traer grandes beneficios como la reducción de tiempo y dinero.

Realizar un análisis de datos profundo a través de las técnicas y las herramientas adecuadas puede brindarte múltiples beneficios para tu investigación, entre los que destacan:

  • Capacidad para tomar decisiones de negocios más rápidas e informadas, respaldadas por hechos.
  • Ayuda a las empresas a identificar problemas de rendimiento que requieren algún tipo de acción.
  • Comprensión más profunda de los requisitos de los clientes, lo que, a su vez, crea mejores relaciones comerciales.
  • Mayor conciencia del riesgo, permitiendo la implementación de medidas preventivas.
  • Puede verse de forma visual, lo que permite tomar decisiones más rápidas y mejores.
  • Puede proporcionar a una empresa una ventaja sobre sus competidores.
  • Mejor conocimiento del desempeño financiero del negocio.
  • Se ha demostrado que reduce los costos y, por lo tanto, aumenta los beneficios.

Pasos para hacer un análisis de datos

Análisis de datos descriptivo

El método de  análisis descriptivo  es el punto de partida de cualquier reflexión analítica, y pretende responder a la pregunta ¿Qué ha pasado? Para ello, ordena, manipula e interpreta los datos brutos procedentes de diversas fuentes para convertirlos en ideas valiosas para tu organización.

Realizar un análisis descriptivo es esencial, ya que permite organizar los datos y dejarlos listos para llevar a cabo nuevas investigaciones. Es pertinente mencionar que este análisis por sí solo no permitirá predecir resultados futuros ni dirá la respuesta a preguntas como por qué sucedió algo.

Análisis de datos exploratorio

Este tipo de análisis se realiza como parte de la  investigación exploratoria  , cuando todavía no se tiene una idea de la relación entre los datos y las variables.

Por ello, una vez investigados los datos, el análisis exploratorio permite encontrar conexiones y generar hipótesis y soluciones para problemas concretos. Un área típica de aplicación para ello es la minería de datos.

Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico de datos permite a los analistas y ejecutivos obtener una firme comprensión contextual de por qué ha sucedido algo. Si se sabe por qué ha sucedido, además de cómo ha sucedido, se podrán identificar mejor las formas exactas de abordar el problema o el reto.

Diseñado para proporcionar respuestas directas y procesables a preguntas concretas, es uno de los métodos más importantes del mundo en la investigación, entre sus otras funciones organizativas clave, como la analítica de la venta retail, por ejemplo.

Análisis predictivo

El  análisis predictivo  permite mirar al futuro para responder a la pregunta ¿Qué pasará? Para ello, utiliza los resultados de los análisis descriptivos, exploratorios y de diagnóstico mencionados anteriormente, además de herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

De este modo, puede descubrir tendencias futuras, posibles problemas o ineficiencias, conexiones o pérdidas en los datos.

A través del análisis predictivo se pueden desarrollar iniciativas que no solo mejorarán los diversos procesos operativos, sino que también ayudarán a obtener una ventaja competitiva importante.

Análisis de datos prescriptivo

El  análisis prescriptivo  se enfoca en la identificación y uso de patrones o tendencias para desarrollar estrategias empresariales prácticas y con alta capacidad de respuesta.

Al profundizar en el análisis prescriptivo, la organización podrá tener un papel activo en el proceso de generación de datos, ordenando la información de forma concreta para utilizarla como una poderosa solución a los problemas emergentes en una serie de áreas clave, como el marketing, las ventas, la experiencia del cliente, los recursos humanos, el cumplimiento, las finanzas y el análisis de la logística, entre otros.

Paso 1: Define tus preguntas

Comienza seleccionando las preguntas correctas. Las preguntas deben ser medibles, claras y concisas. Diseñe sus preguntas para calificar o descalificar posibles soluciones a su problema u oportunidad específicos.

Paso 2: Establece prioridades de medición

Este paso se divide en dos sub-pasos:

A) Decide qué medir: Analiza qué tipo de datos necesitas.

B) Decidir cómo medirlo: Pensar en cómo medir sus datos es igual de importante, especialmente antes de la fase de recolección de datos, porque su proceso de medición respalda o desacredita su análisis más adelante.

Paso 3: Recolecta datos

Con la pregunta claramente definida y sus prioridades de medición establecidas, ahora es el momento de recopilar sus datos. A medida que recopiles y organices los datos, recuerda tener en cuenta estos puntos importantes:

Antes de recopilar nuevos datos, determina qué información podría recopilarse de las bases de datos o fuentes existentes.

Determina de antemano un sistema de almacenamiento y asignación de nombres de archivos para ayudar a todos los miembros del equipo a colaborar. Este proceso ahorra tiempo y evita que los miembros del equipo recopilen la misma información dos veces.

Si necesita recopilar datos mediante encuestas, observación o entrevistas, desarrolla con anticipación un cuestionario para asegurar la consistencia y ahorrar tiempo.

Mantén los datos recopilados organizados en un registro con las fechas de recopilación y agrega cualquier nota de origen a medida que avanza.

Paso 4: Analiza los datos

Una vez que haya recopilado los datos correctos para responder a su pregunta del Paso 1, es el momento de realizar un análisis más profundo de la información. Encuentra relaciones, tendencias, ordena y filtra tu información de acuerdo a las variables. A medida que haces un análisis de los datos encontrarás que tienes los datos exactos que necesitas.

Paso 5: Interpretar los resultados

Después de analizar los datos y posiblemente realizar más investigaciones, finalmente es tiempo de interpretar los resultados. Hazte estas preguntas clave:

  • ¿Responden los datos a tu pregunta original? ¿Cómo?
  • ¿Los datos te ayudan a defender cualquier objeción? ¿Cómo?
  • ¿Hay alguna limitación en las conclusiones, algún ángulo que no hayas considerado?

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