Los datos son una herramienta poderosa que está disponible para las organizaciones a una escala asombrosa. Cuando se aprovecha correctamente, tiene el potencial de impulsar la toma de decisiones, impactar la formulación de estrategias y mejorar el desempeño organizacional.
Según el informe The Global State of Enterprise Analytics de la empresa de inteligencia comercial MicroStrategy, el 56 por ciento de los encuestados dijo que el análisis de datos condujo a una "toma de decisiones más rápida y efectiva" en sus empresas. Otros beneficios citados incluyen:
- Eficiencia y productividad mejoradas (64 por ciento)
- Mejor desempeño financiero (51 por ciento)
- Identificación y creación de nuevos ingresos por productos y servicios (46 por ciento)
- Mejor adquisición y retención de clientes (46 por ciento)
- Experiencias de cliente mejoradas (44 por ciento)
- Ventaja competitiva (43 por ciento)
¿Cómo puede aprovechar el poder de los datos y experimentar estos beneficios en su empresa? Aprender a analizar datos de manera efectiva puede permitirle sacar conclusiones, predicciones y conocimientos prácticos para impulsar la toma de decisiones impactantes.
Libro electrónico gratuito: una guía para principiantes sobre datos y análisis
Acceda a su libro electrónico gratuito hoy.
DESCARGAR AHORA
¿Qué es el análisis de datos en los negocios?
El análisis de datos es la práctica de examinar datos para responder preguntas, identificar tendencias y extraer información. Cuando el análisis de datos se usa en los negocios, a menudo se le llama análisis de negocios.
Puede usar herramientas, marcos y software para analizar datos, como Microsoft Excel y Power BI, Google Charts, Data Wrapper, Infogram, Tableau y Zoho Analytics. Estos pueden ayudarlo a examinar los datos desde diferentes ángulos y crear visualizaciones que iluminen la historia que está tratando de contar.
Los algoritmos y el aprendizaje automático también se incluyen en el campo del análisis de datos y se pueden usar para recopilar, clasificar y analizar datos a un volumen mayor y a un ritmo más rápido que los humanos. Escribir algoritmos es una habilidad de análisis de datos más avanzada, pero no necesita un conocimiento profundo de codificación y modelado estadístico para experimentar los beneficios de la toma de decisiones basada en datos.
Relacionado: Las ventajas de la toma de decisiones basada en datos
¿Quién necesita análisis de datos?
Cualquier profesional de negocios que tome decisiones necesita conocimientos básicos de análisis de datos. El acceso a los datos es más común que nunca. Si formula estrategias y toma decisiones sin tener en cuenta los datos a los que tiene acceso, podría perder importantes oportunidades o señales de alerta que comunica.
Los profesionales que pueden beneficiarse de las habilidades de análisis de datos incluyen:
- Comercializadores, que utilizan datos de clientes, tendencias de la industria y datos de rendimiento de campañas anteriores para planificar estrategias de marketing.
- Gerentes de productos, que analizan el mercado, la industria y los datos de los usuarios para mejorar los productos de sus empresas.
- Profesionales de finanzas, que utilizan datos de rendimiento histórico y tendencias de la industria para pronosticar las trayectorias financieras de sus empresas.
- Profesionales de recursos humanos y diversidad, equidad e inclusión, que obtienen información sobre las opiniones, motivaciones y comportamientos de los empleados y los combinan con los datos de tendencias de la industria para realizar cambios significativos dentro de sus organizaciones.
Para obtener el mayor conocimiento de sus datos, familiarícese con los cuatro tipos clave de análisis de datos. Aquí hay un desglose de los tipos, que puede usar individualmente o en conjunto para beneficiarse al máximo de los datos de su empresa.
4 tipos clave de análisis de datos
1. Analítica descriptiva
El análisis descriptivo es el tipo más simple de análisis y la base sobre la que se construyen los otros tipos. Le permite extraer tendencias de datos sin procesar y describir sucintamente lo que sucedió o está sucediendo actualmente.
El análisis descriptivo responde a la pregunta: "¿Qué pasó?"
Por ejemplo, imagine que está analizando los datos de su empresa y descubre que hay un aumento estacional en las ventas de uno de sus productos: una consola de videojuegos. Aquí, el análisis descriptivo puede decirle: "Esta consola de videojuegos experimenta un aumento en las ventas en octubre, noviembre y principios de diciembre de cada año".
La visualización de datos es una opción natural para comunicar análisis descriptivos porque los cuadros, gráficos y mapas pueden mostrar tendencias en los datos, así como caídas y picos, de una manera clara y fácilmente comprensible.
2. Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico aborda la siguiente pregunta lógica: "¿Por qué sucedió esto?"
Llevando el análisis un paso más allá, este tipo incluye comparar tendencias o movimientos coexistentes, descubrir correlaciones entre variables y determinar relaciones causales cuando sea posible.
Continuando con el ejemplo anterior, puede profundizar en los datos demográficos de los usuarios de consolas de videojuegos y descubrir que tienen entre ocho y 18 años. Sin embargo, los clientes tienden a tener entre 35 y 55 años. Análisis de la encuesta de clientes Los datos revelan que un motivador principal para que los clientes compren la consola de videojuegos es regalársela a sus hijos. El aumento en las ventas en los meses de otoño y principios de invierno puede deberse a las festividades que incluyen la entrega de regalos.
El análisis de diagnóstico es útil para llegar a la raíz de un problema organizacional.
3. Análisis predictivo
El análisis predictivo se utiliza para hacer predicciones sobre tendencias o eventos futuros y responde a la pregunta: "¿Qué podría pasar en el futuro?"
Al analizar los datos históricos junto con las tendencias de la industria, puede hacer predicciones informadas sobre lo que podría deparar el futuro para su empresa.
Por ejemplo, saber que las ventas de consolas de videojuegos se han disparado en octubre, noviembre y principios de diciembre de cada año durante la última década le brinda amplios datos para predecir que la misma tendencia ocurrirá el próximo año. Con el respaldo de las tendencias al alza en la industria de los videojuegos en su conjunto, esta es una predicción razonable.
Hacer predicciones para el futuro puede ayudar a su organización a formular estrategias basadas en escenarios probables.
4. Analítica prescriptiva
Finalmente, el análisis prescriptivo responde a la pregunta: "¿Qué debemos hacer a continuación?"
El análisis prescriptivo tiene en cuenta todos los factores posibles en un escenario y sugiere conclusiones procesables. Este tipo de análisis puede ser especialmente útil cuando se toman decisiones basadas en datos.
Completando el ejemplo del videojuego: ¿Qué debería decidir hacer su equipo dada la tendencia prevista en la estacionalidad debido a la entrega de regalos en invierno? Tal vez decida realizar una prueba A/B con dos anuncios: uno dirigido a los usuarios finales del producto (niños) y otro dirigido a los clientes (sus padres). Los datos de esa prueba pueden informar cómo capitalizar aún más el pico estacional y su supuesta causa. O tal vez decida aumentar los esfuerzos de marketing en septiembre con mensajes con temas festivos para tratar de extender el pico a otro mes.
Si bien el análisis prescriptivo manual es factible y accesible, los algoritmos de aprendizaje automático a menudo se emplean para ayudar a analizar grandes volúmenes de datos para recomendar el siguiente paso óptimo. Los algoritmos usan declaraciones "if" y "else", que funcionan como reglas para analizar datos. Si se cumple una combinación específica de requisitos, un algoritmo recomienda un curso de acción específico. Si bien hay mucho más en los algoritmos de aprendizaje automático que solo esas declaraciones, ellos, junto con las ecuaciones matemáticas, sirven como un componente central en el entrenamiento de algoritmos.
Uso de datos para impulsar la toma de decisiones
Los cuatro tipos de análisis de datos deben usarse en conjunto para crear una imagen completa de la historia que cuentan los datos y tomar decisiones informadas. Para comprender la situación actual de su empresa, utilice análisis descriptivos. Para averiguar cómo llegó allí su empresa, aproveche los análisis de diagnóstico. El análisis predictivo es útil para determinar la trayectoria de una situación: ¿se mantendrán las tendencias actuales? Finalmente, el análisis prescriptivo puede ayudarlo a considerar todos los aspectos de los escenarios actuales y futuros y planificar estrategias procesables.
Según el problema que intente resolver y sus objetivos, puede optar por usar dos o tres de estos tipos de análisis, o usarlos todos en orden secuencial para obtener una comprensión más profunda de la historia que cuentan los datos.
Fortalecer sus habilidades analíticas puede permitirle aprovechar los conocimientos que ofrecen sus datos y avanzar en su organización y carrera.
¿Quieres convertirte en un líder basado en datos? Explore nuestro curso Business Analytics de ocho semanas , uno de los tres cursos en línea que componen nuestro programa Credential of Readiness (CORe), para profundizar sus habilidades analíticas y aplicarlas a problemas comerciales del mundo real.
Sobre el Autor
Catherine Cote es coordinadora de marketing en Harvard Business School Online. Antes de unirse a HBS Online, trabajó en una startup de SaaS en etapa inicial donde encontró su pasión por escribir contenido y en una agencia de consultoría digital, donde se especializó en SEO. Catherine tiene una licenciatura de Holy Cross, donde estudió psicología, educación y chino mandarín. Cuando no está en el trabajo, puede encontrarla caminando, actuando o mirando teatro, o buscando la mejor hamburguesa en Boston.
¿Cómo el análisis de datos respalda la toma de decisiones?
El análisis de datos permite a los ejecutivos tomar decisiones basadas en hechos estadísticos. Esos hechos se pueden utilizar para orientar las opciones sobre el crecimiento futuro de la empresa mediante la evaluación de una visión a largo plazo del mercado y la competencia.
¿Qué es el análisis de datos y la toma de decisiones?
En general el Análisis de Decisiones y Toma de Decisiones (DADM) cubre tres áreas principales que son: Análisis Estadístico Multivariado con sus aplicaciones, Otros Modelos de Toma de Decisiones como DEA, AHP, ANP, TOPSIS, etc., e Investigación Operativa y sus herramientas con aplicaciones.
¿Por qué es importante el análisis de datos en la toma de decisiones?
La toma de decisiones basada en datos proporciona a las empresas la capacidad de generar información y predicciones en tiempo real para optimizar su rendimiento. Así, pueden probar el éxito de diferentes estrategias y tomar decisiones comerciales informadas para un crecimiento sostenible.
Cómo ayuda el análisis de big data en el proceso de toma de decisiones
Uno de los beneficios que los grandes datos y el análisis empresarial pueden ayudar a mejorar la toma de decisiones es la identificación de patrones. Identificar problemas y proporcionar datos para respaldar la solución es beneficioso, ya que puede rastrear si la solución está resolviendo el problema, mejorando la situación o si tiene un efecto insignificante.