Análisis de datos: finalidad y técnicas

Por el equipo editorial de Indeed

23 de agosto de 2021

El análisis de datos es el acto de recopilar información importante para guiar las decisiones comerciales. Esta herramienta de evaluación convierte los datos numéricos en información accesible que puede ayudarlo a determinar la mejor manera de proceder con un proyecto o proceso. Al aprender a recopilar y analizar datos correctamente, puede mejorar sus habilidades para tomar decisiones en el lugar de trabajo.

En este artículo, discutiremos qué es el análisis de datos, cómo puede realizarlo y cómo las empresas lo utilizan para tomar decisiones.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de recopilar y examinar información estadística para tomar decisiones informadas. Este proceso transforma la información, como las reseñas y los comentarios de los clientes, en información que los gerentes pueden usar para desarrollar planes comerciales estratégicos y tácticos.

Tomar decisiones informadas requiere información de la audiencia y la base de clientes de una empresa. Una gran cadena de café, por ejemplo, puede necesitar comprender los patrones de ventas de invierno en varios estados para desarrollar un nuevo plan de marketing para el próximo año. Sin los datos de los clientes de años anteriores, sería difícil determinar con precisión qué cafés de temporada tenían una gran demanda en estados específicos y si deberían traerlos de vuelta.

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Tipos de análisis de datos

Los siguientes son los cuatro tipos más comunes de análisis de datos utilizados en el lugar de trabajo.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo convierte los números sin procesar en información que es fácil de interpretar y comprender. Reorganiza, ordena y manipula datos para generar resúmenes simples que muestran lo que sucedió dentro de un estudio. Este método de análisis de datos le muestra la distribución de sus datos. También lo ayuda a detectar valores atípicos, inconsistencias y errores, lo que permite a los analistas identificar cómo se relacionan estos elementos. Los datos derivados del análisis descriptivo pueden ayudar a las empresas a comprender qué procesos funcionan bien y qué áreas pueden requerir un análisis más detallado.

Análisis de diagnóstico

Mientras que el análisis descriptivo le dice qué sucedió, el análisis de diagnóstico determina por qué sucedió. Si necesita datos para aprender a repetir un proyecto exitoso o para reevaluar un proceso que necesita alguna mejora, el análisis de diagnóstico puede brindarle esta información. Un análisis de diagnóstico lo ayuda a descubrir las razones por las que una campaña de marketing en particular tuvo éxito, por ejemplo, o dónde podría haberse revisado.

Análisis predictivo de datos

El análisis predictivo de datos anticipa los resultados futuros de una decisión o proceso utilizando la información generada por los análisis descriptivos y de diagnóstico.

El análisis predictivo revisa los datos anteriores para identificar posibles tendencias. Por ejemplo, una tienda por departamentos puede usar la investigación predictiva para determinar si debe contratar empleados adicionales durante la temporada alta de vacaciones.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo combina datos y ayuda a las organizaciones a tomar una decisión sobre cómo mejorar sus procesos en el lugar de trabajo. Debido a que la información obtenida de este proceso es a gran escala, el análisis prescriptivo requiere un compromiso organizacional.

La inteligencia artificial, o IA, puede hacer uso efectivo del análisis prescriptivo. AI consume una gran cantidad de datos y aprende continuamente, utilizando esta información para tomar decisiones informadas que benefician el lugar de trabajo. Un sistema de IA bien diseñado también comunica estas decisiones y las pone en práctica. La IA puede realizar y optimizar los procesos comerciales diariamente sin la participación de otros empleados.

Cómo usar el análisis de datos para tomar decisiones en el lugar de trabajo

Antes de realizar cualquier tipo de análisis de datos, asegúrese de tener una idea clara de la estrategia y los objetivos clave. Si está buscando aumentar su base de clientes, por ejemplo, tenga claro cómo quiere lograrlo. Pregúntese qué necesita saber para alcanzar este objetivo e identifique preguntas clave sobre su empresa.

Siga estos pasos para utilizar el análisis de datos para mejorar sus habilidades de toma de decisiones en el lugar de trabajo.

  1. Determine el tipo de análisis de datos que ayudará a responder sus preguntas.

  2. Determine el costo y el esfuerzo de producir los datos.

  3. Recopile los datos.

  4. Analiza los datos.

1. Determine el tipo de análisis de datos que responderá a sus preguntas

Concéntrese en identificar el tipo de datos que abordarán sus preguntas. Si todo lo que necesita es una descripción general simple, es posible que necesite solo un análisis descriptivo. Es posible que ya tenga acceso a estos datos de un proyecto anterior. Si los números detrás de él todavía son recientes y relevantes, es posible que desee considerar el uso de esta información.

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2. Determinar el costo y el esfuerzo de producir los datos

El análisis de datos consumirá una cantidad variable de recursos según el tipo de información que intente recopilar. Antes de invertir en este tipo de proyecto, considere factores contribuyentes como el costo monetario, el compromiso de tiempo y los resultados a largo plazo del análisis de datos.

3. Recoger los datos

La recopilación de datos requiere configurar los procesos y las personas que recopilarán y administrarán su información. Para ahorrar tiempo, puede optar por comprar acceso a un conjunto de datos listos para el análisis, como información demográfica para un segmento específico de consumidores.

4. Analizar los datos

Esto implica llegar a una conclusión práctica basada en los datos que ha recopilado. Una vez que haya identificado, recopilado y analizado los datos, puede utilizar un método como la visualización de datos para dar significado a la información. Las herramientas de visualización pueden ayudar a comprender los resultados de diferentes acciones. Los cuadros y gráficos coloridos pueden representar cientos de puntos de datos que demuestran una tendencia o una narrativa poderosa. Una ejecución de datos de ventas vinculada a una región geográfica, por ejemplo, puede ayudarlo a decidir reasignar fondos de marketing.

Los beneficios de analizar datos

El análisis de datos puede promover la misión, la visión y los objetivos de su organización.

Esta información puede ayudarlo a sugerir mejoras continuas de calidad, expansiones corporativas o de productos e innovaciones en el lugar de trabajo. También puede ayudar a desarrollar e implementar planes como:

  • Actualizaciones de software para optimizar los servicios

  • Control de inventario mejorado para una entrega más rápida

  • Capacitación en liderazgo para empoderar a los empleados

  • Nuevas alianzas estratégicas o fusiones para mantener la competitividad en el mercado

  • Capacitación de voluntarios para aumentar los esfuerzos de divulgación

  • Uso ampliado del aprendizaje automático

  • Mayor comprensión de las variables que afectan la satisfacción del cliente

Al ejecutar un análisis de datos, puede interpretar los datos que se aplican a su proyecto. Esta información ayuda a determinar cosas como qué nuevos productos les pueden gustar a los clientes, si expandirse a una nueva región o país o dónde reducir costos específicos.

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