Actualmente, el análisis de datos se ha convertido en un proceso indispensable para muchas empresas, las cuales han aprovechado la información para optimizar la toma de decisiones estratégicas.
Hoy, en el blog de IBSO analizaremos la importancia del análisis de datos para las empresas y cómo su uso puede influir en la toma de decisiones estratégicas.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de integración, revisión, depuración, limpieza y transformación de la información útil, con el fin de obtener conclusiones, comparaciones y correlaciones entre variables determinadas.
La información obtenida puede utilizarse para diferentes fines, como conocer el tiempo de ejecución en el área de producción, el tiempo de inactividad de la maquinaria, el éxito de las campañas publicitarias, entre otros resultados basados en objetivos claramente determinados.
Con frecuencia se cree que el análisis de datos de una empresa solo le compete a los altos mandos y directivos. Sin embargo, muchos empleados tienen que tomar decisiones en la organización, por lo que deben tener acceso a la información generada en su área.
En general, los departamentos o áreas empresariales requieren cierta interdependencia para tomar decisiones; por ejemplo, el equipo de ventas depende del área de inventario y, a su vez, este depende del departamento de compras y aprovisionamiento.
sto significa que, aunque cada área de la empresa tenga su visión propia, todos deben conocer la información necesaria para efectuar su trabajo.
Finalmente, tener toda la información integrada permite a los altos mandos tomar decisiones favorables para la compañía en general, pero también para los departamentos independientes.
La clave del análisis de datos de una empresa radica en la integración de toda la información que pueda ser útil para tomar decisiones estratégicas y que incrementen la rentabilidad.
Impacto del análisis de datos en la toma de decisiones empresariales
Como ya mencionamos, el análisis de datos permite a las empresas tomar decisiones basadas en información relevante. Por ejemplo, al analizar grandes volúmenes de data, las organizaciones pueden detectar tendencias y patrones para predecir situaciones que se conviertan en problemas críticos, o el comportamiento futuro de los clientes.
Las decisiones que se toman con base en la información no solo permiten mejorar la rentabilidad de la empresa, sino el rendimiento del personal, la eficiencia de la maquinaria, detectar áreas en las que se deben optimizar los procesos, así como detectar flujos de trabajo poco eficientes.
También, el análisis de datos para la toma de decisiones permite la planeación de estrategias predictivas, basadas en las estadísticas realizadas, de modo que no se tenga que improvisar sobre la marcha. Si bien todos los días se generan datos, y la información cambia con mucha frecuencia, el análisis permite organizar las prioridades, generar una planeación estratégica y enfocarse en ella para alcanzar los objetivos.
Herramientas y métodos
Existen muchas herramientas para el análisis de datos, algunas de ellas son:
- Excel. Las hojas de cálculo permiten organizar la información en forma de gráficos o tablas, así como generar macros con códigos propios para analizar los datos que se generaron.
- Power BI. Esta herramienta de Microsoft es una de las más populares al ofrecer una visualización interactiva de los datos, permitiendo su integración con otras herramientas.
- Python. Lenguaje de programación que se orienta a objetivos, se integra con otras herramientas de extracción de información y permite generar bases de datos relacionales.
- SQL. Otro lenguaje de programación que se usa para generar e interactuar con bases de datos complejas, potentes y muy fáciles de gestionar.
Programación en R. R es un lenguaje de programación y un entorno virtual utilizado para el análisis de información estadística. Se usa con frecuencia en aplicaciones de machine learning, minería de datos, matemáticas financieras, biomedicina, bioinformática, entre otras disciplinas relacionadas con el aprendizaje automático.
Tipos de análisis de datos
Los análisis de datos no se realizan de forma única, hay siete medios diferentes para hacerlo:
- Cualitativos. Son análisis que suelen expresar opiniones, no números. Se obtienen por encuestas de satisfacción, entrevistas con clientes, opiniones sobre productos o servicios.
- Cuantitativos. Son análisis que se expresan en números, por lo que se basan en datos medibles y comprobables.
- Descriptivos. Como su nombre indica, son análisis que explican o describen procesos como ventas, ganancias, entre otras situaciones durante un periodo específico.
- Diagnósticos. Son análisis utilizados como conclusión de los descriptivos, ya que permiten comprender los sucesos presentados.
- Predictivos. Es un modelo de análisis que permite hacer proyecciones para determinar el futuro de un área de la empresa; por ejemplo, la cantidad esperada para las ventas en un periodo de tres meses. De este modo, se pueden crear estrategias de prevención en caso de ser necesario.
- Prescriptivos. Son análisis que se usan para crear estrategias a largo plazo, tomando en cuenta lo sucedido, las causas por las que sucedieron los hechos y las acciones recomendadas como consecuencia.
- Data driven. Esta clasificación se basa en la forma en que se obtienen los datos, entre las que encontramos Business Intelligence, Big Data o Small Data.
Big Data
El Big Data consiste en el análisis de grandes volúmenes de datos que no se pueden procesar de forma convencional ya que se necesitan herramientas específicas para capturar, gestionar y procesar la información.
Aplicaciones y beneficios de la analítica de datos
En general, el análisis de datos puede aplicarse a todas las empresas y rubros industriales o comerciales. Algunos de los sectores donde se utiliza con resultados comprobados son:
- Recursos Humanos. La analítica de datos se utiliza en RR. HH. para agilizar los procesos de reclutamiento, selección, capacitación de personal y para mantener la satisfacción del talento humano.
- Finanzas. Las empresas del sector bancario, seguros, fintech, entre otras, se han visto beneficiadas por el análisis de datos sin comprometer la privacidad de sus clientes, así como para diseñar servicios enfocados en la atracción y retención de clientes.
- Atención médica. Hospitales, clínicas y el sector salud en general se ve beneficiado con la analítica de datos para automatizar tareas, generar informes y estadísticas que permitan brindar un mejor servicio a los clientes.
Avances tecnológicos en el análisis y su impacto en el éxito empresarial
La ciencia de datos o data science es una disciplina en constante evolución. Ha cambiado los empleos, los flujos de trabajo, la contratación de personal, entre otros procesos laborales. En adelante, se espera que las empresas puedan conocer información que nunca habían explorado con tal nivel de detalle.
A futuro, se espera que la analítica de negocios o business analytics cambie los flujos de trabajo, que más personas se especialicen en análisis de datos, desarrollo de aplicaciones, lenguajes de programación para bases de datos más eficientes, entre otras tecnologías que hagan más inteligente la gestión empresarial.
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