Tutorial de Análisis de Datos
Negocios

Tutorial de Análisis de Datos para Principiantes: Lo que debes saber

La ciencia de los datos y el análisis de datos son dos de las terminologías que hoy más se utilizan en los negocios y que l gente tiene más presente. En este tutorial  de análisis de datos tomaremos como premisa que la información, hoy en día, es un activo para las empresas que si es utilizado correctamente puede tener muchos beneficios.

Hoy los datos son encontrados de muchísimas fuentes; Sin embargo, de nada funciona tener información relevante si no se procesa según los requerimientos o objetivos de la empresa y después es utilizada para tomar decisiones estratégicas.

Este proceso ayuda a muchísimas empresas a crecer y expandirse a nuevos mercados, geografías, productos, servicios, etc.. Habiendo dicho lo anterior, y al referirnos al proceso, nacen preguntas acerca de este proceso y como se llama, esto es el análisis de datos y para esto se necesita gente que tenga las capacidades para procesar estos datos.

En este post te ayudaremos a entender el análisis de datos desde cero

Que es análisis de datos 

Tutorial de Análisis de Datos

Información o datos es la parte que todos podemos conseguir de alguna forma u otra, sin embargo, el aumento de información ha hecho que se requiera inspección profunda de la misma. Filtrar la información, transformarla para extraer lo que es relevante para la empresa y de ser necesario crear una propuesta de valor es análisis de data.

El procesamiento de datos es un tipo de análisis de datos mejor conocido como data mining, este proceso está más relacionado con crear modelos para poder generar o descubrir alguna tendencia futura. 

Análisis de datos vs reporteo 

El análisis es un proceso en el que se busca resolver un problema o objetivo de la empresa, en el cual se busca la información para llegar a una respuesta, después se analiza esa información y dependiendo los resultados existe una recomendación hacia un camino a tomar.

Un ecosistema de Inteligencia de negocio (BI) también conocido como reporteo incluye temas de reporteo o seguimiento basado en métricas medibles de la ejecución de la posible solución. Una vez que se analiza la información está el paso de reporte que básicamente quiere decir que la información se prepara de una forma más resumida y entendible para poder comunicar. Estos reportes ayudan a la organización a dar seguimiento a diferentes indicadores de desempeño y así mejorar la satisfacción del cliente

Para entender mejor le parte de reporteo VS análisis:

  • El reporte tiene la información o los datos que es requerida de las métricas  clave a medir mientras que el análisis da la información busca la respuesta de lo que se necesita después de un análisis de datos.
  • Reporteo es inflexible, análisis es flexible
  • Generalmente el reporte se puede hacer con herramientas en las que se puede no tener a personas. En el análisis, si se necesita una persona especializada que lleve todo el proceso.
  • El reporto es standard, sin embargo, el análisis es según lo que se busque encontrar o los requerimientos que nos estén solicitando.
  • Un reporte muchas veces estará basado en tendencias pasadas para eliminar el proceso de intuición mientras que el análisis es el proceso y los pasos necesarios para llegar a las respuestas de las preguntas que estamos buscando.

Tutorial de análisis de Datos en seis pasos 

Tutorial de Análisis de Datos

1. Entendimiento del negocio 

Antes de cualquier solicitud o de hacer algo hay que entender el negocio, sus objetivos, sus drivers de ventas, sus drivers de costos, analizar la situación y los objetivos del negocio. después de esto recomendamos hacer un plan. Si la empresa no tiene claros los objetivos, en esta fase es donde se plantean.

2.. Búsqueda de información

Para seguir con el proceso debemos de buscar información verificada que cumpla con nuestros requerimientos. La información o datos que se recolectan en diferentes fuentes se evalúa en base a los su aplicación y las necesidades del proyecto. importantísimo revisar la veracidad de la información

3. Preparar la informacion

después de haber encontrado la información relevante, tenemos que empezar a darle forma según nuestras necesidades, limpiarla, construirla para que sea utilizable y al final integrarla. Por último, sugerimos darle formato para que pueda ser presentable. En esta etapa se selecciona se filtra y se presenta la información

4. Modelar

después de ya tener toda la información como la queremos hay que empezar a modelar según las diferentes técnicas en las que se buscara analizar correlaciones de datos, tendencias, predicciones para ver la viabilidad y resistencia del modelo en diferentes circunstancias.

5. Evaluación de la información

según los resultados obtenidos se evalúa el alcance de posibles errores y se determinan los siguientes pasos. En esta etapa se revisan y comparan los resultados de los diferentes casos y se mide el alcance de los posibles errores.

6. Lanzamiento

Antes de lanzar hay que planear esta etapa, para poder determinar como se va a monitorear y como se va a producir o medir un reporte para poder revisar el impacto potencial del proyecto.

Este proceso completo se llama análisis del proceso de negocio.

Tipos de análisis de datos

Consideramos que hay cuatro maneras de analizar la data 

  1. Análisis descriptivo

Con el análisis descriptivo buscamos analizar y descubrir las características de los datos. Busca mucho hacer resúmenes o llegar a conclusiones.  Cuando al análisis descriptivo de la información se le complementa con un análisis visual el resultado es muy comprensivo y estructurado. El análisis descriptivo normalmente se basa en datos históricos para sacar conclusiones. En negocios, muchos utilizan los “Key performance indicators “ (KPI`s ) para evaluar el desempeño de la empresa.

  1. Análisis predictivo

Con la ayuda del análisis predictivo, se determinan posibles resultados futuros. Basados en el estudio de datos históricos se busca poder tener predicciones futuras.  El análisis predictivo puede ser complejo por la cantidad de variables que pueden existir, la cantidad de información relevante que existe y está disponible, y sobre todo, la implementación de modelos predictivos que den predicciones acertadas.

  1. Análisis de diagnostico

Muchas veces los negocios, necesitan pensar críticamente acerca de la naturaleza de los datos/información y sobre todo entender el análisis descriptivo para poder encontrar anomalías o errores con la data que pueden destruir nuestro modelo.

  1. Análisis prescriptivo

Es el paso más difícil en cuanto a análisis se refiere, normalmente no se puede llevar a cabo sin inteligencia artificial. Empresas como Facebook, Netflix, Amazon, y Google lo utilizan para tomar sus decisiones. 

Que es data Mining

En pocas palabras es analizar diferentes fuentes de data o información y resumirla en información útil que se pueda utilizar para tomar buenas decisiones de negocio. Es la  técnica utilizada para explorar, analizar y detectar patrones basados en cantidades grandes de información  El objetivo último es clasificar estos datos y predecir basado en estos datos. Existen diferencias entre clasificación de datos y predicción basado en datos.

En la clasificación de datos se Ordena la información en grupos, en la predicción, se predice basado en información llevando algunas variables a un futuro..

Las características del análisis de datos

Las características del análisis de datos dependen de diferentes aspectos como volumen, variedad, velocidad. Sin embargo, basar en datos, hoy mas que nunca, es muy importante, Muchos científicos están basados en el “scientific thinking” en el cual primero se planeta una hipótesis sin embargo esto es importante buscar mas información antes de hacernos una hipótesis que luego podemos comprobar.

Algunos ejemplos de data análisis por industria

  • En logística, el análisis de datos se puede utilizar para optimizar rutas de transporte.

Empresas como Rappi y Uber son muy dependientes en el análisis de datos para optimizar rutas y tarifas para usuarios. Ellos utilizan su Plataforma de análisis para calcular la mejor ruta y de esta forma optimizan el precio para el usuario.

  • En medicina, el análisis de datos se puede utilizar para predecir futuras enfermedades crónicas.

Si pensáramos en una red en la que toda la información de datos de los hospitales es compartida, sin duda se encontrarían patrones con los cuales se podrían predecir muchas enfermedades crónicas y de esta manera se bajaría el gasto en hospitales y medicamentos, seria muy bueno para el consumidor, pero malo para la industria.

3.- Detección de fraude

Te has dado cuenta de cómo cuando estás en algún rumbo que no frecuentas y pagas algo con tu tarjeta ellos te marcan para ver si es un cargo tuyo.? Hoy los bancos analizan patrones de sus usuarios, desde conductas de compra, de crédito y otras cosas para minimizar sus riesgos y prevenir fraudes.

4.- Gasto en energía 

Si analizamos la información de los diferentes usos de energía por casa, los gobiernos o administradores de energía podrían enmostrar mejor la oferta de energía para bajar costos.

5.- Marketing en línea en canales como Google y Facebook

Hoy Google y Facebook usan algoritmos para darte mejores resultados según lo que normalmente buscas, lotros como Airbnb utilizan su algoritmo para primero mostrate lo que creen es de tu preferencia y así tener mayor probabilidad de venta y dar mejores recomendaciones.

Pero como hacer un buen análisis 

1.- Preguntar las preguntas correctas.

Partamos de que estamos buscando y que estamos asumiendo. Por ejemplo, buscamos ver como tener más ventas o como ser más rentables? Esta pregunta te hará que el acercamiento al trato de la información será completamente diferente.  Es muy importante entender cual es el problema para resolver.

2.- Recolectar información relevante

Si ya sabemos que buscamos resolver, nos ayudar a muchísimo para saber buscar información relevante y datos correctos y con una muestra significativa que nos acerquen a tener una conclusión relevante.

3.- Implementar un buen proceso de análisis, mismo que solo puedes validar si fue correcto con las conclusiones de tu análisis. 

Hay que estructurar bien los pasos del análisis, es fácil perderse entre tanta información. Recuerda que siempre analizar la información en base a tus objetivos.

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