El análisis de datos o Data & Analytics ha ido incrementando su uso e importancia gracias a que empresas como Google, Meta (dueña de Facebook) y Amazon han diseñados sus propios modelos de procesamiento y análisis de data para entender el comportamiento de sus clientes y adquirir valor a través del big data.
En esta guía explicaremos las nociones básicas para familiarizarse con el análisis de Big Data o Data & Analytics cubriendo los atributos que no deben estar ausentes en la estrategia de las organizaciones. También haremos mención de las tendencias más recientes y nombraremos ejemplos del análisis de datos usado en la vida real.
Para comenzar a entender de qué se trata Data & Analytics es necesario empezar desde el principio. Entonces vamos a ello.
¿Qué es el Análisis de Datos o Data & Analytics?
Data & Analytics se trata de almacenar, organizar y luego analizar datos con el fin de mejorar los resultados comerciales. Se utiliza para que los tomadores de decisiones en empresas u organizaciones estén mejor informados y les permite tomar direcciones estratégicas importantes basadas en datos en lugar de corazonadas.
La idea de “Data” lleva ya varios años en el ambiente ejecutivo; las organizaciones saben que si guardan los datos que reciben en sus transacciones, pueden analizarlos para obtener un valor que les sirva. Esto se potencia cuando se utilizan técnicas avanzadas como la inteligencia artificial. La utilización del análisis de datos puede rastrearse desde aproximadamente 1950, mucho antes de que existiera el término “Big Data”. Las empresas hacían uso de análisis básicos (examinaban manualmente una serie de números volcados en una hoja de cálculo) para dar luz a nuevas ideas y tendencias..
¿Por qué es importante el uso de Data & Analytics?
Data & Analytics es muy útil para las organizaciones a la hora de beneficiarse de sus datos, usándolos para encontrar oportunidades comerciales novedosas. Eso lleva a decisiones más calculadas e inteligentes, un mayor nivel en la eficiencia de las operaciones, ganancias más jugosas y clientes satisfechos. Las empresas que usan Data & Analytics avanzado obtienen valor de muchas maneras, como por ejemplo:
- Reducen costos. Los procesos que usan Big Data como por ejemplo el análisis basado en la nube, pueden bajar en gran medida los costos si es que los datos están almacenados en grandes cantidades. Sumado a esto, el análisis de big data es de suma utilidad para las organizaciones ya que las ayuda a hacer negocios de manera más eficiente.
- Mejora en las decisiones. Las empresas usan la velocidad y la capacidad de analizar diferentes fuentes de datos como por ejemplo los que pueden enviarse desde IoT (Internet of Things) para obtener resultados inmediatos y decidir a mayor velocidad y con mejor información de respaldo.
- Crean y venden nuevos productos y servicios. Al poder medir la satisfacción de los consumidores a través de la data, las empresas pueden ofrecer lo que los clientes quieren en el momento en que lo desean. Con Data & Analytics, más empresas tienen la oportunidad de desarrollar nuevos productos innovadores para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes.
¿Cómo se hace el análisis de datos?
Hay una variedad de formas de realizar Data & Analytics. Algunos métodos utilizan algoritmos, análisis predictivos, aprendizaje automático o inteligencia artificial (IA). Otros requieren análisis avanzados o ciencia de datos Aquí hay 4 formas en que los analistas de datos y los científicos de datos extraen patrones y tendencias de datos complejos:
- Data Mining
En pocas palabras es un proceso para extraer datos utilizables de un gran conjunto de datos. Se trata de recopilar, guardar y procesar información. Para segmentar y evaluar, la minería de datos utiliza algoritmos avanzados.
Ejemplo de la vida real: la minería de datos se usa a menudo en la industria del cuidado de la salud durante los ensayos clínicos con pacientes. Los algoritmos pueden evaluar patrones de comportamiento de grandes cantidades de datos para su interpretación, construcción de conocimiento y toma de decisiones.
- Text Analytics
Es el proceso de extraer datos a través de la comunicación escrita mediante un software que analiza los textos y usa un algoritmo para encontrar patrones.
Ejemplo de la vida real: el análisis de texto se utiliza para crear la función de autocorrección en su dispositivo móvil. No solo corregirá su ortografía, sino que también predecirá lo que va a escribir a continuación en función del análisis lingüístico y el reconocimiento de patrones de datos.
- Data Visualization
Mediante el uso de gráficos de barras, gráficos circulares, tablas y otras imágenes, la visualización de datos hace que los datos sean más fáciles de comprender para quienes toman decisiones comerciales.
Ejemplo de la vida real: las visualizaciones de datos son parte de nuestra vida cotidiana en los dispositivos IoT, y probablemente ni siquiera se dé cuenta. Piense en los anillos de ejercicio de su reloj inteligente, las tendencias de consumo de energía de su termostato inteligente y los gráficos de tiempo de pantalla semanal de su teléfono.
- Business Intelligence
Transforma los datos en información procesable. Usa la visualización de datos para ofrecer información detallada y así facilitar la toma de decisiones a los responsables de las empresas.
Ejemplo de la vida real: los minoristas utilizan la tecnología BI para capitalizar las tendencias de los clientes y ampliar las ofertas personalizadas en tiempo real. Es probable que haya estado en el extremo receptor de esto si se ha inscrito en cualquier tipo de programa de recompensas o fidelización de clientes.
¿Con qué fin se hace uso de Data & Analytics?
Si leyó hasta este punto, ya sabe que el análisis de datos efectivo se utiliza para tomar mejores decisiones comerciales. Pero son muchas y muy variadas las decisiones que pueden llegar a tomarse en una empresa, es por eso que es importante saber exactamente para que se usa el Data & Analytics.
Para Crear Nuevos Productos
Las empresas que ofrecen un producto o servicio se basan en los datos de los clientes para determinar qué ofrecer. Por ejemplo, las organizaciones de ecommerce aprovechan los datos de sus clientes potenciales. Se basan en datos demográficos, datos de compras anteriores e incluso datos de pago para decidir qué productos y servicios atraen a diferentes grupos de personas.
Para generar Contenido Segmentado
En la era digital, el contenido es enorme y las empresas están intensificando su comunicación. Conocer las necesidades de los clientes puede mejorar el contenido de redes sociales y abrir la puerta a otras iniciativas como seminarios web, eventos y asociaciones.
Para Operaciones Eficientes
Data & Analytics no siempre tiene que ser sobre el cliente. A veces, una empresa puede obtener información sobre sus operaciones internas a través de los datos. Estos hallazgos pueden conducir a proyectos de automatización que optimizarán las operaciones y alinearán mejor el negocio para el crecimiento.
Conclusiones
Data & Analytics puede tener un gran impacto en el futuro de una empresa. Contar con una estrategia de datos y tener a mano los resultados se traduce en ventaja competitiva única ya que se puede hacer un seguimiento de los desarrollos económicos identificando oportunidades para que la empresa siga creciendo.
En Homing contamos con un equipo especializado en Data & Analytics para que su organización aproveche todos los beneficios del análisis de datos. Comience a sacar rédito de habilidades como la extracción o la visualización de datos y más. Le invitamos a contactarnos para conocer cómo podemos ayudarle.
