¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de exploración, transformación y examinación de datos para identificar tendencias y patrones que revelen insights importantes y aumenten la eficiencia para respaldar la toma de decisiones. Una estrategia moderna de análisis de datos les permite a los sistemas y a las organizaciones trabajar a partir de análisis automatizados en tiempo real, lo que garantiza resultados inmediatos y de gran impacto.
El proceso de análisis de datos
El proceso de análisis de datos se basa en varios pasos y fases. Es posible que las conclusiones de fases posteriores requieran volver a trabajar en una fase anterior, lo que implica un proceso más cíclico que lineal. Lo más importante es que el éxito de los procesos de análisis de datos depende de la capacidad de repetición y automatización de cada uno de estos pasos.
El proceso de análisis se divide de mejor manera en los siguientes pasos y fases:
Entrada de datos: determina los requisitos y recopila los datos. Esto implica un poco de trabajo de investigación, como hablar con las partes interesadas, averiguar quiénes son los responsables de los datos y obtener acceso a estos últimos.
Preparación de datos: se trata de la estrategia y la táctica de preparación de los datos para su objetivo principal de producir insights de análisis. Esto incluye la limpieza y consolidación de los datos sin procesar, en datos bien estructurados y listos para el análisis. También incluye la comprobación de los resultados en cada parte del proceso de preparación para asegurarse de que el análisis esté generando los resultados deseados.
Exploración de datos: la exploración de datos, o análisis exploratorio de datos, es el proceso de estudio e investigación de un gran conjunto de datos mediante el muestreo, el análisis estadístico, la identificación de patrones y la elaboración de perfiles visuales, entre otros. Los métodos no son necesariamente científicos o concluyentes, sino que sirven para comprender mejor la transformación de los datos.
Enriquecimiento de datos: se enriquecen y aumentan los datos con entradas y conjuntos de datos adicionales para mejorar el análisis. Este paso en el proceso de análisis de datos es fundamental para revelar nuevos insights mediante la observación de datos desde una nueva perspectiva.
Data science: se trata de aplicar métodos más avanzados de extracción de datos para obtener significados e insights más profundos y difíciles de extraer, que son en gran medida inalcanzables mediante modalidades más rudimentarias de procesamiento de datos. Esto incluye algoritmos, entrenamiento de modelos, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), por mencionar algunos.
Business intelligence: se pueden obtener resultados de negocios a través de la combinación de datos, software, infraestructura, procesos comerciales e intuición humana de una organización. Los resultados ofrecen insights accionables a través de informes, paneles de control y visualizaciones para ayudar a tomar decisiones comerciales.
Generador de informes: los resultados del análisis de datos deben compartirse de una manera eficaz que preserve los conocimientos adquiridos. El Generador de Informes organiza ese conocimiento y sus resultados en un formato fácil de comprender.
Optimización: dado que las variables cambian con el tiempo, es necesario optimizar y mejorar los modelos para que sigan cumpliendo su propósito inicial o para que evolucionen a partir de este propósito basándose en nuevas entradas o características cambiantes.
Tipos de análisis de datos
Existen varios tipos diferentes de análisis de datos. Estos son los siguientes:
- Análisis descriptivo: responde la pregunta “¿Qué sucedió?” (¿Cuáles fueron nuestras ventas de la semana pasada?)
- Análisis de diagnóstico: responde la pregunta “¿Por qué sucedió esto?” (¿Por qué aumentaron nuestras ventas con respecto a la semana anterior?)
- Analítica predictiva: responde la pregunta “¿Qué sucederá?” (¿Cómo creemos que serán nuestras ventas en esas mismas tiendas durante la temporada navideña?)
- Análisis prescriptivo: responde la pregunta “¿Qué debo hacer?” (Según nuestras predicciones, recomendamos enviar más cantidad de un producto determinado a fin de evitar que se agote).
Los análisis descriptivos y de diagnóstico les permiten a los analistas de datos y a los líderes nivelar el conjunto. Estos procesos son bloques de creación que preparan el camino para insights más sofisticados que se obtienen a partir de análisis predictivos y prescriptivos.
Creación de una base de análisis de datos consolidada
Los datos se encuentran en cualquier sistema u organización que exista actualmente. Muchos sistemas u organizaciones utilizan los análisis para mejorar sus procesos u obtener resultados impactantes. No hay duda de que el análisis de datos es importante. El enfoque de las organizaciones modernas es establecer una estrategia de análisis de datos consolidada, que garantice insights en tiempo real y una toma de decisiones con miras al futuro.
Una solución de análisis moderna depende de la automatización
Dentro de la práctica de análisis de datos hay una gran cantidad de soluciones puntuales que se ajustan a cada paso o fase mencionados anteriormente en el proceso de análisis de datos. Sin embargo, un problema principal del enfoque de las soluciones puntuales es la incapacidad de automatizar fácilmente el proceso completo de análisis y data science. La automatización de análisis permite un verdadero análisis en tiempo real, ya que se basa en la automatización de todo el proceso en una única solución analítica.
Con la introducción de la automatización del análisis de datos, las organizaciones y los equipos analíticos pueden automatizar todas y cada una de las partes de su proceso de análisis (desde la entrada inicial de datos, la limpieza, el enriquecimiento, el data science y el aprendizaje automático, hasta la escritura de los datos en las aplicaciones pertinentes, las bases de datos en la nube, las plataformas de BI, etc.), todo incluido en una única solución.
Una organización moderna depende de un Centro de Excelencia de Análisis
Además, la capacidad de una empresa para competir en la emergente economía digital exige decisiones más rápidas y orientadas al futuro. Por lo tanto, los sistemas modernos y las organizaciones que buscan transformarse digitalmente deben considerar una estrategia moderna de análisis de datos como un “acelerador clave” de sus iniciativas.
Creación de un Centro de Excelencia de Análisis de Datos
Un centro de excelencia es una función de análisis centralizada, desarrollada para difundir e implementar eficazmente una cultura de análisis de datos como prioridad en toda la organización, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y los procesos. Esto da como resultado una mejora impactante en la toma de decisiones a través de toda la organización y resultados de negocios en tiempo real. Con un centro de excelencia eficaz, las organizaciones disponen de entrenamiento, consultoría, orientación y soporte internos, pueden impulsar prácticas recomendadas, implementar un marco metodológico de modelado de análisis y maximizar el retorno de la inversión.
Un centro de excelencia exitoso también será el medio para conectar datos, análisis, procesos y personas. La convergencia de estos cuatro pilares garantiza la democratización de los datos en toda la organización, empodera a los analistas para que se conviertan en ciudadanos científicos de datos, automatiza el proceso analítico en todo el proceso de análisis y facilita la capacitación de los colaboradores.
Los datos respaldan la inversión en un centro de excelencia sólido: en una encuesta reciente, se menciona el efecto impulsor de un conjunto común y corriente de herramientas y métodos en toda la empresa para acceder a los datos y poder analizarlos. Esta encuesta especifica que del 26% de empresas que está haciendo bien esto, el 80% superó sus objetivos empresariales. Y de las empresas en donde se capacitó a todo el personal sobre cómo utilizar los datos, el 88% superó sus objetivos en comparación con el 61% de aquellas que solo capacitaron a algunos empleados.
Casos prácticos de análisis de datos modernos
Los casos prácticos del análisis de datos en un mundo que prioriza lo digital son casi infinitos, desde la predicción del comportamiento de los clientes a partir de las interacciones omnicanal, hasta la anticipación de los cambios en una cadena de suministro debido a catástrofes naturales. Analicemos algunos de los ejemplos más comunes que se dan en todos los sectores.
Cadena de suministro
- Conseguir la eficiencia a través de informes: Alteryx + Daimler Trucks North America
- Optimización del stock de seguridad: video del cliente: Amway
- Logística omnicanal: Seko Omni-Channel Logistics
CPG/Comercio minorista
- Insights promocionales: 7-Eleven
- Predicción del sentimiento de los clientes: Mayborn
- Pruebas AB de ubicación de productos: Barnes & Noble
Salud
- Investigación médica sobre el COVID-19 para salvar vidas: Castor + The Information Lab, Países Bajos
- Mitigación de los riesgos: Kaiser Permanente
- Autoservicio de membresía y procesamiento de reclamos: Blue Cross Blue Shield North Carolina (BCBS NC)
Sector público
- Situaciones críticas de demanda y recursos: Integratis
- Predicción del alcance de daños estructurales: FEMA
- Seguimiento de contactos: Infobrief du secteur public
Servicios financieros
- Cumplimiento de delitos financieros a nivel mundial: MUFG Bank
- Estrategia de análisis centralizada: UBS
- Asesoría personalizada sobre impuestos: Brookson
Oficina de Finanzas
- Reducción del fraude, el malgasto y el abuso: Aprio
- Automatización de procesos contables, tributarios y financieros: Capitalize
- Mejora de la precisión de las estructuras de entidades complicadas: seminario web a pedido
