Análisis de datos en la empresa, algunas claves

El análisis de datos es el proceso de reunir y organizar datos para sacar conclusiones útiles de ellos. El proceso de análisis de datos utiliza el razonamiento analítico y lógico para obtener información de los datos. El principal objetivo del análisis de datos es encontrar el significado de los datos de manera que los conocimientos derivados puedan utilizarse para tomar decisiones informadas.

¿Cómo se utiliza el análisis de datos en los negocios?

El análisis de datos en la empresa se utiliza para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones comerciales. Ya sea que se trate de investigación de mercado, investigación de productos, posicionamiento, críticas de clientes, análisis de sentimientos o cualquier otro tema para el que existan datos, el análisis de datos proporcionará las percepciones que las organizaciones necesitan para tomar las decisiones correctas.

El análisis de datos es importante para las empresas hoy en día, porque las elecciones basadas en datos son la única manera de tener verdadera confianza en las decisiones empresariales. Algunos negocios exitosos pueden ser creados por una corazonada, pero casi todas las elecciones de negocios exitosas están basadas en datos.

Ejemplos de análisis de datos

El análisis de datos es un concepto un tanto abstracto para entenderlo sin la ayuda de ejemplos. Por lo tanto, para ilustrar mejor cómo y por qué el análisis de datos es importante para los negocios, aquí están los 4 tipos de análisis de datos y los ejemplos de cada uno.

Análisis descriptivo: El análisis descriptivo de datos mira los datos del pasado y cuenta lo que pasó. Se utiliza a menudo cuando se hace un seguimiento de los Indicadores Clave de Rendimiento (KPI), los ingresos, los clientes potenciales, de ventas y más.

Análisis Diagnóstico: El análisis de datos de diagnóstico tiene como objetivo determinar por qué sucedió algo. Una vez que el análisis descriptivo muestra que algo negativo o positivo sucedió, se puede hacer un análisis diagnóstico para averiguar la razón. Una empresa puede ver que los clientes potenciales aumentaron en el mes de octubre y utilizar el análisis diagnóstico para determinar qué esfuerzos de marketing contribuyeron más.

Análisis Predictivo: El análisis predictivo de datos predice lo que es probable que suceda en el futuro. En este tipo de investigación, las tendencias se derivan de los datos del pasado que luego se utilizan para formar predicciones sobre el futuro. Por ejemplo, para predecir los ingresos del próximo año, se analizarán los datos de años anteriores. Si los ingresos han aumentado un 20% cada año durante muchos años, predecimos que los ingresos del próximo año serán un 20% más alto que los de este año. Este es un ejemplo simple, pero el análisis predictivo puede aplicarse a temas mucho más complicados como la evaluación de riesgos, la previsión de ventas o la calificación de clientes potenciales.

Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo de datos combina la información encontrada en los 3 tipos anteriores de análisis de datos y forma un plan de acción para que la organización se enfrente al problema o a la decisión. Aquí es donde se toman las decisiones basadas en los datos.

Estos 4 tipos de análisis de datos pueden aplicarse a cualquier asunto con datos relacionados con él. Y con Internet, se pueden encontrar datos sobre casi todo.

En el análisis manual tradicional de datos cada uno de estos pasos toma una cantidad sustancial de tiempo para realizarlos. Identificar los datos que se necesitan puede ser un desafío con la gran cantidad de datos de la web. Puede elegir una fuente de datos que no sea confiable o perder fuentes de datos cruciales que deberían ser parte de su investigación. Los datos fiables y completos son necesarios para un análisis de datos preciso y eso solo se logra contando con los programas informáticos de gestión empresarial útiles para dichos análisis.