Luis Iván Juárez Arellano

31 marzo, 2022

En muchas ocasiones hemos hablado sobre la importancia de la data para diversas empresas, y una vez que hemos recopilado un gran volumen de información llega la siguiente etapa: el análisis. Hoy te contaremos cómo analizar la data generada en tu empresa para tomar decisiones estratégicas y que aumenten la rentabilidad.

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¿Qué es el análisis de data?

El análisis de datos es el proceso mediante el cual se examina e interpreta la información con un objetivo en especial para que las empresas puedan llegar a conclusiones específicas para ampliar su rentabilidad.

Del análisis de data, o Data Analytics se desprende otra rama que se llama Data Science, que es un campo más específico en el que se clasifica la información en contenidos que la empresa conoce y maneja, de modo que pueda ser utilizada para la gestión de acciones del presente o a futuro; incluso puede analizarse la data histórica para sacar estadísticas o información necesaria para comprender los resultados actuales.

Tipos de análisis de data para tomar decisiones

Predictivo

Este tipo de análisis es una forma de examinar sectores particulares en las empresas. Es frecuente en el mercado de acciones, inversiones y en empresas de seguros, donde se necesita anticiparse a acciones que probablemente ocurran en el futuro para prevenirlas y actuar de diversas opciones.

Con el análisis predictivo de datos se pueden tomar decisiones para reducir riesgos financieros, prevenir el fraude, el delito e incrementar la rentabilidad.

Descriptivo

En el análisis descriptivo de datos se refleja lo que ha estado ocurriendo en la empresa, por lo que puede abarcar el pasado o el presente para obtener información concisa sobre pérdidas de clientes, baja en ventas de algún producto o servicio en especial, el resultado de las campañas de marketing, entre otros.

Para este análisis se utilizan diferentes tipos de informes y gráficas, de modo que el gestor tenga una visión global sobre los procesos que se siguen en la empresa. Con los resultados obtenidos se pueden tomar decisiones con datos históricos y actuales para incrementar la rentabilidad y solucionar problemas.

De diagnóstico

El análisis de diagnóstico brinda la oportunidad de conocer las causas de una situación en concreto a la que se enfrente la empresa. Este análisis va relacionado con los dos anteriores y suele hacerse de forma más minuciosa para conocer las causas de la situación actual, de modo que relacione todos los datos disponibles, tanto del pasado como del presente y un posible análisis a futuro para hallar patrones de comportamiento y otros datos que permitan conocer la razón de los resultados obtenidos hasta el momento en que se realice el estudio.

Las decisiones que se tomen con el análisis de diagnóstico permiten solucionar problemas actuales y evitar que se presenten una vez más en el futuro.

Prescriptivo

El análisis prescriptivo permite estudiar e interpretar posibles escenarios en caso de tomarse decisiones concretas. Es decir, es una forma de análisis predictivo, pero con situaciones hipotéticas. Se utiliza especialmente en el área de marketing, ventas y atención al cliente, donde se plantean hipótesis o escenarios y sus consecuencias subsecuentes.

Además de análisis de comportamiento, también se puede realizar con procesos de automatización como A/B testing para conocer rutas para vehículos, reducir tiempos o costes de transporte, mejorar la labor de aprovisionamiento, la cadena de suministro, entre otras áreas de gran relevancia para las empresas.

Importancia de la analítica de datos

Las empresas generan un gran volumen de información todos los días, y si bien pueden tener sistemas de gestión, no siempre sacan el mayor provecho de toda la data que sus programas almacenan. Por ello, es importante aprovechar la tecnología para transformar los datos en información valiosa y que permita tomar decisiones estratégicas a las empresas.

Otras decisiones clave que pueden tomarse con la analítica de datos son:

• Crear mensajes promocionales de mayor impacto para los clientes
• Mejorar las campañas publicitarias en redes sociales
• Reducir los riesgos en las inversiones
• Identificar cuellos de botella y solucionarlos antes de que se vuelvan un verdadero problema

Como habrás comprobado, el Big Data y el Data Analytics o análisis de data no debe ser motivo de temor, ya que se trata de información valiosa para priorizar las necesidades de tu empresa y tomar decisiones estratégicas que te ayuden a incrementar la rentabilidad.

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