En nuestra época de abundancia de datos, entender cómo analizar y extraer el verdadero significado de los conocimientos digitales disponibles para nuestro negocio es uno de los principales impulsores del éxito.
A pesar del colosal volumen de datos que creamos cada día, un mero 0,5% es realmente analizado y utilizado para el descubrimiento de datos, la mejora y la inteligencia. Aunque no parezca mucho, teniendo en cuenta la cantidad de información digital que tenemos a nuestro alcance, el medio por ciento sigue representando una gran cantidad de datos.
Con tantos datos y tan poco tiempo, saber cómo recopilar, curar, organizar y dar sentido a toda esta información potencialmente impulsora del negocio puede ser un campo de minas, pero el análisis de datos online es la solución.
Para ayudarle a entender el potencial del análisis, el significado y cómo puede utilizarlo para mejorar sus prácticas empresariales, responderemos a una serie de preguntas analíticas importantes. No sólo exploraremos los métodos y técnicas de análisis de datos, sino que también veremos diferentes tipos de análisis de datos mientras demostramos cómo realizar análisis en el mundo real con un plan de 15 pasos para el éxito.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es un proceso que se basa en métodos y técnicas para tomar datos en bruto, minar en busca de perspectivas que sean relevantes para los objetivos principales del negocio y profundizar en esta información para transformar las métricas, los hechos y las cifras en iniciativas de mejora.
Hay varios métodos para el análisis de datos, en gran parte basados en dos áreas principales: métodos de análisis de datos cuantitativos y métodos de análisis de datos en la investigación cualitativa.
Para explicar las diferencias clave entre los datos cualitativos y cuantitativos, he aquí un vídeo para su disfrute:
Conseguir una mejor comprensión de las diferentes técnicas para el análisis de datos, y los métodos en la investigación cuantitativa, así como los conocimientos cualitativos, dará a sus esfuerzos de análisis de información una dirección más claramente definida, por lo que vale la pena tomarse el tiempo para permitir que este conocimiento particular se hunda. Además, podrá crear un informe analítico completo que disparará sus procesos de análisis.
Cómo analizar datos: Aprovecha los 15 mejores métodos de análisis de datos & Técnicas
Ahora que hemos respondido a la pregunta, «¿qué es el análisis de datos?», considerado los diferentes tipos de métodos de análisis, es el momento de profundizar en cómo hacer análisis de datos trabajando a través de estos 15 elementos esenciales.
Colabore sus necesidades
Antes de comenzar a analizar sus datos o profundizar en cualquier técnica de análisis, es crucial sentarse en colaboración con todas las partes interesadas clave dentro de su organización, decidir sobre su campaña principal u objetivos estratégicos, y obtener una comprensión fundamental de los tipos de conocimientos que mejor beneficiarán su progreso o le proporcionarán el nivel de visión que necesita para evolucionar su organización.
Establezca sus preguntas
Una vez que haya esbozado sus objetivos principales, debe considerar qué preguntas necesitarán respuesta para ayudarle a lograr su misión. Esta es una de las técnicas de análisis de datos más importantes, ya que dará forma a los fundamentos mismos de su éxito.
Para ayudarle a preguntar lo correcto y asegurarse de que sus datos trabajan para usted, tiene que hacer las preguntas de análisis de datos adecuadas.
Consigue tus datos
Después de dar a tu metodología de análisis de datos una dirección real y saber qué preguntas necesitan respuesta para extraer un valor óptimo de la información disponible para tu organización, debes decidir cuáles son tus fuentes de datos más valiosas y empezar a recopilar tus insights, la más fundamental de todas las técnicas de análisis de datos.
Establezca sus KPI
Una vez que haya establecido sus fuentes de datos, haya empezado a recopilar los datos brutos que considera que ofrecen un valor potencial y haya establecido preguntas claras a las que quiere que respondan sus percepciones, debe establecer una serie de indicadores clave de rendimiento (KPI) que le ayudarán a seguir, medir y dar forma a su progreso en una serie de áreas clave.
Los KPI son fundamentales para los dos métodos de análisis en la investigación cualitativa y cuantitativa. Se trata de uno de los principales métodos de análisis de datos que, sin duda, no deberías pasar por alto.
Para ayudarte a establecer los mejores KPI para tus iniciativas y actividades, explora nuestra colección de ejemplos de indicadores clave de rendimiento.
Olvida los datos inútiles
Tras haber dotado a tus técnicas y métodos de análisis de datos de un verdadero propósito y haber definido tu misión, debes explorar los datos brutos que has recogido de todas las fuentes y utilizar tus KPIs como referencia para recortar cualquier información que consideres inútil.
Recortar la grasa informativa es uno de los métodos más cruciales del análisis de datos, ya que le permitirá centrar sus esfuerzos analíticos y exprimir cada gota de valor de la información «magra» restante.
Cualquier estadística, dato, cifra o métrica que no se alinee con tus objetivos de negocio o encaje con tus estrategias de gestión de KPIs debe ser eliminada de la ecuación.
Realizar análisis estadísticos
Uno de los tipos de análisis más fundamentales es el estadístico.
Este tipo de método de análisis se centra en aspectos que incluyen el cluster, la cohorte, la regresión, el factor y las redes neuronales y, en última instancia, dará a tu metodología de análisis de datos una dirección más lógica.
Aquí tienes un glosario rápido de estos términos vitales del análisis estadístico para tu referencia:
- Cluster: La acción de agrupar un conjunto de elementos de manera que dichos elementos sean más similares (en un sentido particular) entre sí que con los de otros grupos – de ahí el término ‘cluster’. Este enfoque se utiliza para proporcionar un contexto adicional a una tendencia o a un conjunto de datos.
- Cohorte: un subconjunto de análisis de comportamiento que toma información de un conjunto de datos dado (por ejemplo, una aplicación web o un CMS) y en lugar de mirar todo como una unidad más amplia, cada elemento se divide en grupos relacionados. Al utilizar esta metodología de análisis, es posible obtener una gran cantidad de información sobre las necesidades de los consumidores o una comprensión firme de un grupo objetivo más amplio.
- Regresión: Conjunto definitivo de procesos estadísticos centrados en la estimación de las relaciones entre determinadas variables para obtener una comprensión más profunda de determinadas tendencias o patrones. Se trata de una metodología de análisis increíblemente potente cuando se centra en el análisis predictivo.
- Factor: Una práctica estadística utilizada para describir la variabilidad entre variables observadas y correlacionadas en términos de un número potencialmente menor de variables no observadas llamadas «factores». El objetivo es descubrir variables latentes independientes. Es un método de análisis ideal para racionalizar segmentos específicos de datos.
- Redes neuronales: Una red neuronal es una forma de aprendizaje automático (ML) centrada en la predicción del resultado de una variable específica. Este concepto es demasiado amplio para resumirlo – pero esta explicación le ayudará a pintar un cuadro bastante completo. Más adelante en el artículo, también nos centraremos más en este término.
- Modelado de datos: Un método de análisis que es el término paraguas para la ingeniería de las métricas y los conocimientos para el valor adicional, la dirección y el contexto mediante el uso de una mezcla de estrategias y técnicas. Al considerar cómo analizar los datos, la adopción de una mentalidad de modelado de datos es esencial para el éxito – como tal, es un área que vale la pena explorar en mayor detalle.
- Análisis predictivo: Una vez más, aunque se trata de un término amplio (y algo que volveremos a tratar a su debido tiempo), cuando esté estudiando cómo hacer análisis de la manera correcta, debe asegurarse de que este término esté firmemente arraigado en su mente. Las técnicas de análisis predictivo son esenciales, ya que le permitirán detectar tendencias de valor incalculable a medida que se desarrollan y desarrollar iniciativas que no solo mejorarán sus diversos procesos operativos, sino que también le ayudarán a obtener una ventaja importantísima sobre la competencia.
- Tasa de rebote
- Duración media de las sesiones
- Tasa de conversión de objetivos
- Tasa de conversión de la página de destino
- Un aumento del 10% en la accesibilidad de los datos supondrá más de 65 millones de dólares de ingresos netos adicionales para la empresa media de la lista Fortune 1000.
- El 90% de los big data del mundo se ha creado en los últimos cinco años.
- Según Accenture, el 79% de los ejecutivos de negocios notables están de acuerdo en que las empresas que no adoptan los big data perderán su posición competitiva y podrían enfrentarse a la extinción. Además, el 83% de los ejecutivos de negocios han implementado proyectos de big data para obtener una ventaja competitiva.
Construye una hoja de ruta para la gestión de datos
Aunque, en este punto, este paso en particular es opcional (ya habrás obtenido una gran cantidad de conocimientos y habrás formado una estrategia bastante sólida a estas alturas), la creación de una hoja de ruta para la gestión de datos ayudará a que tus métodos y técnicas de análisis de datos tengan éxito de forma más sostenible. Estas hojas de ruta, si se desarrollan adecuadamente, también se construyen de manera que puedan ser ajustadas y escaladas con el tiempo.
Invierte un amplio tiempo en el desarrollo de una hoja de ruta que te ayude a almacenar, gestionar y manejar tus datos internamente, y harás que tus técnicas de análisis sean aún más fluidas y funcionales, uno de los tipos de métodos de análisis de datos más potentes disponibles en la actualidad.
Integre la tecnología
Hay muchas formas de analizar los datos, pero uno de los aspectos más vitales para el éxito analítico en un contexto empresarial es integrar el software y la tecnología de apoyo a la toma de decisiones adecuados.
Las plataformas de análisis sólidas no sólo le permitirán extraer datos críticos de sus fuentes más valiosas mientras trabaja con KPI dinámicos que le ofrecerán perspectivas procesables; también presentarán la información en un formato digerible, visual e interactivo desde un panel de control central y en vivo. Una metodología de análisis de datos con la que puedes contar.
Al integrar la tecnología adecuada para tu método estadístico de análisis de datos y la metodología central de análisis de datos, evitarás fragmentar tus insights, ahorrando tiempo y esfuerzo a la vez que te permite disfrutar del máximo valor de los insights más valiosos de tu negocio.
Para ver el poder del software con fines de análisis y para mejorar sus métodos de análisis de datos, eche un vistazo a nuestra selección de ejemplos de cuadros de mando.
Responde a tus preguntas
Tomando en cuenta cada uno de los esfuerzos anteriores, trabajando con la tecnología adecuada y fomentando una cultura interna cohesiva en la que todos compren las diferentes formas de analizar los datos, así como el poder de la inteligencia digital, empezarás a responder rápidamente a tus preguntas de negocio más candentes. Podría decirse que la mejor manera de hacer que sus conceptos de datos sean accesibles para toda la organización es a través de la visualización de datos.
Visualice sus datos
La visualización de datos en línea es una herramienta poderosa, ya que le permite contar una historia con sus métricas, permitiendo a los usuarios de toda la empresa extraer ideas significativas que ayudan a la evolución del negocio – y cubre todas las diferentes formas de analizar los datos.
El objetivo del análisis de datos es hacer que toda tu organización esté más informada y sea más inteligente, y con la plataforma o el cuadro de mando adecuados, esto es más sencillo de lo que crees, como demuestra nuestro cuadro de mando de marketing.
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KPIs primarios:
Deliberando más profundamente que los datos de los usuarios servidos sólo por Google Analytics (GA), este panel visual, dinámico, e interactivo en línea muestra el comportamiento de sus usuarios y visitantes del sitio, presentando una gran cantidad de métricas basadas en KPI que exploran la duración de la sesión, las tasas de rebote de la página, las tasas de conversión de la página de destino y las tasas de conversión de objetivos, haciendo un informe de marketing completo con el que un usuario puede interactuar y ajustar adicionalmente.
Implementar el análisis de texto
Una gran cantidad de datos que las empresas recopilan no están estructurados. Aunque tener acceso a una gran cantidad de información basada en datos es esencial para mejorar sus capacidades de inteligencia empresarial (BI), si no implementa técnicas de análisis de datos para dar estructura a sus métricas, sólo estará raspando la superficie.
El análisis de texto, también conocido en la industria como minería de texto, es el proceso de tomar grandes conjuntos de datos textuales y organizarlos de manera que sean más fáciles de manejar. Al trabajar en este proceso de limpieza de forma rigurosa, podrá extraer los datos que son realmente relevantes para su negocio y utilizarlos para desarrollar perspectivas procesables que le impulsen hacia adelante.
Las herramientas y técnicas de análisis modernas aceleran el proceso de análisis de texto, ayudando a recopilar y curar los conocimientos de una manera eficiente y orientada a los resultados.
Colectivamente, creamos la colosal cifra de 2,5 quintillones de bytes de datos digitales cada día, y un gran segmento está basado en texto. Si invierte en herramientas y técnicas de análisis de datos que le ayuden a extraer información de diversas fuentes de datos basadas en palabras, incluidas las reseñas de productos, los artículos, las comunicaciones en las redes sociales y las respuestas a las encuestas, obtendrá información muy valiosa sobre su audiencia, así como sobre sus necesidades, preferencias y puntos débiles.
Al obtener este nivel de conocimiento, podrá crear campañas, servicios y comunicaciones que satisfagan las necesidades de sus clientes potenciales a nivel personal, haciendo crecer su audiencia al mismo tiempo que aumenta la retención de clientes. Una de las herramientas y técnicas de análisis de datos más efectivas en las que invertirás.
Aprovecha el análisis de diagnóstico
Cuando se trata de lecciones sobre cómo hacer análisis, profundizar en el análisis de diagnóstico es esencial. Diseñado para proporcionar respuestas directas y procesables a preguntas específicas, se trata de uno de los métodos más importantes del mundo en la investigación, entre sus otras funciones organizativas clave, como la analítica del comercio minorista, por ejemplo.
Una poderosa forma de descubrimiento de datos, la analítica de datos de diagnóstico empodera a los analistas y a los ejecutivos de las empresas ayudándoles a obtener una firme comprensión contextual de por qué sucedió algo. Si se sabe por qué ha ocurrido algo, además de cómo ha ocurrido, se podrán señalar las formas exactas de abordar el problema o el reto. Para obtener una comprensión práctica, es vital que adquiera un conocimiento básico de las dos áreas siguientes:
a) Análisis predictivo
Si entiende por qué ha sucedido una tendencia, un patrón o un evento a través de los datos, podrá desarrollar una proyección informada de cómo pueden desarrollarse las cosas en determinadas áreas del negocio. Al hacerlo, podrá formular iniciativas o lanzar campañas antes de la curva, adelantándose a sus competidores. Además, si puede utilizar el aspecto predictivo del análisis de diagnóstico en su beneficio, podrá evitar que los posibles problemas o ineficiencias se salgan de control, cortando los problemas potenciales de raíz. Hay herramientas de informes de BI que tienen opciones de análisis predictivo ya implementadas dentro de ellas, pero también hechas fáciles de usar para que no tenga que calcular nada manualmente o realizar el análisis robusto y avanzado usted mismo.
b) Análisis prescriptivo
Otro de los métodos de análisis de datos más eficaces en la investigación, las técnicas prescriptivas de datos se cruzan con el análisis predictivo en la forma en que gira en torno a la utilización de patrones o tendencias para desarrollar estrategias de negocio receptivas y prácticas.
Al profundizar en el análisis prescriptivo, jugarás un papel activo en el proceso de consumo de datos tomando conjuntos de datos visuales bien ordenados y utilizándolos como una poderosa solución a los problemas emergentes en una serie de áreas de negocio clave, incluyendo el marketing, las ventas, la experiencia del cliente, los recursos humanos, el cumplimiento, las finanzas, el análisis de la logística, y otros.
Considera la tecnología autónoma
Las tecnologías autónomas, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), desempeñan un papel importante en el avance de la comprensión de cómo analizar los datos de forma más eficaz.
Gartner predice que, para 2021, el 80% de las tecnologías emergentes se desarrollarán con bases de IA. Esto es un testimonio del poder y el valor cada vez mayores de las tecnologías autónomas. En la actualidad, las redes neuronales y las alarmas inteligentes están impulsando la revolución autónoma en el mundo de la analítica basada en datos.
Una de las técnicas de análisis de datos de la era moderna, las alarmas inteligentes proporcionan señales automatizadas basadas en comandos u ocurrencias particulares dentro de un conjunto de datos. Por ejemplo, si está supervisando los KPI de la cadena de suministro, podría configurar una alarma inteligente para que se active cuando aparezcan datos no válidos o de baja calidad. De este modo, podrá profundizar en el problema y solucionarlo de forma rápida y eficaz.
Una red neuronal es una rama del aprendizaje automático, una forma de análisis basada en datos que intenta, con una intervención mínima, entender cómo el cerebro humano procesaría las ideas y predeciría los valores. Las redes neuronales aprenden de todas y cada una de las transacciones de datos, lo que significa que evolucionan y avanzan con el tiempo.
Construye una narrativa
Ahora que hemos discutido y explorado las aplicaciones técnicas del análisis basado en datos, vamos a ver cómo puedes unir todos estos elementos de una manera que beneficie a tu negocio, empezando por una pequeña cosa llamada narración de datos.
El cerebro humano responde increíblemente bien a las historias o narrativas fuertes. Una vez que haya limpiado, dado forma y visualizado sus datos más valiosos utilizando varias herramientas de cuadros de mando de BI, debe esforzarse por contar una historia, una con un principio, un medio y un final bien definidos.
Al hacerlo, hará que sus esfuerzos analíticos sean más accesibles, digeribles y universales, lo que permitirá a más personas dentro de su organización utilizar sus descubrimientos en beneficio de la acción.
Compartir la carga
Por último, pero no por ello menos importante, en nuestros consejos sobre cómo hacer que el análisis de datos funcione para su negocio, hablamos de compartir la carga.
Ampliando nuestro punto anterior, al utilizar métodos técnicos para dar a sus datos más forma y significado, podrá proporcionar una plataforma para un acceso más amplio a las ideas basadas en datos.
Si trabajas con las herramientas y los cuadros de mando adecuados, podrás presentar tus métricas en un formato digerible y orientado al valor, lo que permitirá a casi todos los miembros de la organización conectar con los datos relevantes y utilizarlos en su beneficio.
Los cuadros de mando de datos modernos consolidan los datos de varias fuentes, proporcionando acceso a una gran cantidad de información en una ubicación centralizada, sin importar si necesita supervisar las métricas de contratación o generar informes que deben enviarse a numerosos departamentos. Además, estas herramientas de vanguardia ofrecen acceso a los cuadros de mando desde una multitud de dispositivos, lo que significa que todos los miembros de la empresa pueden conectarse con conocimientos prácticos de forma remota, y compartir la carga.
Una vez que todo el mundo sea capaz de trabajar con una mentalidad basada en los datos, catalizará el éxito de su negocio de formas que nunca pensó que fueran posibles. Y cuando se trata de saber cómo hacer análisis de datos, este tipo de enfoque colaborativo es esencial.
Análisis de datos en el entorno de Big Data
Los big data tienen un valor incalculable para las empresas de hoy en día, y mediante el uso de diferentes métodos para el análisis de datos, es posible ver sus datos de una manera que puede ayudarle a convertir la visión en acción positiva.
Para inspirar tus esfuerzos y poner en contexto la importancia del big data, aquí tienes algunas ideas que debes conocer, hechos que te ayudarán a dar forma a tus técnicas de análisis de big data.
Los conceptos de análisis de datos pueden venir en muchas formas, pero fundamentalmente, cualquier metodología sólida ayudará a que su negocio sea más ágil, cohesivo, perspicaz y exitoso que nunca.
Para resumir, aquí están los 15 pasos principales para las técnicas y métodos de análisis de datos:
- Colaborar con tus necesidades
- Establecer tus preguntas
- Conseguir tus datos
- Establecer tus KPIs
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- Omita los datos inútiles
- Realice análisis estadísticos
- Construya una hoja de ruta para la gestión de datos
- Integre la tecnología
- Responda a sus preguntas
- Visualiza tus datos
- Implementa el análisis de texto
- Aprovecha el análisis de diagnóstico
- Considera la tecnología autónoma
- Construye una narrativa
- Comparte la carga
«Una sola métrica no te dice lo que está pasando con tu sitio; como siempre Analytics se trata de tomar sus datos y las influencias externas y la construcción de puntos de vista de todos ellos.» – Fiona Roddis
Hemos reflexionado sobre el significado del análisis de datos y hemos profundizado en las aplicaciones prácticas de la analítica centrada en los datos, y una cosa está clara: si tomas medidas para organizar tus datos y hacer que tus métricas trabajen para ti, es posible transformar la información bruta en acción, el tipo de que impulsará tu negocio al siguiente nivel.
Sí, unas buenas técnicas de análisis de datos dan lugar a una mejor inteligencia empresarial (BI). Para ayudarle a entender esta noción con más detalle, lea nuestra exploración de los informes de inteligencia empresarial.
Y, si está listo para realizar su propio análisis, profundizar en sus hechos y cifras mientras interactúa con sus datos en asombrosos visuales, puede probar nuestro software de forma gratuita durante 14 días!
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