La analítica de datos o Business Analytics es un enfoque de análisis de datos dentro de una empresa y comúnmente se identifica como un complemento de Business Intelligence. Dicho proyecto se enfoca en datos históricos y actuales para comprender el desempeño que la empresa está experimentando hasta ahora y ayudar en la planificación e identificación de patrones o problemas comerciales.
¿Cómo se estructura un Proyecto de Analítica de datos?
Podemos decir que estos proyectos se estructuran en cinco diferentes etapas:
1. Estrategia:
Tener una buena comprensión del negocio actual y visionar cómo nos gustaría que fuera. Además de establecer las preguntas de negocio, entre ellas encontramos las relacionadas con los clientes, los productos y servicios, la relación con nuestros clientes, las actividades principales, el mundo financiero, la competencia, etc.
2. Datos:
Ahora tenemos que seleccionar los datos internos (clientes, producto, precio, comunicaciones, transacciones, personal) y externos (mercado, competencia, clima, festividades/eventos) que pensamos nos podrían ayudar a responder a las preguntas de negocio y establecer el proceso para poder trabajar con ellos.
Identifique qué conjunto de datos tiene, de dónde provienen y su disponibilidad. Estudie también sus metadatos (las características de sus datos) como el tamaño, naturaleza de las variables, alcance, fortalezas y debilidades. Esto para saber el rango de soluciones que cada set de datos pueda ofrecer. Referencias como diccionarios de datos permiten a las demás personas involucradas tener acceso a la información de los datos disponibles.
a. Análisis:
Encontrar patrones y modelos en la información (abandono, segmentación, correlaciones…) gracias a modelos analíticos que nos den respuesta a las preguntas priorizadas. Si se tiene la capacidad, hacer un script o código con la solución implementada siempre es la mejor opción, pues con los mismos datos, se va a llegar siempre a los mismos resultados, sin espacio para confusiones o errores de interpretación.
b. Visualización:
Mostrar los datos de manera que sean más interpretables (dashboards, reports, infografías, mapas…). Es decir, no se “case” con una herramienta. Muchos clientes tienen diferentes entornos en sus computadoras y estos pueden ser utilizados de manera óptima para hacer presentaciones modernas y actuales.
c. Acción:
Utilizar los datos para tomar mejores decisiones, mejorar procesos o mejorar/crear productos y servicios basados en datos.
¿Qué beneficios trae consigo los proyectos de Analítica de Datos?
En el ámbito empresarial, la analítica de datos sirve para predecir cómo puede comportarse la demanda por los productos de una empresa y cuál debería ser su nivel de inventarios para atender la demanda, según las temporadas, expectativas del consumidor, entre otras variables que arrojan datos actuales. Del mismo modo, sirve para entender qué productos compra en conjunto una persona lo que permite organizar mejor los inventarios futuros y las estrategias para los nuevos compradores.
Los beneficios que más podemos destacar en un proyecto de Analítica de Datos dentro de una empresa son:
- Lograr consistencia de datos en toda la empresa
- Mejor planificación y previsión
- Mejora en la calidad de la toma de decisiones
- Incrementar la eficiencia operativa reduciendo errores y fallas
- Reducción de costos
¿Cuáles son las fuentes de información más usadas en la analítica de datos?
Existen diferentes metodologías para obtener datos susceptibles de ser analizados. Entre las fuentes de información más utilizadas están: –
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Imágenes satelitales:
Permiten, por ejemplo, determinar en qué lugares hay más actividad económica y, al mismo tiempo, identificar lugares con mayores índices de pobreza.
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Web tracking:
Consiste en “barrer” páginas web a nivel mundial sobre lo que nos interese para recolectar información en tiempo real. Son más efectivas que las encuestas.
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Redes sociales:
De estas se pueden obtener datos como la opinión de los usuarios sobre personajes públicos, emociones que despiertan ciertos lugares o pensamientos de la gente sobre un producto para luego usarlos para tomar decisiones de negocio.
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Archivos de voces:
Con ellos es posible detectar cuando un usuario realiza una llamada falsa a una línea de emergencia, por ejemplo, o establecer el grado de satisfacción de un usuario de un servicio de call center.
Si necesitas ayuda para la ejecución de proyectos de Analítica de Datos, contáctanos y nuestros expertos te asesorarán.
