¿Qué son las analíticas de datos? Guía completa

Disponer de una estrategia sólida de analíticas de datos puede tener efectos transformadores en tu negocio, ya que proporciona a tu organización una visión más clara de lo que va bien y lo que debe mejorarse. Cierra la brecha entre el conocimiento y la acción, lo que permite a tus equipos optimizar la eficiencia y la satisfacción del cliente. 
 

1. Toma de decisiones fundamentadas

Sin suposiciones. Toma decisiones basadas en datos respaldados por la evidencia y los patrones extraídos de conjuntos de datos históricos para garantizar resultados más precisos y fiables.
 

2. Aumento de la eficiencia operativa

Como el conocimiento es poder, las analíticas de datos proporcionan información práctica que puede revelar ineficiencias operativas, cuellos de botella y oportunidades de mejora en toda la organización. Las empresas disponen así de la información que necesitan para optimizar los procesos, reducir costes, mejorar la productividad y eliminar o perfeccionar las estrategias que no funcionan.
 

3. Mitigación de riesgos

Debido a la evolución y el aumento de la frecuencia de los fraudes, las organizaciones deben permanecer alertas ante la ciberdelincuencia. Las analíticas de datos permiten identificar amenazas y anomalías de forma proactiva, lo que facilita a las organizaciones el desarrollo de estrategias precisas de mitigación de riesgos gracias al uso de la IA y el aprendizaje automático.
 

4. Mejora del conocimiento del cliente

Las analíticas de datos proporcionan a las empresas los datos esenciales de los clientes y la información necesaria para personalizar su experiencia, mejorar sus productos y servicios, y aumentar la satisfacción y fidelidad de los clientes. Esta es una enorme ventaja competitiva que no solo mejora la retención de clientes, sino también la captación de nuevos clientes y el crecimiento general de la empresa.

Si bien tener una gran cantidad de datos es una ventaja, se requiere seguir un proceso para transformarlos de su estado sin procesar en información útil y práctica. El ciclo de vida de un proyecto típico de analíticas de datos abarca las siguientes fases: definir el objetivo, recopilar los datos, limpiarlos y prepararlos, y analizarlos. 
 

1. Definir el objetivo

¿Qué espera obtener exactamente tu equipo de los datos que está recopilando? ¿Qué proceso u operación se está tratando de optimizar? ¿Qué campaña intentas apoyar? Dedicar tiempo y recursos a recopilar una gran cantidad de datos no es útil a menos que se tengan objetivos claros y definidos. Esboza lo que deseas conseguir para determinar los requisitos de los datos y cómo deben agruparse y dividirse los datos.
 

2. Recopilar los datos

Una vez que sabes exactamente lo que necesitas, tus analistas de datos pueden recopilar datos relevantes para respaldar tus objetivos. Puede tratarse de cualquier cosa, desde tráfico a tu sitio web durante un periodo de tiempo, encuestas a clientes, estadísticas de interacciones en redes sociales, datos transaccionales, calificación del riesgo y mucho más.
 

3. Limpiar y preparar los datos

Limpia los datos y examínalos en busca de errores, incoherencias y valores atípicos que pudieran comprometer la fiabilidad y usabilidad del conjunto de datos. Seguidamente, organízalos para facilitar el análisis. Las hojas de cálculo son ideales para conjuntos de datos más pequeños, pero se vuelven lentas y difíciles de manejar cuando se trata de conjuntos de datos más grandes. Las herramientas de inteligencia empresarial (BI) son ideales para la visualización de los datos y los paneles de control, en tanto que las bases de datos y los almacenes de datos son necesarios para conjuntos de datos muy grandes.
 

4. Analizar los datos

Ya tienes tu conjunto de datos limpio y preparado. Es el momento de profundizar en el análisis, utilizando técnicas lógicas y estadísticas para identificar patrones, relaciones y tendencias. ¿Recuerdas los tipos de analíticas de datos que comentamos anteriormente? Es en este punto donde los analistas de datos aplican esos métodos para comprender el qué y el por qué de tus datos y planificar los siguientes pasos. 

Las hojas de cálculo y las versiones gratuitas de herramientas de BI son recursos habituales para analizar conjuntos de datos pequeños, y los utilizan normalmente equipos más pequeños, que pueden incluso no contar con un analista de datos especializado. A nivel empresarial, los servicios en la nube y los marcos de procesamiento de big data gestionan conjuntos de datos de tamaño intermedio a muy grande, a menudo junto con plataformas de BI completas, para generar informes y visualizaciones avanzados.

En términos generales, las técnicas de analíticas de datos se clasifican en las categorías de aprendizaje supervisado y no supervisado. Las técnicas supervisadas utilizan datos etiquetados para realizar predicciones, mientras que las técnicas no supervisadas se centran en encontrar patrones en datos no etiquetados.
 

Análisis de regresión

Se trata de una técnica de aprendizaje supervisado que se utiliza para predecir un valor numérico continuo basado en una o más variables independientes. Dicho de otro modo, es un método estadístico que busca entender la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes mediante el ajuste de una línea o curva a los datos. Ayuda a determinar las variables que ejercen un impacto.

Una de las preguntas clave a las que el análisis de regresión responde es “¿cuánto(s)” y ayuda a las empresas a determinar qué factores son más relevantes y cuáles menos.
 

Análisis de clasificación

El análisis de clasificación responde a la pregunta “¿a qué clase o categoría pertenece esto?” y es una herramienta eficaz para dar sentido a la información y tomar decisiones fundamentadas.

Esta técnica de aprendizaje supervisado se utiliza para clasificar los datos en grupos. Para ello, se entrena un modelo de clasificación que luego se aplica a nuevos datos para predecir su categoría. En esencia, el análisis de clasificación consiste en utilizar datos etiquetados del pasado para enseñar a un modelo a clasificar correctamente los datos nuevos sin etiquetar.
 

Análisis de clústeres

A diferencia de las dos técnicas anteriores, el análisis de clústeres es una técnica de aprendizaje no supervisado que se utiliza para agrupar puntos de datos similares en clústeres. No hay etiquetas o categorías predefinidas; el algoritmo detecta los agrupamientos dentro de los datos. El análisis de clústeres responde a la pregunta “¿cómo podemos agrupar estos datos?”.

Como hemos mencionado al principio de esta guía, todos los sectores pueden beneficiarse de las analíticas de datos, y empresas de todos los tamaños están aprovechando el poder de sus propios datos para optimizar procesos, impulsar estrategias y lograr un crecimiento sostenido. Examinamos tres sectores (retail, sanidad y finanzas) para ver cómo incorporan habitualmente las analíticas de datos en sus flujos de trabajo y procesos.
 

Retail
 

• Personalización de las campañas publicitarias: Los minoristas pueden aprovechar los datos recopilados sobre cada cliente, como el historial de compras, los datos demográficos y de comportamiento, para personalizar las promociones por correo electrónico y en redes sociales que envían a esos clientes. Crear una experiencia de compra a medida ayuda a fomentar la fidelidad a la marca y a aumentar el porcentaje del gasto total del cliente.

• Gestión del inventario de retail en línea: Para garantizar que los niveles de inventario puedan responder a la demanda de los clientes, los minoristas en línea analizan los comportamientos de compra anteriores de los clientes, los niveles de existencias y los datos públicos y de terceros. Mantener las estanterías digitales bien surtidas y actualizadas aumenta la retención de clientes y evita que busquen alternativas en la competencia.

• Seguridad física: Es fundamental que los establecimientos físicos eliminen cualquier riesgo que podría afectar la seguridad de los clientes o empleados. El análisis de una variedad de puntos de datos, como informes de incidentes y registros de entrenamiento de seguridad, así como el uso de los cuatro tipos de analíticas de datos pueden ayudar al equipo directivo a desarrollar un programa de formación en materia de seguridad más eficaz para sus empleados, con el fin de reducir el número de incidentes.
   

Sanidad
 

• Predicción de enfermedades: Las analíticas predictivas utilizan datos de los pacientes (estilo de vida, genética e historia clínica) para identificar a los pacientes que tienen un alto riesgo de desarrollar ciertas enfermedades. Esto ayuda al equipo médico a desarrollar planes de tratamiento personalizados e iniciar la atención preventiva para adelantarse a la enfermedad.

• Asignación de recursos: Los hospitales pueden utilizar datos, como los ingresos estacionales en urgencias, para prever los niveles de admisión de pacientes y optimizar así el personal y los suministros. De esa manera, pueden responder mejor a las necesidades de los pacientes, aumentar su satisfacción y reducir el tiempo de espera.

• Detección de fraudes: Las analíticas de datos pueden ayudar a los hospitales, las farmacias y las compañías de seguros a prevenir el fraude mediante el análisis de los patrones de facturación, el uso de recetas médicas y las reclamaciones de seguros para identificar anomalías y transacciones no autorizadas.
   

Finanzas
 

• Gestión de riesgos: Los bancos pueden analizar una serie de datos de los clientes, incluidos los hábitos de gasto, la estabilidad de los ingresos y el historial de pagos, para determinar su solvencia.

• Predicción de abandono de clientes: Si ciertos datos (como la ausencia de actividad bancaria reciente o las altas comisiones) sugieren que un cliente podría cerrar su cuenta, el banco puede ofrecer servicios o incentivos de forma proactiva para retenerlo, como una tasa de ahorro.

• Trading algorítmico y análisis de mercados: Las empresas de negociación de alta frecuencia (high-frequency trading) utilizan algoritmos complejos para analizar los datos del mercado, identificar oportunidades y tendencias de mercado, y ejecutar operaciones en cuestión de segundos.

• Hojas de cálculo: Microsoft Excel, Google Sheets
• Herramientas de BI: Tableau, Microsoft Power BI
• Lenguajes de programación: Python, R, SQL

Las analíticas de datos son esenciales para obtener una ventaja competitiva en prácticamente cualquier sector. La toma de decisiones basadas en datos crea eficiencias significativas que van desde la optimización de los procesos internos, la mejora de la experiencia del cliente, el aumento de la fidelidad a la marca hasta la mejora del bienestar del paciente en el ámbito sanitario. 

Los datos siguen creciendo a un ritmo abrumador, lo que aumenta la complejidad de los desafíos analíticos. Al mismo tiempo, las herramientas y técnicas, incluidas las aplicaciones avanzadas de la IA, proporcionan nuevas formas de interactuar con los datos para extraer información de gran valor. Cabe esperar que el cambiante campo de las analíticas de datos siga siendo una parte esencial del éxito en la era digital.