Las empresas en la actualidad cuentan con diferentes estrategias y herramientas para evaluar sus procesos, su situación financiera, su manejo y gestión de recursos, entre otros.
La analítica de datos es una tendencia que viene en crecimiento desde hace varios años, que ha permitido a las empresas observar y analizar las tendencias en todos sus procesos, operaciones y en la administración de todos sus recursos dentro de un periodo determinado.
En este sentido, lo que es la analítica de datos permite a los directivos y administradores tomar decisiones estratégicas para mejorar su funcionamiento y todo tipo de procesos para impulsar el desarrollo y crecimiento de la misma. Al mismo tiempo, es posible aportar estrategias que fomenten una mayor competitividad en el mercado comercial a nivel local e internacional, promoviendo mejores prácticas en las diferentes áreas de la compañía.
Para implementar la analítica de datos, es necesario un profesional que sea capaz de aplicar y desarrollar técnicas para obtener los mejores resultados con el uso de grandes cantidades de datos. Para implementar nuevas y mejores prácticas dentro de tu empresa contando con la analítica de datos, puedes realizar la Maestría en Ciencia de Datos en la Universidad Internacional de La Rioja – UNIR. Este posgrado te capacitará para entender y usar de manera eficaz las herramientas para la analítica de datos, enfocándote en el desarrollo de estrategias que impulsen mejores prácticas y el crecimiento de tu empresa (1).
¿Para qué sirve la analítica de datos?
La analítica de datos sirve para medir y recopilar información que puede ayudar con la efectividad de una empresa. Su utilidad se puede emplear en los diversos procesos de la empresa con la intención de desarrollar estrategias que mejoren el desarrollo, desempeño y productividad de los mismos.
Sin embargo, también se puede usar para los procesos de compra de bienes y servicios para entender los comportamientos del consumidor con base en el producto que ofrece una compañía. Esto servirá para poder adaptar, mejorar y desarrollar un producto que se ajuste a las necesidades de los usuarios y se puedan desarrollar estrategias de publicidad enfocadas en el público objetivo real.
Por otra parte, siendo consciente de para qué sirve la analítica de datos, es posible optimizar todos los procesos que se realizan dentro de una compañía. Además, entendiendo cómo se comporta el mercado y las tendencias vanguardistas, puede hacer que la empresa se enfoque mucho más en su competitividad para mejorar su posicionamiento en el mercado comercial.
Tipos de analítica de datos
Los tipos de analítica de datos se dividen en los siguientes:
- Análisis descriptivo: este tipo de análisis responde a lo que ya ha pasado. Por lo tanto, usa técnicas estadísticas para entender el contexto actual de cierto proceso o situación. También se usan técnicas de visualización como gráficas u otras ayudas visuales para facilitar la comprensión de la información.
- Análisis de diagnóstico: usa técnicas de minería y correlación de datos para analizar diferentes fenómenos con el fin de dar las razones por las cuales sucedieron las cosas. Se usan técnicas de visualización para ver variaciones, anomalías y cambios en un periodo de tiempo.
- Análisis predictivo: como su nombre lo indica, está enfocada en lo que puede suceder a futuro y da respuesta a esto o intenta predecir lo que puede pasar. Este tipo de análisis puede predecir por medio del análisis de un valor o una probabilidad, puede mostrar tendencias y comportamientos teniendo en cuenta ciertos patrones ya mostrados en el pasado y las condiciones actuales.
- Análisis prescriptivo: este análisis usa algoritmos de optimización, análisis de decisión basados en varios criterios y reglas de negocio para establecer cuál es la mejor acción a ejecutar. Además, para llegar a saber qué es lo que se debe hacer, el análisis prescriptivo usa en ocasiones los resultados de los otros tres tipos como información relevante para cumplir con su fin (1).
Herramientas de analítica de datos más utilizadas
Debido al gran volumen de datos con los que cuentan las empresas actualmente, se hace imprescindible usar software que les ayude a recopilar la información necesaria y condensarla para analizarla y procesarla con mayor facilidad. A continuación, te mencionaremos algunas de las herramientas de analítica de datos más usadas:
- Python
- SQL
- Excel
- Power BI
- Tableau
- DataLab
- Google BigQuery
- Matlab
- Microsoft R
- Chispa (2)
¿Cómo aplicar la analítica de datos en una empresa?
Luego de entender lo que es la analítica de datos, es importante conocer cómo aplicarla a tu empresa o a cualquier empresa en la que trabajes. Para poder aplicar la analítica de datos, es importante tener en cuenta una serie de aspectos para que esta técnica sea mucho más efectiva en su aplicación.
En primer lugar, es importante que tengas definido el fenómeno, situación, proceso o problema al que quieras aplicar la analítica de datos. Luego de esto, debes tener a mano los datos que necesitas para analizar y optimizar la situación de partida.
Una vez recopilados los datos o la información que necesitas analizar, es necesario que los organices, los proceses y los prepares para poder analizarlos. También deberás determinar cuáles datos son realmente relevantes y cuáles debes depurar. Teniendo los datos listos, ya podrás comenzar con el proceso de análisis para poder indagar en el proceso y tomar la decisión adecuada.
Finalmente, se debe aplicar el análisis y las técnicas necesarias para realizar los cambios o adaptaciones establecidas en la toma de decisiones.
Diferencias entre analítica de datos y ciencia de datos
La analítica de datos y la ciencia de datos son dos conceptos similares, pues ambos usan la información de una empresa y extraen conocimiento a partir de ella. No obstante, no son lo mismo; la ciencia de datos debe ejecutar tareas y acciones específicas más complejas que permiten a los científicos de datos realizar análisis mucho más profundos.
Por otra parte, aunque ambos métodos comparten el uso de ciertos software como Python o Programación R para la estructuración de datos, se debe saber que la analítica de datos solo maneja información estructurada y organizada; la ciencia de datos maneja ambos estilos: los datos estructurados y no estructurados. Además, esta última maneja técnicas de aprendizaje automático y modelos predictivos mucho más avanzados que los de la analítica.
Otra de las diferencias principales es la manera como se presenta la información; la analítica se enfoca fundamentalmente en la creación de ayudas visuales para hacer que la información se pueda comprender de manera más sencilla; la ciencia de datos pretende crear algoritmos y modelos mucho más complejos para la ejecución de las acciones necesarias a realizar.
Profesiones relacionadas con la analítica de datos
Si ya entendiste lo que es la analítica de datos, debes tener una idea de las profesiones que se relacionan con este método. Las carreras o profesiones afines con la administración pueden estar enteradas y conocer sobre el análisis de datos, como la administración de empresas y los consultores.
En términos de ingeniería, están los ingenieros de big data; también, una de las funciones del ingeniero de datos es el análisis de datos; otra de las profesiones relacionadas directamente es el analista de datos y el científico de datos, que son profesiones especializadas en esta metodología y en el manejo de la información dentro de las empresas.
Referencias bibliográficas
- Función Pública (2021). Guía para la analítica de datos y su uso en la planificación y ejecución de auditorías internas basadas en riesgos. Tomado de: https://www1.funcionpublica.gov.co/documents/28587410/40494478/Guia+anali%C2%B4tica+datos+aplicacion+auditoria+interna+v1.pdf/a0bf6c6f-408d-13f3-b2e2-8ec20a4364f9?t=1631129882198
- Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (2018). Herramientas de analítica para la explotación de datos. Tomado de: https://gobiernodigital.mintic.gov.co/692/articles-272748_recurso_1.pdf
