Contar con conceptos clave de análisis de datos es un reto al que cada vez más profesionales se enfrentan. Este conocimiento ya no es exclusivo de analistas o científicos de datos. La necesidad de tomar decisiones basadas en datos está creciendo dentro las organizaciones y esto hace que cada vez más roles dentro de ellas necesiten adquirir estos conceptos clave.
En este artículo te contamos 5 conceptos clave que te ayudarán a empezar a entender mejor el mundo del análisis de datos.
1. ¿Cuál es la diferencia entre datos estructurados y datos no estructurados?
Esta manera de clasificar los datos centra su criterio en la estructura que tienen los datos. Para considerarlos estructurados es necesario que estén ordenados en columnas y que cada columna tenga una cabecera que indique qué información podemos encontrar ahí.
Un ejemplo cotidiano para la mayoría de los profesionales es el uso de las hojas de Excel, pero también se consideran bases estructuradas las bases de datos SQL. Su estructura permite tratar los datos de una manera sencilla.
Por su parte, los datos no estructurados son todos aquellos que no siguen esta estructura. Esto incluye textos libres, imágenes, videos o audios en formatos como Word, PNG, PDF, etc. Esto también incluye comentarios en redes sociales y correos electrónicos.
En cuanto al volumen, los datos no estructurados representan un 80% de los datos empresariales y para poderlos analizar hace falta contar con herramientas avanzadas. Algunas de estas tecnologías pueden ser el machine learning (Aprendizaje automático), el procesamiento de lenguaje natural (NLP), entre otras.
En cuanto al uso, de datos estructurados son claves para calcular datos concretos del negocio como las ventas, cantidad de transacciones, etc. Los no estructurados son útiles para realizar análisis cualitativos de opiniones, percepción en redes sociales, grabaciones de voz, etc.
2. ¿Qué es una ETL?
Después de conocer el primero de los conceptos clave de análisis de datos, pasaremos a un sigla bastante conocida, las ETL. Más allá de definir una ETL como un proceso que extrae, transforma y carga los datos en un destino definido, es relevante que entiendas la importancia que cobra con el volumen creciente de datos en la empresa.
Al tratar los datos necesitamos que estén disponibles, que tengan calidad, que no se encuentren repetidos, etc. Todo lo anterior sin sacrificar mucho tiempo y arriesgarse a dañar la calidad de los datos con errores humanos. Esto último te podrá resonar de usar Excel para ajustar datos en una hoja, puede tomar mucho tiempo el margen de error humano está a la orden del día.
Con una ETL el proceso es automático y escalable; extrae datos de distintas fuentes, transformar los datos y finalmente los carga en una base de datos o almacén de datos para su análisis. Aquí una explicación más detallada de cada paso:
– Extracción: Se conecta a diferentes orígenes de datos como CRM, ERP, sistemas de producción, API`s.
– Transform: Después de extraer los datos se inicia la limpieza y la normalización. Es decir, se asegura de que los datos cumplan con los requisitos de calidad establecidos.
– Load: Con los dato limpios y normalizados, la ETL procede guardar el resultado en Data warehouses o almacenes de datos.
Con el proceso finalizado los datos cuentan con la calidad necesaria para ser analizados en un business intelligence.
3. ¿Para qué sirve un dashboard?
Es muy probable que hayas visto algún dashboard en presentaciones de resultados u otros espacios dentro de la empresa. Pero, además de presentar resultados, un dashboard te sirve para hacer seguimiento a las métricas clave de tu empresa o departamento.
El dashboard logra sintetizar en una sola pantalla la información más relevante de una manera visual y clara con el uso de gráficos, tablas y demás recursos visuales. Debe tener la cantidad adecuada de información para que no exista saturación y el análisis visual sea más efectivo.
Algo relevante de este concepto clave para el análisis de datos, es que puedes visualizar información de la empresa como las ventas de periodos anteriores o puedes visualizar información en tiempo real. Esto último solo es posible en plataformas de business intelligence como BI4Web que se conectan en tiempo real a los orígenes de datos.
Estas son sus ventajas principales:
– Simplifica la información: transforma muchos datos en gráficos fáciles de entender.
– Permite ver todo en un solo lugar: puedes monitorear tus métricas y KPIs sin perder tiempo.
– Ayuda a tomar decisiones rápidas: si algo va mal, lo ves enseguida y puedes actuar.
– Se puede personalizar: cada área (como marketing o ventas) puede tener su propio tablero.
– Muestra datos en tiempo real: ideal para hacer ajustes sobre la marcha.
Ejemplo: si tienes una tienda online, tu dashboard puede mostrar las ventas del día, los productos más vendidos y cuántos visitantes hay ahora mismo.
4. KPI (Key Performance Indicator)
Con todas las métricas disponibles puede resultar abrumador centrar la atención en lo que realmente importa, por eso es importante definir los indicadores clave o KPI. Estos indicadores te ayudan a medir el desempeño y la salud a nivel de empresa o departamento. Son una herramienta indispensable para saber si se están cumpliendo los objetivos estratégicos.
¿Cómo definir adecuadamente este concepto clave para el análisis?
– Deben ser específicos, medibles y alineados a metas: por ejemplo, tasa de conversión, coste por adquisición, satisfacción del cliente.
– Elige los que tengan más sentido con las metas trazadas para tu empresa, es un buen filtro para no hacer seguimiento a 100 KPI y perder el norte.
– Puedes usar datos estructurados como la cantidad de las ventas complementarlos con métricas derivadas de datos no estructurados, por ejemplo, el análisis de sentimiento de los clientes.
– Úsalos cada día para tener una gestión efectiva y proactiva.
5. ¿Qué es ser una campaña data-driven?
Seguramente habrás visto esta definición en la descripción de muchas compañías, pero, ¿sabes qué se necesita para realmente serlo? Esencialmente debe ser una empresa que toma decisiones basadas en datos y no en la intuición o en las opiniones sesgadas de los tomadores de decisiones.
Esto no quiere decir que no se puede complementar el valor de los datos con la experiencia humana, más que nada porque los datos no tienen la respuesta para todo. Pero, en la gran mayoría de los datos, recurrir a los datos ofrece más certezas a la hora de tomar decisiones.
Así que en una organización data-driven, el análisis de los datos se convierte en el primer lugar al que acudir cada vez que se va a tomar una decisión sin importar su tamaño.
Para que esto sea realidad es necesario que exista una cultura de los datos y que los trabajadores tengan acceso a dashboards, análisis predictivos y demás herramientas de análisis de datos que tiene una plataforma de business intelligence. Esto también implica una sinergia entre los usuarios de negocio y el área técnica, ya que conforman una dupla poderosa para aprovechar el valor de los datos. Los primeros aportan su conocimiento del negocio y los segundos su experiencia en explotación de datos.
Para terminar, te mostramos un resumen sencillo de los 5 conceptos clave de análisis de datos que todo profesional debe conocer:
1. Datos estructurados vs. no estructurados: Los estructurados son ordenados y fáciles de analizar (como en Excel); los no estructurados son más caóticos, como textos o imágenes, pero muy valiosos.
2. ETL (Extract, Transform, Load): Es el proceso que prepara los datos para que los puedas usar correctamente, limpiándolos y organizándolos.
3. Dashboard: Una pantalla visual con gráficos e indicadores que te muestra la información más importante de forma clara y rápida.
4. KPI (Indicador clave de desempeño): Son métricas que te dicen si lo estás haciendo bien o si necesitas mejorar algo en tu estrategia.
5. Toma de decisiones data-driven: Implica usar datos reales y no suposiciones para decidir mejor.
Estamos seguros de que estos conceptos te ayudarán a entender y aprovechar mejor el mundo del análisis de los datos. Si quieres conocer más de plataformas como BI4Web que hacen que usar los datos para tomar decisiones sea muy fácil, te proponemos dos cosas:
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