Analítica de datos: definición e importancia
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Table des matières
1. ¿Qué es la analítica de datos?
En términos prácticos, la analítica de datos abarca los procesos que transforman los datos en insights. Los datos en bruto se recopilan de diversas fuentes, tanto internas como externas a la empresa: bases de datos CRM, redes sociales, open data, sensores IoT, etc. Estos datos masivos, estructurados o no, se consolidan y almacenan utilizando tecnologías de Big Data. Luego, se aplican métodos estadísticos e informáticos para limpiar, procesar y analizar estos datos desde diferentes perspectivas.
Los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) se utilizan ampliamente en la analítica de datos para detectar tendencias, anomalías, predecir resultados e incluso personalizar recomendaciones. Finalmente, los insights derivados de estos análisis complejos se presentan y visualizan en forma de gráficos o paneles de control interactivos para facilitar su explotación por los equipos de negocio.
Por lo tanto, la analítica de datos abarca todo el proceso de extracción de valor empresarial a partir de datos, desde su recopilación hasta su presentación final. Proporciona una visión decisiva para numerosos casos de uso.
2. ¿Para qué sirve la analítica de datos?
La analítica de datos tiene múltiples aplicaciones en diversos sectores. Permite optimizar y mejorar el rendimiento de muchos procesos clave para una empresa. Aquí algunos ejemplos:
Comprender el recorrido de compra de los clientes en un sitio de comercio electrónico y personalizar las ofertas;
- Predecir la tasa de conversión de un prospecto según ciertos criterios;
- Optimizar la cadena de suministro analizando ventas y demanda;
- Detectar fraudes mediante el análisis de datos de transacciones;
- Medir el impacto de una campaña de marketing omnicanal.
En marketing y relaciones con clientes, ayuda a conocer mejor a sus clientes y prospectos, su recorrido de compra, sus interacciones en el sitio, su perfil sociodemográfico, etc. Estos valiosos insights permiten crear personas, personalizar el recorrido del cliente, orientar campañas de marketing y predecir la pérdida de clientes.
En ventas y comercio, la analítica de datos optimiza toda la cadena, desde el aprovisionamiento hasta la previsión de ventas. Los datos de ventas, demanda y oferta se analizan para ajustar los inventarios, minimizar rupturas y suavizar la producción.
En servicios, el análisis de datos de uso de un producto ayuda a detectar disfunciones, anticipar fallos y, por tanto, mejorar el mantenimiento predictivo.
En finanzas, la detección de fraudes, el análisis de riesgos y la modelización predictiva son algunas de las aplicaciones de la analítica de datos, que aseguran transacciones e inversiones.
En recursos humanos, el análisis de datos de RR.HH. (rendimiento, rotación, absentismo...) genera insights que ayudan a reclutar los mejores perfiles, identificar talentos y mejorar el compromiso de los empleados.
Así, independientemente del sector, la analítica de datos proporciona una visión decisiva de muchos procesos, lo que permite aumentar la productividad, controlar mejor los riesgos y tomar decisiones informadas.
3. ¿Cuáles son los objetivos de la analítica de datos?
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3. ¿Cuáles son los objetivos de la analítica de datos?
Las empresas implementan estrategias de analítica de datos con el objetivo de alcanzar metas de negocio específicas. Aunque los objetivos pueden variar según la organización, se pueden identificar algunos comunes:
- Conocer mejor a sus clientes y prospectos para personalizar la oferta;
- Optimizar las operaciones para mejorar la eficiencia;
- Identificar nuevas oportunidades de crecimiento;
- Reducir riesgos anticipando ciertos eventos;
- Tomar decisiones informadas basadas en datos.
En definitiva, el objetivo es utilizar los datos para crear valor y diferenciarse de la competencia. Una analítica de datos bien utilizada es una verdadera ventaja competitiva.
4. ¿Cómo implementar una estrategia de analítica de datos?
4.1 Pasos clave para construir su estrategia
Los pasos principales para establecer una estrategia de analítica de datos exitosa son:
- Definir objetivos de negocio claros con KPIs medibles;
- Identificar los datos relevantes para recopilar en relación con estos objetivos, como datos de clientes, comerciales, productos, etc.;
- Seleccionar las herramientas de analítica adecuadas a las necesidades y al volumen de datos;
- Recopilar y consolidar los datos provenientes de diferentes fuentes;
- Limpiar y preparar los datos para el análisis;
- Analizar los datos mediante métodos estadísticos y minería de datos;
- Interpretar y valorizar los insights con informes y visualizaciones de datos;
- Integrar estos insights en los procesos de negocio para crear valor;
- Medir regularmente el impacto en los KPIs y ajustar la estrategia.
- Este proceso requiere una colaboración estrecha entre los equipos de negocio, datos y TI.
4.2 Competencias necesarias en el equipo
Para llevar a cabo un proyecto de análisis de datos se necesitan competencias específicas:
- Experiencia en el negocio para definir necesidades y objetivos;
- Ingeniería de datos para recopilar, limpiar y almacenar los datos;
- Analistas de datos para realizar el análisis estadístico;
- Científicos de datos para aplicar el aprendizaje automático;
- Especialistas en visualización de datos para presentar los resultados en paneles de control.
Algunas de estas competencias pueden internalizarse, mientras que otras pueden ser proporcionadas por proveedores externos. Es esencial formar a los colaboradores para que comprendan la importancia de los datos y sepan aprovechar los insights.
4.3 Selección de herramientas adecuadas
Existen numerosas herramientas para implementar una estrategia de análisis de datos. Las más comunes son:
- Suites de analítica como SAS, SPSS o Statistica para análisis estadísticos;
- Software de visualización de datos interactivos como Tableau, Qlik o Power BI;
- Soluciones de Big Data como Hadoop para manejar grandes volúmenes de datos;
- Bibliotecas de Python (Pandas, Numpy) para la ciencia de datos;
- CRM como Data Cloud y ERP que integran módulos de informes.
La elección de herramientas depende de varios criterios: volumen de datos, complejidad de los análisis, competencias internas, presupuesto, etc. Se recomienda una fase de prueba para seleccionar las soluciones más adecuadas para cada proyecto de analítica.
5. ¿Cuáles son las ventajas de la analítica de datos?
5.1 Conocer mejor a sus clientes
El análisis de datos de clientes permite identificar perfiles tipo, segmentos de clientes y comprender mejor los recorridos de compra. Estos valiosos insights pueden utilizarse para:
- Personalizar las ofertas y el discurso según el perfil del cliente;
- Dirigir las campañas de marketing hacia los segmentos adecuados;
- Predecir la pérdida de clientes y fidelizar a la clientela;
- Mejorar la experiencia del cliente de principio a fin.
Disponer de información detallada sobre sus clientes es esencial para satisfacer mejor sus expectativas y diferenciarse de la competencia.
5.2 Personalizar su oferta y servicios
5.3 Tomar decisiones informadas
¿Quieres hacer más con los datos?
¿Cuáles son los principales objetivos de la analítica de datos?
¿Qué competencias se deben movilizar en la empresa?
¿Cómo medir los beneficios de la analítica de datos?
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