Qué es Data Analytics y cómo aplicarlo

En este artículo, ESEID Business School explorará el mundo del Data Analytics, una poderosa herramienta para impulsar el crecimiento de las empresas. El Data Analytics consiste en la extracción de información valiosa de los grandes volúmenes de datos disponibles, con el fin de tomar mejores decisiones de negocio. Gracias al auge del Big Data, nunca ha habido tantos datos a nuestra disposición sobre clientes, operaciones y competidores.

Pero, ¿qué es realmente el Data Analytics y cómo podemos aprovecharlo? A continuación, definiremos este término y analizaremos sus principales usos y aplicaciones en diversos sectores. Asimismo, conoceremos mediante ejemplos prácticos como compañías líderes emplean el análisis de datos para impulsar sus resultados.

Finalmente, descubriremos las distintas ramas del Data Analytics como el Business Intelligence, Data Mining, análisis predictivo y prescriptivo, entre otros. Nuestro objetivo es mostrarte el enorme potencial que tiene extraer conocimiento útil de los datos disponibles en tu empresa, para mejorar procesos, segmentar clientes y tomar decisiones rentables. ¡Comencemos a explorar este apasionante mundo del Data Analytics!

¿Qué es un Data Analytics?

El Data Analytics es el proceso de examinar datos crudos de diferentes fuentes para extraer conclusiones valiosas que ayuden a la toma de decisiones en una empresa. En términos sencillos, es el análisis de grandes cantidades de datos con el fin de descubrir información relevante y conocimientos útiles. Algunas características clave del Data Analytics:

Se enfoca en explorar datos, reconocer patrones y establecer relaciones valiosas entre variables.
Utiliza técnicas estadísticas, modelos de machine learning y herramientas analíticas avanzadas.
Permite revisar el pasado, comprender el presente y anticipar el futuro a través del análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo.
Sus resultados se comunican de forma visual mediante dashboards, gráficos e informes para facilitar la toma de decisiones.
Su objetivo es extraer información estratégica a partir de grandes volúmenes de datos complejos y variados.
Apoya áreas como finanzas, mercadeo, producción, recursos humanos y tomadores de decisiones en una organización.
Sin duda el Data Analytics es una herramienta formidable que tiene diversas aplicaciones. A continuación, vamos a mostrarte 5 ejemplos de como aplicar esta disciplina en el ámbito empresarial.

5 Ejemplos de Data Analytics que puede implementar en tu negocio

Para aplicarle en tu negocio, cómo primera opción debes reunir y resguardar datos de relevancia, como inventarios, ventas llevadas a cabo, aprender progresivamente sobre la naturaleza o comportarme del cliente y detalles que vayan por la misma línea. Posteriormente, puedes utilizar herramientas de análisis de datos, como software en inteligencias de negocio (Una buena opción sería el gigante tecnológico IBM o Domo) o plataformas para la visualización de datos (Cómo Microsoft Excel o Tableau) para analizar y obtener información útil a partir de los registros reunidos de forma estadística.

Se pueden implementar los procesos analíticos desde lo más básico a lo más complejo, sugerimos para comenzar realizarlo de la siguiente manera:

Segmentar y dividir: Emplea el análisis de datos para identificar grupos de clientes o nichos basados en su comportamiento de compra, preferencias y necesidades, contribuyendo a la personalización.
Atención a la próxima demanda: Recopila y presta atención a registros históricos de ventas y factores externos, puedes incluso tomar en cuenta la información sobre el clima, el abordaje de eventos especiales o fechas, etc. Esto para prever la futura demanda de tu servicio.
Aceleración de los procesos: Reconocer áreas de mejora en procesos internos, cómo las áreas de suministro o gestión de todo el inventario. Mejorando la eficiencia y reduciendo gastos.
Análisis de precios: Delimitar la información de precio y venta para constatar la flexibilidad del precio y encontrar punto medio entre el interés y el mercado, para fijar precios y ampliar así tus ingresos.
Personalización: Emplea data Analytics para analizar el comportamiento y las preferencias de tus clientes, y así poder ofrecer productos y servicios personalizados que se ajusten a sus necesidades.

¿Dónde aprender Data Analytics?

Desde cursos en línea hasta programas académicos presenciales,
existen diversas alternativas para todos los niveles de experiencia y
disponibilidad de tiempo. Exploraremos plataformas y alternativas en línea gratuitas que te ayudarán a adquirir los conocimientos y destrezas necesarias para convertirte en un experto en análisis de datos.

IBM Data Analytics: Se basa en tecnologías como el procesamiento de datos en tiempo real, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para ayudar a las empresas.
Digital Marketing Analytics in Theory: Proporciona a los profesionales del marketing digital y a los especialistas en análisis de datos las habilidades necesarias para tomar decisiones informadas y basadas en datos.
Google Data Analytics: Es la plataforma y las herramientas proporcionadas por Google para realizar análisis de datos, son una amplia cantidad de softwares que se desprenden en: Google Analytics, Data Studio, Cloud Pub/Sub y BigQuery todos funcionales en el propósito del análisis.

¿Cómo se utiliza el Data Analytics?

Comienza contribuyendo a examinar masivas cantidades de datos para descubrir tendencias y relaciones que ayuden a empresas medianas y grandes a acelerar sus procesos y abarcar de forma conveniente las alternativas que se presenten para aprovecharlas al máximo. Su valor secundario, es identificar oportunidades de mejora, conocer resultados futuros o en su defecto, contribuir a predecirlos y optimizar procesos para entender mejor a los clientes y ¿Por qué no? Al usuario que la implementa

Tal como comentamos anteriormente, consiste en el conocimiento pleno de los movimientos logísticos de una empresa o negocio para llevar a cabo una organización de datos y tomar una serie de decisiones posteriores, todas basadas en la estadística recolectada a lo largo del trabajo de abordaje y almacenamiento de información.

Conceptos clave para entender el Data Analytics

El análisis empresarial data del 1911 a través del “Estudio de tiempos y movimientos” proveniente de Frederick W. Taylor, quien objetaba por determinar una observación rigurosa sobre los intervalos para llevar a cabo el trabajo y la recompensa del mismo, incrementando así el rendimiento. De igual forma, quizá el primer uso en negocios provenga de los tributos que las entidades públicas gubernamentales pedían a sus gobernados(Llámese impuestos). Al final, los impuestos empujaban a clasificar las ganancias u estratificar a los ciudadanos con base en sus obligaciones y retribución monetaria.

La analítica de datos, tal como conocemos de ella, actualmente alude a otra revolución, además de las diversas que se han presentado a lo largo de la historia, solo que esta va más por la línea de la información, y por el almacenamiento de Big Data necesario para el correcto funcionamiento de las distintas áreas empresariales para optimizar la gestión y rendimiento.

¿Qué beneficios aporta el Data Analytics?

Además de eso, participa en la toma de decisiones basadas en la información recopilada y en tomar acciones más eficientes, teniendo como inspiración y brújula toda la data analizada, para evitar en la medida de lo posible los errores que se presenten, y en caso de no evitarse, conocer las mejores estrategias para abordarlos y predecirlos.

El análisis de datos puede ofrecer varios beneficios, además de una correcta gestión, el cual es su componente clave, nos ayuda a inferir patrones y tendencias de información, determinar modelos matemáticos y algoritmos que pueden predecir resultados, encontrar relaciones entre variables que podrían no ser obvias, o al menos no al ojo del usuario a simple vista.

¿Qué habilidades debo desarrollar para implementar el Data Analytics?

Es necesario dominar ciertas áreas lógicas para desempeñar un excelente papel cómo analítico de datos, algunos aspectos destacables son:

Mirada puesta en la solución de problemáticas: Es necesario abarcar el pensamiento crítico para evaluar las distintas facetas de un problema y saber cuál es el plan de acción más conveniente para la resolución del mismo.
El valor de la curiosidad: Un analista debe estar siempre al pendiente de indagar y adquirir con el paso de la experiencia mucha más información, esto para mantenerse actualizado y saber con exactitud qué novedades y cambios se estarán añadiendo a su área.
Dominio de los softwares: El manejo de la información requiere un amplio conocimiento de las herramientas funcionales y no funcionales para el almacenamiento, gestión, verificación y mantenimiento de todos los datos de manera óptima, desde el uso de Excel hasta SPSS, siempre con la visión de conocer un poco más allá que la competencia.

¿Cuánto gana un experto en Data Analytics?

Tal como cualquier otra área actual y digital, desempeñar una tarea de analista, además de traer consigo varias responsabilidades, acarrea una remuneración proporcional al trabajo ofrecido, en México el suelo mensual de un analista ronda los 55.000 pesos mexicanos, mientras que en Europa, más específicamente en España el ingreso anual de un analista roza entre los 25.000 y los 48.000 € posicionándose por mucho cómo una tarea de remuneración elevada. En Venezuela, por otro lado, el pago hacia analistas es de 3.000.000 Bs según la plataforma y página web GlassDoor al menos en Caracas.