Es un hecho que las organizaciones hoy se están ahogando debido al volúmen de datos que tienen a su alcance provenientes de canales como websites, aplicaciones móviles, portales, redes sociales, etc. Analizar y utilizar toda esta información es un reto sin precedentes.
Por cada búsqueda en Google, cada compra y cada interacción digital, se producen más y más datos; de hecho, solamente en los últimos dos años, hemos generado el 90% de todos los datos que hay en el mundo. Y esta información es un activo muy valioso para cualquier compañia.
Aunque no seas un analista de datos, comprender las técnicas más comunes es fundamental y de gran utilidad para, ser capaz de convertir los datos en información procesable y generar insights valiosos para el negocio.
Seis técnicas útiles para el análisis de datos
1. Análisis de la regresión: los modelos de regresión son procesos estadísticos que miden la relación entre una variable dependiente (lo que deseas medir) y una o más variables independientes (cuya información es utilizada para prever la variable dependiente). Por ejemplo, para estimar el crecimiento en la venta de ordenadores (la variable dependiente) en base al crecimiento económico (la variable independiente), se puede utilizar un test de regresión para conocer la relación entre las dos variables, que puede ser o bien positiva o negativa.
Ventajas: el análisis de regresión es un método muy útil para hacer predicciones y pronosticar tendencias futuras. Además de predecir los resultados futuros, este análisis ayuda a comprender fenómenos pasados. Por ejemplo, un gestor puede utilizar la regresión para determinar por qué las llamadas de servicio al cliente se redujeron en un periodo concreto. Probablemente el análisis regresivo se ha convertido en una herramienta indispensable para muchos analistas de datos y de negocio.
El método de Montecarlo: las simulaciones de Montecarlo también son conocidas como las simulaciones de probabilidad. Es una técnica inspirada en el casino de Montecarlo, en Mónaco, y es utilizada para comprender el impacto del riesgo o la incertidumbre.
Se selecciona un valor aleatorio para cada una de las actividades según las estimaciones y el modelo se calcula cientos o miles de veces, cada vez utilizando un valor diferente seleccionado al azar. Cuando se completa la simulación, los resultados de cada cálculo son utilizados para describir la probabilidad de llegar a un determinado resultado en el modelo.
Ventajas: este enfoque puede ser utilizado para abordar una variedad de problemas en casi todos los campos, como finanzas, cadena de suministro o ciencia. Dado que los negocios y las finanzas se ven afectadas a menudo por variables aleatorias, las simulaciones de Monte Carlo pueden ayudar a comprender el impacto de la intervención de estas variables desconocidas.
3. Análisis de correlación: la correlación es una medida estadística que indica la medida en la que dos variables están relacionadas entre sí. Una correlación positiva indica la medida en que estas dos variables aumentan o disminuyen juntas en paralelo. Una correlación negativa revela la medida en la que una variable aumenta mientras la otra disminuye.
Ventajas: Determinar la correlación es beneficioso cuando sabes o crees que hay una relación entre dos variables y te gustaría comprobar tu suposición, posiblemente tras haber realizado el análisis de regresión. Las correlaciones pueden ser utilizadas para identificar ciertos tipos de acciones que ayuden a reducir costes. Si el desempeño del empleado mejora con la implementación de un bonus, la correlación de este comportamiento puede señalar que un pequeño bonus puede disparar eu aumento de la productividad.
4. Extracción de datos: la extracción de datos es el proceso de encontrar anomalías, patrones y correlaciones en grandes cantidades de datos para prever resultados, esencialmente para convertir los datos no procesados en información útil. Los supermercados son conocidos usuarios de esta técnica. Ofrecen tarjetas de fidelidad gratuitas a los clientes y luego monitorizan los datos de la tarjeta para identificar los artículos que están comprando sus clientes y a qué precio. Con la información recopilada, ofrecen promociones específicas en artículos populares que impulsarán aún más las ventas en las tiendas.
Ventajas: para las empresas que poseen una gran cantidad de datos, su extracción puede significar tener una herramienta integral para descifrar conjuntos de datos complejos para descubrir insights relevantes rápidamente. Esta información puede ser utilizada posteriormente para tomar decisiones efectivas.
5. Análisis de Cohorte: una cohorte es un grupo de personas que comparte características comunes durante un cierto periodo de tiempo. Por ello, una análisis de cohorte estudia el comportamiento de un determinado grupo a lo largo del tiempo. Realizar un análisis de cohorte te puede permitir encontrar el dato que tiene mejor desempeño y cuáles son los factores que están contribuyendo para este alto rendimiento.
Ventajas: esta técnica es especialmente ventajosa si quieres saber más sobre el comportamiento de un grupo de personas interesadas, como pueden ser los clientes, o comparar dos o más cohortes a la vez. Examinar cómo cohortes responden a un rediseño web, a aplicaciones móviles o a servicios digitales puede mejorar considerablemente la experiencia de usuario.
6. Programación Lineal: este enfoque también se conoce como optimización lineal y busca identificar el mejor resultado en base a una serie de restricciones o limitaciones. Programación lineal representa relaciones complejas a través de funciones para, entonces, encontrar el punto óptimo. Los modelos pueden solucionar problemas relacionados con la maximización o la minimización de variables, como pueden ser la maximización de beneficios o minimización de costes.
Ventajas: la programación lineal es capaz de identificar la mejor combinación de recursos o el máximo beneficio dadas ciertas limitaciones, como puede ser el tiempo, las materias primas, etc. Esta técnica puede ser utilizada para diferentes aplicaciones, desde la análisis de la operación de la cadena de suministros hasta el espacio en las estantes.
El poder de los datos
Los datos recopilados solo tienen utilidad si se puede deducir conclusiones útiles de su análisis. Comprender cómo convertir datos no procesados en conocimiento es la clave para tomar mejores decisiones de negocio. Los softwares de análisis de datos más efectivos van a aprovechar estas técnicas de análisis de datos, además de otras técnicas, para ayudar a tu empresa a comprender los datos y preparar el camino para el éxito.