¿Cómo mejorar la toma de decisiones basada en datos y el análisis de datos?

La última década ha sido totalmente impulsada por la producción en masa, el consumo y el análisis de datos. Las empresas ahora utilizan la toma de decisiones basada en datos como parte central de sus estrategias corporativas, utilizando análisis de datos para ofrecer decisiones productivas y optimizar el progreso. Sería difícil encontrar una empresa que no esté invirtiendo actualmente en análisis de datos y big data.

De hecho, más del 97 % de las empresas están invirtiendo en proyectos de big data, y el 79 % de ellas afirman que les preocupa que otras empresas basadas en datos las superen. El análisis de datos en inteligencia empresarial y el éxito de ese negocio están estrechamente relacionados, y las empresas que utilizan los datos pueden tomar decisiones más efectivas, con un propósito y precisas.

Sin embargo, el análisis de datos viene en muchas formas diferentes. Si bien lo que inicialmente viene a la mente puede ser puramente numérico, los datos cuantitativos no son el único flujo al que tienen acceso las empresas. A menudo, al ampliar la cantidad de fuentes de datos que ingiere una empresa, puede desarrollar una comprensión más completa del mercado general, sus competidores y las tendencias internas de la empresa.

En este artículo, nos sumergiremos en el mundo del análisis de datos, explorando exactamente cómo mejorar las estrategias de toma de decisiones basadas en datos. Al explorar cada flujo potencial de análisis de datos, detallaremos cómo poner los datos a trabajar de una manera efectiva, directa y altamente productiva. Vamos a sumergirnos.

Tipos de análisis de datos que las empresas pueden usar

En toda la organización, el análisis de datos permite a las personas obtener una mayor comprensión de los procesos con los que entran en contacto a diario. En lugar de tener que tomar decisiones basadas en opiniones o intuiciones, la integración del análisis de datos proporciona un método basado en evidencia para identificar las decisiones correctas y ejecutarlas.

En 2023, las empresas de todo el mundo utilizan el análisis de datos para agilizar sus procesos y optimizar cada elemento de sus operaciones diarias. Encontrará análisis de datos en todas partes, desde los departamentos de marketing y ventas hasta recursos humanos y más. Especialmente con la gran cantidad de herramientas de democratización de datos disponibles para las empresas, ahora es más fácil que nunca crear una base de datos centralizada donde los empleados puedan acceder rápidamente a la información que necesitan.

Debido a lo ampliamente utilizado que es el análisis de datos, hay una serie de diferentes campos de análisis en los que las empresas pueden optar por centrarse. Según la naturaleza de una empresa, los mercados en los que compiten y sus clientes, las escuelas de análisis específicas que utilizan pueden variar. Hay cuatro sistemas básicos de análisis de datos que utilizan las empresas:

• Analítica descriptiva.
• Análisis de redes sociales.
• Analítica Textual.
• Análisis predictivo.

Analicemos estos más abajo.

Relacionado: ¿Cómo usar el análisis de datos sociales para lanzar una campaña de marketing exitosa?

1. Analítica descriptiva

El análisis descriptivo es el proceso de analizar datos a lo largo de un cierto período de tiempo para revelar tendencias, conocimientos y eventos no vistos. La mayoría de las empresas tendrán un tesoro oculto de datos anteriores, que abarcan sus registros de ventas, visitantes del sitio, datos de comercio electrónico y más. Al recopilar estos datos durante largos períodos de tiempo, el análisis de datos puede extraer significado de ellos.

El análisis descriptivo es especialmente útil para determinar los factores detrás de ciertas tendencias que están ocurriendo en un negocio. Por ejemplo, si una tienda de comercio electrónico nota que sus ventas se dispararon repentinamente en los últimos tres meses, podría usar análisis descriptivos para identificar cuándo comenzó este aumento.

Al concentrarse en la fecha específica, el negocio de comercio electrónico podría alinear el aumento de las ventas con el día en que publicaron el nuevo diseño de su sitio web. Las tendencias pasadas permiten a las empresas responder a estas preguntas de "por qué", así como prepararse mejor para el futuro. Si una empresa nota que las ventas aumentan en los meses de verano, aumentar las existencias disponibles para esos meses con anticipación facilitará las operaciones sin problemas durante los períodos de mayor actividad.

Esta forma de análisis es una de las más utilizadas, principalmente debido a lo amplia que es su aplicación.

2. Análisis de redes sociales

A medida que han mejorado las herramientas que los analistas de datos tienen a su disposición, se han vuelto más disponibles nuevos campos de análisis. El análisis de redes sociales es un producto de esta innovación, con empresas de todo el mundo que ahora utilizan el Procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer significado de grandes cantidades de datos escritos.

El análisis de redes sociales utiliza una mezcla de NLP e IA para procesar rápidamente grandes cantidades de datos formados por tweets, publicaciones en Facebook y otros sitios sociales. Teniendo en cuenta lo populares que se han vuelto las redes sociales, este es un lugar fantástico para aprender más sobre la percepción pública de una empresa. Al analizar miles de publicaciones que mencionan una marca, las herramientas de análisis de redes sociales pueden rastrear el comportamiento del consumidor y registrar el sentimiento de la marca a lo largo del tiempo.

Cuando una empresa lanza un nuevo producto, pasa por un cambio de marca o simplemente quiere aumentar su conciencia sobre cómo los percibe el público, cambiar el ajetreado mundo de las redes sociales es una excelente estrategia.

3. Análisis textual

El análisis textual utiliza muchas de las mismas tecnologías básicas que el análisis de redes sociales. Sin embargo, se enfocan en entradas de texto como reseñas de clientes, soporte, tickets, correos electrónicos y otros datos de texto. Al igual que con la PNL en las redes sociales, los analistas pueden ingerir datos de estos elementos textuales y luego ejecutar un análisis sobre ellos para determinar si hay tendencias subyacentes.

Las empresas pueden utilizar mejor el análisis textual para comprender el comportamiento y los comentarios de los consumidores. Por ejemplo, si una empresa está ejecutando un programa Voice of the Customer (VOC) y está recopilando comentarios, entonces el análisis textual puede ayudar a identificar qué clientes quieren ver mejorados en un negocio.

A medida que las herramientas de procesamiento del lenguaje se vuelven más efectivas, el análisis textual se está convirtiendo rápidamente en una herramienta vital en el mundo del éxito, el monitoreo y el soporte del cliente. Al comenzar a utilizar el análisis textual, las empresas pueden digerir una gran cantidad de datos no estructurados que luego pueden utilizar.

4. Análisis predictivo

El análisis predictivo toma datos históricos y los usa para proyectar una serie de posibles resultados futuros basados ​​en eventos pasados. Si una empresa ha visto un aumento en las ventas en diciembre durante los últimos cinco años, el análisis predictivo sugeriría que es probable que vuelva a ocurrir un aumento en diciembre.

Más allá de predecir picos y caídas en las ventas, el análisis predictivo puede convertirse en un campo extremadamente preciso. Por ejemplo, los proveedores de seguros utilizarán los datos del cliente, el historial de reclamaciones, la ubicación, la edad, el sexo y otros factores demográficos y psicográficos para calcular el riesgo relativo de contratar a un nuevo cliente.

Al estimar la probabilidad de que un cliente reclame su seguro, las empresas pueden optimizar su estrategia de precios para proteger sus mejores intereses. Un campo secundario del análisis predictivo, el análisis prescriptivo, es el paso más allá, donde las empresas toman medidas en función de los resultados del análisis predictivo.

Si bien el desempeño pasado no necesariamente garantiza resultados futuros, los datos históricos brindan una perspectiva útil que las empresas pueden utilizar para optimizar sus procesos.

¿Cómo aumentar la eficiencia de la toma de decisiones basada en datos?

El análisis de datos no existe en el vacío. Cada uno de los métodos anteriores se puede utilizar en relación con todos los demás. A menudo, cuanta más información tenga una empresa, mejor equipada estará para enfrentar cualquier cosa que el futuro le depare.

Con eso en mente, hay una serie de cosas que las empresas pueden hacer para aumentar la eficiencia del manejo, procesamiento y uso de datos para la toma de decisiones:

1. Optimizar la infraestructura subyacente

Si bien la calidad es importante cuando se trata de análisis de datos, también lo es la cantidad. Para obtener los mejores resultados posibles de los análisis, las empresas deben asegurarse de tener tantas fuentes como sea posible. Para almacenar todos estos datos y consultarlos, las empresas deben asegurarse de tener buenas herramientas de datos subyacentes. Por ejemplo, al comparar Apache Pinot con Druid, una base de datos de análisis especializada es más adecuada para administrar y procesar datos rápidamente. Para que su análisis de datos funcione lo mejor posible, su empresa debe asegurarse de que su infraestructura subyacente cumpla con el propósito que está buscando.

2. Crear una cultura basada en datos

Incluso si su empresa proporciona todos los datos, herramientas y estructuras de visualización posibles, no se basará en datos si sus empleados no entienden el poder de los datos. Crear una cultura basada en datos demostrando la importancia de usar datos en el proceso de toma de decisiones es uno de los pasos más importantes para convertirse en una empresa basada en datos. Una vez que todos sus empleados entiendan cómo y por qué deben usar el análisis de datos, de repente verá que todas las decisiones provienen de un lugar de lógica, razón y análisis preciso.

3. Centralizar datos

Si bien crear una cultura basada en datos es una forma poderosa de aumentar la importancia de las decisiones basadas en datos, esto es casi imposible sin la centralización de datos. Una de sus primeras prioridades debe ser centralizar los datos y eliminar los silos de datos. Una vez que los datos puedan fluir libremente entre los departamentos, equipos y sectores de su negocio, todos tendrán acceso al conocimiento que necesitan para estar totalmente basados ​​en datos.

El análisis de datos es un activo increíblemente poderoso para las empresas, pero solo crea un cambio transformador cuando una empresa lo integra correctamente. Al centrarse en la infraestructura subyacente, la cultura de la empresa y las prácticas de gestión de datos, las empresas estarán listas para entrar en esta era de toma de decisiones basada en datos.

Consulte también: El propósito y los métodos de recopilación de datos: ¡descubrámoslo!

Pensamientos finales

La toma de decisiones basada en datos no es solo una tendencia comercial. Por el contrario, es un pilar central de los negocios modernos y que está impulsando el progreso en todo el mundo. Al incorporar estrategias de análisis de datos en las operaciones diarias, las empresas pueden estar más preparadas para lo que depara el futuro, optimizando rápidamente los procesos, la gestión y las decisiones para los mejores intereses de la empresa.

Para obtener los mejores resultados posibles de la incorporación de datos en los procesos de toma de decisiones, las empresas deben asegurarse de estar debidamente equipadas para manejar el análisis de datos a gran escala. Centrarse en el desarrollo de la infraestructura subyacente para recopilar, transformar, almacenar y analizar datos de manera adecuada generará dividendos en el futuro.