La importancia del análisis de datos en la toma de decisiones

La importancia del análisis de datos en la toma de decisiones estratégicas

En la gestión empresarial, una toma de decisión inteligente y estratégica es sumamente trascendental en una empresa, disponer de información actualizada y de calidad puede aportar grandes ventajas a la hora de tomar decisiones y detectar puntos de mejora, ya que involucra el análisis de datos y la lectura del entorno, donde la organización se conoce a sí misma, tanto hacia adentro como hacia fuera.

Los datos son una fuente de información que pueden ser muy importante y valiosa para la gestión empresarial y la toma de decisiones, siempre que se sepa aprovechar bien, identificando los factores claves que le interesa analizar, hay que analizar datos procurando una buena información y conocimiento.

Si bien el análisis de datos es muy importante tampoco lo es todo. Más relevante es la combinación de herramientas de uso de datos, de administración y procesamiento de los mismos, así como de técnicas de análisis con los resultados que ellos deriven.

Hay que entender las capacidades potenciales de la propia empresa, la competencia y del mercado, es importante diferenciar la información relevante de la que no es relevante para la toma de decisiones. Una clave es entender la temporalidad, dado que los mercados de hoy son muy dinámicos y cambiantes. Lo que hoy puede funcionar para mi empresa, mañana podría no funcionar.

Finalmente, otro aspecto a tener en cuenta es el equilibrio entre el trabajo que el análisis de los datos supone al empleado que reporta los datos, y la necesidad de información de la persona que analiza los datos extraídos. Disponer de un historial de los datos analizados para medir los factores claves de análisis ayudará a tomar decisiones estratégicas para la empresa.

Etapas de un proceso de análisis de datos

En el análisis de datos se debe tener claro los indicadores a analizar y se considera el foco principal para tener el éxito en el resultado final. Los pasos más relevantes dentro de un análisis de datos que se destacan en este post buscan orientar al lector para sintetizar la cantidad de técnicas y estrategias que pueden tener las diferentes herramientas que tenemos a nuestra disposición.

Problema

Identificar la necesidad, en definitivas todo nace de un problema. En esta etapa se define los llamados KPI del análisis de datos para su correcto estudio.

Recolección

Son los datos obtenidos por diferentes medios, encuestas, correos electrónicos, datos de información en redes sociales o a nivel de marketing. Se puede definir como el diseño de un método para obtener datos.

Depuración

Esta etapa conlleva a la limpieza de los datos recolectados de acuerdo a las necesidades identificadas desde un principio, es aquí donde toma bastante relevancia la identificación de los indicadores a analizar para homogenizar los datos en cuanto a formato e interés, deshacer los datos no funcionales o de menor interés dando como resultado trabajar bajo los datos almacenados que presenten mayor utilidad.

Exploración

Utilizando la estadística descriptiva se podrá traducir los datos a gráficos y características que se pueden interpretar de acuerdo a las técnicas utilizadas. Entender que una tabla de datos son columnas de números o letras es sumamente crucial y también lo es la clasificación de las variables. Las variables son las características que vas a medir. Y en la práctica te vas a encontrar con 3 tipos.

Cuantitativa. Son númerosy tienen unidades. Tienen un sentido de escala. Pueden ser discretas (sin decimales) y continuas (con decimales). Por ejemplo, el peso en kg.
CualitativaSon etiquetas o nombres de las cosas. El país de procedencia, el estado civil, el género etc…
Ordinal (cualitativa). Son un tipo especial de cualitativas que tienen un sentido de escala. Por ejemplo: la calidad del servicio puede ser regular, normal, bueno, muy bueno.

Análisis

Con la ayuda de la estadística inferencia encontrarás conclusiones de un conjunto grande (población) con la información de una pequeña parte de este conjunto (muestra). El contraste de hipótesis es la herramienta más famosa de esta etapa. Pero existen otras técnicas como: la predicción, la clasificación o los métodos de causa-efecto. Entre otros.

La interpretación de datos se obtiene una vez se tenga la tabla de datos, limpia. Comprendiendo qué tipo de variables se tiene y qué significan. Es de vital importancia que sé pueda visualizar la información escondida en la tabla prepara para el análisis.

¿Qué quiere decir? Saber interpretar esa tabla de datos y poder comunicarte con tus datos. Descubrir información muy interesante con la ayuda de gráficos.

La estadística descriptiva ayuda a ver información que no se puede ver a simple vista. Vas a utilizar gráficos y también características numéricas simples.

Conclusión

Interpretación de los resultados del análisis con sus conclusiones respectivas. Estarás mucho más cerca del objetivo que te habrás planteado al inicio. Se puede clasificar de la siguiente forma:

Analizar si hay relación entre variables numéricas. La asociación entre medidas. Por ejemplo “Tienes datos de 200 familias sobre las ganancias y los gastos. ¿Es verdad que se cumple que cuánto más tienes más gastas?”
Distinguir si las proporciones son diferentes de un grupo al otro. Por ejemplo: “¿La proporción de accidentes de moto es diferente por rangos de edad 15-20, 20-25, 25-30 y 30-35?» Tenemos 4 proporciones que queremos comparar.
Distinguir si un grupo es diferente a otro. Por ejemplo “ver si la presión arterial es más alta en un grupo de pacientes con obesidad y los que no” Por un lado tienes la variable numérica (presión arterial) y por el otro grupo de pacientes (con o sin obesidad)

Saber comunicar los resultados del análisis delante de un equipo directivo es un proceso muy importante. Los datos sólo son útiles si se muestran los resultados de forma transparente.

El informe final debe incluir en la presentación los siguientes aspectos:

Contextualización del estudio
Transmitir de forma clara la problemática
Definición del objetivo alineado al problema que se identificó para resolver
Presentación de la información escondida (etapa de exploración)
Presentación de la metodología de análisis (etapa de análisis)