¿Cuáles son los 4 tipos de análisis de datos?

Los datos son una herramienta poderosa que está disponible para las organizaciones a una escala asombrosa. Cuando se aprovecha correctamente, tiene el potencial de conducir adopción de decisiones , impacto formulación de estrategias , y mejorar el desempeño organizacional.

De acuerdo con El estado global de la empresa Analytics informe de la empresa de inteligencia empresarial MicroStrategy, 56 por ciento de los encuestados dijeron que el análisis de datos llevó a “una toma de decisiones más rápida y eficaz” en sus empresas. Otros beneficios citados incluyen:

Mejora de la eficiencia y la productividad (64%)
Mejor desempeño financiero (51%)
Identificación y creación de nuevos ingresos por productos y servicios (46%)
Mejora de la adquisición y retención de clientes (46 por ciento)
Mejores experiencias de los clientes (44%)
Ventaja competitiva (43%)

¿Cómo puedes aprovechar el poder de los datos y experimentar estos beneficios en tu empresa? Aprender a analizar los datos de manera eficaz puede permitirle extraer conclusiones, predicciones e ideas prácticas para impulsar la toma de decisiones impactantes.

¿Qué es la analítica de datos en los negocios?

Análisis de datos es la práctica de examinar datos para responder a preguntas, identificar tendencias y extraer ideas. Cuando el análisis de datos se utiliza en los negocios, a menudo se llama análisis de negocios .

Puede utilizar herramientas, marcos y software para analizar datos, como Microsoft Excel y Power BI, Google Charts, Data Wrapper, Infogram, Tableau y Zoho Analytics. Estos pueden ayudarle a examinar los datos desde diferentes ángulos y crear visualizaciones que iluminan la historia que estás tratando de contar.

Los algoritmos y el aprendizaje automático también entran en el campo de análisis de datos y se pueden utilizar para recopilar, clasificar y analizar datos a un volumen más alto y a un ritmo más rápido que los humanos. Los algoritmos de escritura son una habilidad de análisis de datos más avanzada, pero usted no necesita un conocimiento profundo de codificación y modelado estadístico para experimentar los beneficios de la toma de decisiones basada en datos.

¿Quién necesita análisis de datos?

Cualquier profesional de negocios que toma decisiones necesita conocimientos básicos de análisis de datos. El acceso a los datos es más común que nunca. Si formula estrategias y toma decisiones sin tener en cuenta los datos a los que tiene acceso, podría perderse grandes oportunidades o banderas rojas que comunica.

Recursos humanos y diversidad, equidad e inclusión profesionales , que obtienen información sobre las opiniones, motivaciones y comportamientos de los empleados y lo combinan con datos de tendencias de la industria para hacer cambios significativos dentro de sus organizaciones

Para obtener la mayor información de sus datos, familiarícese con los cuatro tipos clave de análisis de datos. Aquí está un desglose de los tipos, que usted puede utilizar individualmente o en tándem para beneficiarse al máximo de los datos de su empresa.

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4 Tipos clave de análisis de datos

1. Análisis descriptivo

Análisis descriptivo es el tipo más simple de análisis y la base sobre la que se construyen los otros tipos. Le permite extraer tendencias de los datos brutos y describir sucintamente lo que sucedió o está sucediendo actualmente.

Analítica descriptiva responde a la pregunta, ¿Qué ha pasado?

Por ejemplo, imagine que está analizando los datos de su empresa y descubra que hay un aumento estacional en las ventas de uno de sus productos: una consola de videojuegos. Aquí, análisis descriptivos pueden decirle, “Esta consola de videojuegos experimenta un aumento en las ventas en octubre, noviembre y principios de diciembre de cada año.”

Visualización de datos es un ajuste natural para la comunicación de análisis descriptivo porque los gráficos, gráficos y mapas pueden mostrar tendencias en los datos, así como dips y picos, de una manera clara y fácilmente comprensible.

2. Analítica diagnóstica

Llevando el análisis un paso más allá, este tipo incluye comparar tendencias o movimientos coexistentes, descubrir correlaciones entre variables y determinar relaciones causales cuando sea posible.

Continuando con el ejemplo mencionado anteriormente, puedes explorar los datos demográficos de los usuarios de consolas de videojuegos y descubrir que tienen entre 8 y 18 años. Sin embargo, los clientes tienden a tener entre 35 y 55 años. El análisis de los datos de la encuesta de clientes revela que uno de los principales motivos para que los clientes compren la consola de videojuegos es regalársela a sus hijos. El aumento en las ventas en el otoño y principios de los meses de invierno puede deberse a las vacaciones que incluyen regalar.

Diagnóstico analítico es útil para llegar a la raíz de un problema de organización.

3. Análisis predictivo

Análisis predictivo se utiliza para hacer predicciones sobre tendencias o acontecimientos futuros y responde a la pregunta, ¿Qué podría pasar en el futuro?

Al analizar los datos históricos en conjunto con las tendencias de la industria, usted puede hacer predicciones informadas sobre lo que el futuro podría tener para su empresa.

Por ejemplo, saber que las ventas de consolas de videojuegos han aumentado en octubre, noviembre y principios de diciembre cada año durante la última década te proporciona datos amplios para predecir que la misma tendencia ocurrirá el próximo año. Respaldado por las tendencias ascendentes en la industria de videojuegos en su conjunto, esta es una predicción razonable a hacer.

Hacer predicciones para el futuro puede ayudar a su organización a formular estrategias basadas en escenarios probables.

4. Análisis preceptivo

El análisis prescriptivo tiene en cuenta todos los factores posibles en un escenario y sugiere que se pueden llevar a cabo. Este tipo de análisis puede ser especialmente útil cuando se toman decisiones basadas en datos.

Redondear el ejemplo de videojuego: ¿Qué debe decidir su equipo hacer dada la tendencia prevista en la estacionalidad debido a la entrega de regalos de invierno? Tal vez usted decide ejecutar un Ensayo A/B con dos anuncios: uno que atiende a los usuarios finales del producto (niños) y otro dirigido a los clientes (sus padres). Los datos de esa prueba pueden informar cómo capitalizar el pico estacional y su supuesta causa aún más. O, tal vez usted decide aumentar los esfuerzos de marketing en septiembre con mensajería temática de vacaciones para tratar de extender el pico a otro mes.

Si bien el análisis prescriptivo manual es factible y accesible, a menudo se emplean algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a analizar grandes volúmenes de datos y recomendar el siguiente paso óptimo. Los algoritmos utilizan declaraciones “if” y “else”, que funcionan como reglas para analizar datos. Si se cumple una combinación específica de requisitos, un algoritmo recomienda un curso de acción específico. Aunque hay mucho más en los algoritmos de aprendizaje automático que sólo esas declaraciones, ellos —junto con ecuaciones matemáticas— sirven como un componente central en el entrenamiento de algoritmos.

Uso de datos para impulsar la toma de decisiones

Los cuatro tipos de análisis de datos deben utilizarse en tándem para crear una imagen completa de la historia cuenta los datos y tomar decisiones informadas. Para entender la situación actual de su empresa, utilice análisis descriptivos. Para averiguar cómo llegó su empresa allí, aprovéchese de análisis de diagnóstico. El análisis predictivo es útil para determinar la trayectoria de una situación: ¿continuarán las tendencias actuales? Finalmente, el análisis prescriptivo puede ayudarle a considerar todos los aspectos de los escenarios actuales y futuros y planificar estrategias accionables.

Dependiendo del problema que usted está tratando de resolver y sus objetivos, usted puede optar por utilizar dos o tres de estos tipos de análisis, o utilizarlos todos en orden secuencial para obtener la comprensión más profunda de la historia cuenta los datos.

Fortalecimiento de su Capacidades analíticas puede empoderarte para aprovechar las ideas que tus ofertas de datos y avanzar en tu organización y carrera.

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