Análisis de datos: ¿qué es, cuáles son los tipos y cómo es el proceso?

Los datos son una herramienta indispensable para una empresa, son fuente de información a la que se recurre para tomar decisiones o para definir estrategias. Ahora bien, para que un dato sea realmente útil, debe cumplir con ciertas características y condiciones. Aquí es donde adquiere relevancia el llamado análisis de datos, un proceso que, gracias a las herramientas y plataformas de IT, se puede ejecutar de manera rápida y sencilla.

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¿Qué es y para qué sirve el análisis de datos?

Se conoce como análisis de datos al proceso de explorar, examinar, limpiar e interpretar un conjunto determinado de datos para contribuir al estudio de un hecho, tema o cuestión. Esto se realiza con el objetivo de detectar patrones, tendencias y relaciones para obtener información útil que pueda contribuir al proceso de toma de decisiones, y que este se lleve a cabo de manera informada y fundamentada.

Gracias al análisis de datos es posible comprender la razón de la situación actual de una empresa en términos financieros, de disponibilidad de recursos, etc. Así como también sirve para estimar escenarios posibles del futuro y plantear proyecciones y estrategias en función de ello.  

Es decir, con el análisis de datos se accede a información relevante, procesada e interpretada, que sirve como fuente de conocimiento para plantear acciones y estrategias acordes a la realidad y contexto de una compañía.

Tipos de análisis de datos

Es posible distinguir entre varios tipos de análisis de datos. Se utilizará uno u otro según el objetivo que tenga el proceso de análisis, o se podrán combinar para obtener resultados más integrales. A continuación les dejamos un listado de los diferentes tipos:

Descriptivo.

El análisis descriptivo se centra en describir y precisar de manera detallada todos los datos. Sirve para responder a la pregunta de qué sucede o sucedió con relación a la cuestión o situación que se esté analizando. 

De diagnóstico.

Este análisis se utiliza para determinar las causas que han provocado un determinado evento. Es decir, ayudan a entender la razón de por qué algo sucedió de la manera en la que sucedió, qué fue lo que tuvo que acontecer para que se obtenga determinado resultado.

Predictivo.

Por su parte, el análisis predictivo sirve, justamente, para predecir y/o estimar posibles eventos o resultados futuros. Este tipo responde a la pregunta de qué sucederá. Se realiza mediante el análisis e interpretación del comportamiento de datos históricos.  

Prescriptivo.

Por último, el análisis prescriptivo busca responder a la pregunta de qué se debería hacer. Es decir, se basa en identificar recomendaciones y estrategias de acción posibles para obtener o lograr determinados resultados.

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Además, también es posible clasificar el análisis de datos según su enfoque, es decir, según cómo fue abordado el análisis para la obtención de los datos. En este caso, el análisis puede ser:

• Cualitativo. Este enfoque analiza las cualidades y características no numéricas de los datos. Por ejemplo, opiniones, percepciones, actitudes, comportamientos, experiencias. Para obtener estos datos se utilizan métodos exploratorios e interpretativos.
• Cuantitativo. Por su parte, el enfoque cuantitativo se enfoca en datos numéricos, que son posibles de medir. Para llevarlo adelante se hace uso de técnicas estadísticas y matemáticas. Con este método se puede medir, cuantificar, establecer patrones o predicciones, entre otras posibilidades. 

¿Cuáles son los pasos para realizar un análisis de datos?

Para realizar un análisis de datos es pertinente contar con un proceso diseñado que siga un protocolo establecido previamente por la compañía. A modo de ejemplo, dejamos aquí los pasos mínimos que debería seguir este proceso:

1. Definir objetivos del análisis.

Sirve pasa saber qué y cómo hacer la medición.

2. Recopilar y depurar los datos.

Obtener la totalidad de los datos disponibles y luego realizar una limpieza para jerarquizar los datos útiles y descartar lo que no sirva.

3. Realizar un análisis exploratorio.

Recurrir a muestreos, estadísticas, identificación de patrones, etc. Para este paso se puede recurrir a alguna herramienta IT, así es proceso es más rápido y ágil.

4. Interpretar los resultados.

Con todos los datos ya depurados y procesados, se procede a la interpretación de los mismos. El objetivo es poder responder a la pegunta inicial por la cual se generó el proceso de análisis de datos.

5. Generar un informe.

Volcar todos los resultados identificados en un informe claro, con la información más importante. Utilizar gráficos, cuadros demostrativos y otros elementos que ayuden a la comprensión de los resultados.

Tal como se aclaró al inicio de este apartado, estos pasos son a modo de ejemplo, cada empresa deberá adaptar su proceso de análisis de datos a su realidad, necesidades y conveniencia. 

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Conclusiones

El análisis de datos es una excelente herramienta que puede ser aplicada en múltiples contextos, con el fin de brindar información valiosa a partir de la interpretación de los datos iniciales. Para las empresas resulta sumamente útil, ya que la información obtenida servirá para tomar decisiones de manera más consciente y precisa.

A su vez, es muy importante tener establecido un proceso de análisis de datos para que el procedimiento se realice siguiendo un protocolo determinado previamente establecido por la empresa, que cuente con controles de calidad pertinentes.