En la actualidad, el mundo de la tecnología pasa por cambios muy fuertes de manera muy seguida, evolucionando constantemente y a un ritmo que exige a los profesionales de diversos campos una actualización constante en sus áreas de trabajo. Esto ocurre en una era globalizada donde diferentes empresas e industrias se apoyan en su recabado y guardado de datos para tomar decisiones que sean favorables a su negocio.
Uno de los conceptos más escuchados sobre esta temática es el de Data Analytics. Este se trata del
proceso de Big Data por el que se obtienen modelos y algoritmos informáticos a
través de investigaciones, transformaciones, procesamientos y examinación de
datos. Estos modelos indican una estadística o comportamiento general del
público, y sirven para que las empresas tomen
decisiones de marketing sobre sus productos u otros aspectos.
Al decir “Big Data”, estamos hablando de datos digitales de las
operaciones, tareas o transacciones con las que cuenta cualquier empresa,
negocio o incluso individuos. Estos datos por sí solos no dicen demasiado,
aunque luego de interpretarlos y encontrar ciertos patrones esta información analizada puede ser la
semilla del éxito para cualquier compañía que tenga profesionales dedicados
a esta labor.
En diversos cursos online o carreras universitarias se estudian los
varios ámbitos en el que se utiliza la data analytics para empresas. Estos son variados y cada uno tiene objetivos específicos que resaltan
la importancia del análisis de la información que poseen. Veamos algunos de
ellos.
Áreas de trabajo que más se apoyan en el análisis de
datos
En primer lugar, tenemos a la
mercadotecnia, donde el análisis de datos es esencial para conocer el
comportamiento de los consumidores y tomar decisiones sobre la publicidad de un
producto o del producto en sí, en base a los resultados analizados. La
mercadotecnia es probablemente el ámbito más común actualmente donde el data
analytics es una prioridad.
Sin embargo, el análisis de datos es cada vez más utilizado en el ámbito
de recursos humanos, sobre todo por
la necesidad de digitalizar la información que solía estar en formato papel,
para calificar el trabajo de los
empleados, armar nuevas pautas para los futuros empleados y para crear un
ambiente de trabajo ameno dentro de la organización en cuestión.
Finalmente, en los últimos años y sobre todo luego de la pandemia que
azotó al mundo, el análisis de datos fue urgente para ordenar el área de la educación en general. Más que nada
para analizar el rendimiento de los
estudiantes del instituto en cuestión, así como para hacer selecciones de
ingreso académico más exhaustivas.
No es por nada que los conocimientos de data analytics para empresas sea uno de los más buscados por
diferentes compañías, industrias e instituciones. El manejo del programa
Microsoft Excel, por dar un ejemplo, es ideal para adherir a nuestro currículum
a la hora de ofrecernos a una empresa.
Las dos clases de Data Analytics
Analizar datos viene de dos maneras: de forma cualitativa y otra cuantitativa.
Ambas son muy importantes y definirán el futuro de la compañía que se encargue
de analizar información. Demos un repaso a ambas.
El análisis de
datos cualitativo funciona de forma tal que los comportamientos, opiniones,
creencias, valores y actitudes de nuestros clientes nos den respuestas a varias
cuestiones sobre nuestro producto.
Por otro lado, el análisis cuantitativo se centra en
toda clase de información que podemos contar, clasificar y medir. Es en esta
instancia donde los profesionales nos preguntamos: ¿de quién hablamos? ¿Cuántos
son? ¿Dónde están? y ¿Por qué?
¿Qué nos ofrece la Data Analytics?
Tenemos en Data Analytics una herramienta esencial que tiene una
característica que la hace increíblemente útil: la visual. Tener datos a la
vista promete facilitarnos decisiones
rápidas y efectivas.
A partir de nuestra definición, podemos entender que el análisis de
datos, en primera instancia, nos brinda capacidades para pronunciarnos sobre nuestros negocios de forma ágil y acertada,
siempre gracias a la información recabada y modelada por los profesionales del
área. Entre otras ventajas, este sentido provoca que las empresas reduzcan sus
costos de forma significativa, aumentando así sus ganancias.
En segunda instancia, la Data Analytics será una facilitadora para entender qué quieren nuestros clientes y cómo lo
quieren. Esta información podría ser la más importante para los
empleadores, ya que ayuda a establecer relaciones comerciales mucho más
efectivas. De esta manera, las empresas que compiten con la nuestra siempre
estarán varios pasos más atrás.
En tercer lugar, ser un buen analizador de datos nos permitirá advertir a las empresas sobre ciertos
problemas de rendimiento que necesitan ser tenidos en cuenta a fin de no
perder ganancias. A su vez, un buen analista sabe dónde se encuentran los
riesgos que menos conviene tomar. En este sentido se destaca su capacidad para
recomendar precauciones y ser preventivo.
Las bases de un buen analizador de datos
1.
El buen analizador sabe
cuáles son las preguntas a responder, las que podemos deducir de todo lo dicho
en párrafos anteriores. Es cuestión de ser analíticos y observadores, a fin de
que nada se escape de nuestra vista.
2.
Una vez que tenemos
definidas nuestras cuestiones, toca recolectar los datos que más nos interesan
a partir de bases de datos, fuentes externas e internas, entrevistas, encuestas
online y otros métodos necesarios que requiera la compañía para la que el analizador
trabaja.
3.
Cuando tengamos
nuestros datos documentados deberemos hacer un análisis acertado de ellos. Este
paso es el más importante, porque desde aquí podremos responder a las preguntas
que surgieron en el paso número uno. Esto dependerá de las tendencias,
costumbres y comportamientos usuales de los clientes.
4.
La parte subjetiva o
“artística” comienza aquí. Ahora que nuestros datos están preparados y
clasificados deberemos interpretar o traducir qué significan, a fin de proveer
a la empresa de las respuestas que ella necesita: tendencias, comportamientos
generales por edades y mucho más.
Una infinidad de compañías y pequeñas o medianas empresas buscan profesionales con conocimientos como estos en el mercado laboral. ¡Es hora de hacernos con los conocimientos de la data analytics para empresas!