Data Analytics: qué es y por qué es tan importante hoy

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.

Data Analytics que es

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.

big data analytics que es

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.

data analytics para que sirve

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!

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