Ser una empresa impulsada por datos es importante, pero ¿qué significa eso exactamente?
Las empresas orientadas a los datos toman decisiones basadas en los datos, lo que significa que pueden estar más seguras de que sus acciones traerán el éxito ya que hay datos que las respaldan.
Entonces, ¿qué es el análisis de datos?
En palabras sencillas, el análisis de datos es el proceso de recopilación y organización de los datos para sacar conclusiones útiles de ellos. El proceso de análisis de datos utiliza el razonamiento analítico y lógico para obtener información de los datos.
El objetivo principal del análisis de datos es encontrar el significado de los datos para que el conocimiento derivado pueda utilizarse para tomar decisiones informadas.
¿Cómo se utiliza el análisis de datos en los negocios?
El análisis de datos se utiliza en los negocios para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones empresariales. Tanto si se trata de un estudio de mercado, una investigación de producto, un posicionamiento, revisiones de clientes, un análisis de sentimiento o cualquier otro tema para el que existan datos, el análisis de datos proporcionará la información que las organizaciones necesitan para tomar las decisiones correctas.
La analítica de datos es importante para las empresas de hoy en día, porque las elecciones basadas en datos son la única manera de tener verdadera confianza en las decisiones empresariales. Algunos negocios de éxito pueden crearse a partir de una corazonada, pero casi todas las decisiones empresariales de éxito se basan en datos.
¿Cuáles son los ejemplos de análisis de datos?
El análisis de datos es un concepto algo abstracto para entenderlo sin la ayuda de ejemplos. Así que para ilustrar mejor cómo y por qué el análisis de datos es importante para las empresas, aquí están los 4 tipos de análisis de datos y ejemplos de cada uno.
- Análisis descriptivo: El análisis descriptivo de datos mira a los datos pasados y dice lo que pasó. Esto se utiliza a menudo cuando se hace un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), los ingresos, los clientes potenciales de ventas, y más.
- Análisis de diagnóstico: El análisis de datos de diagnóstico tiene como objetivo determinar por qué sucedió algo. Una vez que su análisis descriptivo muestra que algo negativo o positivo sucedió, el análisis de diagnóstico se puede hacer para averiguar la razón. Una empresa puede ver que los clientes potenciales aumentaron en el mes de octubre y utilizar el análisis de diagnóstico para determinar qué esfuerzos de marketing contribuyeron más.
- Análisis predictivo: El análisis predictivo de datos predice lo que es probable que ocurra en el futuro. En este tipo de investigación, las tendencias se derivan de datos pasados que luego se utilizan para formar predicciones sobre el futuro. Por ejemplo, para predecir los ingresos del próximo año, se analizan los datos de años anteriores. Si los ingresos han subido un 20% cada año durante muchos años, predeciremos que los ingresos del próximo año serán un 20% superiores a los de este año. Este es un ejemplo sencillo, pero el análisis predictivo puede aplicarse a cuestiones mucho más complicadas, como la evaluación de riesgos, la previsión de ventas o la calificación de clientes potenciales.
- Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo de datos combina la información encontrada en los 3 tipos anteriores de análisis de datos y forma un plan de acción para que la organización afronte el problema o la decisión. Aquí es donde se toman las decisiones basadas en los datos.
Estos 4 tipos de análisis de datos pueden aplicarse a cualquier asunto con datos relacionados. Y con Internet, se pueden encontrar datos sobre prácticamente todo.
Pero, ¿cómo se consiguen esos datos de la red en un formato utilizable para que tu equipo pueda obtener conocimientos? Te lo contamos en la siguiente sección sobre los métodos de análisis de datos.
¿Cuáles son los métodos de análisis de datos?
Dado que nuestra experiencia en Import.io es en los datos de la web, hablaremos de los métodos de análisis de los datos de la web. Los pasos que conducen al análisis de datos de la web son: identificar, extraer, preparar, integrar y consumir. En el análisis de datos manual tradicional, cada uno de estos pasos lleva una cantidad de tiempo considerable para llevar a cabo.
Identificar los datos que necesita puede ser un reto con la gran cantidad de datos en la web. Es posible que elija una fuente de datos que no sea fiable o que pase por alto fuentes de datos cruciales que deberían formar parte de su investigación. Los datos fiables y completos son necesarios para un análisis de datos preciso.
La extracción de datos de la web ha requerido tradicionalmente un raspador web que está codificado para raspar datos de un determinado sitio web de acuerdo con ciertos parámetros. Por ejemplo, el análisis tradicional del sentimiento de Twitter podría utilizar un raspador web que se codifica para raspar los tweets que mencionan el nombre de su marca. Crear y ejecutar estos raspadores web lleva tiempo. E incluso una vez terminados, es posible que los datos estén incompletos o sean inexactos. Los parámetros para los que se rasparán los tweets podrían carecer de una regla, lo que resultaría en la pérdida de datos cruciales.
La preparación de los datos para el análisis requiere muchos pasos que cada uno de ellos lleva mucho tiempo para hacerlos manualmente. Los datos deben ser limpiados, estandarizados, transformados, etc. Aquí es donde se produce gran parte de la desactualización. Cuando los datos están listos, ya no son tan recientes y hay datos más nuevos por ahí.
La integración de los datos con su software de análisis de datos puede ser un problema dependiendo del software que utilice su organización. Y es necesario integrarlo para que pueda ser consumido.
Cómo hacer que el análisis de datos sea más eficiente para tu organización
Sabes que el objetivo principal del análisis de datos es tomar decisiones de negocio que estén respaldadas por datos, así que ¿por qué dejar que este proceso dure tanto que los insights estén desactualizados para cuando los obtengas?
Import.io sabe que los métodos tradicionales de raspado web y análisis de datos consumen mucho tiempo hasta el punto de que su valor se ve disminuido por el tiempo que tardan. Por eso hemos creado la integración de datos web.
La integración de datos web automatiza los 5 pasos del análisis de datos web, permitiéndole obtener insights de los datos mientras están frescos. En lugar de utilizar información obsoleta como base para sus decisiones empresariales, puede utilizar información de datos en tiempo real.
La integración de datos web no solo es más rápida que el análisis de datos web tradicional, sino que también es más precisa y fiable. En lugar de utilizar reglas codificadas a mano para extraer los datos web, WDI tiene un control de calidad incorporado, por lo que los datos siempre serán completos, precisos y fiables.
Haga que el análisis de datos sea más eficiente para su organización eliminando los procesos ineficientes. Obtenga información sobre los datos en minutos en lugar de horas, días, semanas o meses.
Contacte con un experto en datos para saber cómo su organización puede utilizar la integración de datos web.
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