A pesar de ser una ciencia muy vinculada a la tecnología, el análisis de datos no deja de ser una ciencia. Como cualquier ciencia, un proceso de análisis de datos sigue un procedimiento meticuloso y secuencial basado en una serie de pasos que no se pueden ignorar. Descubre los pasos esenciales de un proceso de análisis de datos mediante ejemplos y una guía completa.
A menudo, cuando hablamos de análisis de datos, nos centramos en las herramientas y conocimientos tecnológicos vinculados a este campo científico que, si bien son fundamentales, están subordinados a la metodología del proceso de un análisis de datos.
En este artículo nos centramos en los 6 pasos esenciales de un proceso de análisis de datos con ejemplos y abordando los puntos nucleares del proceso: cómo establecer los objetivos del análisis, cómo recopilar los datos y cómo realizar el análisis. Cada uno de los pasos listados en esta publicación requiere una experiencia y unos conocimientos distintos. Sin embargo, comprender la totalidad del proceso es crucial para extraer conclusiones significativas.
No te pierdas: El papel del análisis de datos en las empresas
Por otro lado, es importante tener en cuenta que un proceso de análisis de datos empresarial depende de la maduración de la estrategia de datos de la empresa. Las empresas con una cultura data-driven más desarrollada podrán llevar a cabo análisis de datos más profundos, complejos y eficientes.
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La fase inicial de cualquier proceso de análisis de datos consiste en definir el objetivo específico del análisis. Es decir, establecer qué queremos conseguir con el análisis. En el caso de un análisis de datos en el ámbito empresarial, nuestro objetivo específico estará vinculado a un objetivo de negocio y, como consecuencia, a un indicador de rendimiento o KPI.
Para definir tu objetivo de manera efectiva, puedes formular una hipótesis y definir una estrategia de evaluación para ponerla a prueba. No obstante, este paso siempre debería partir de una pregunta crucial:
o bien:
Aunque este proceso pueda parecer sencillo, a menudo es más complicado de lo que parece en un primer momento. Para que un proceso de análisis de datos resulte eficiente, es fundamental que el analista de datos comprenda el funcionamiento de la empresa y sus objetivos de negocio en profundidad.
Una vez definido el objetivo o el problema que queremos resolver, el siguiente paso es identificar los datos y fuentes de datos que necesitamos para conseguirlo. De nuevo, en este punto entra en juego la visión empresarial del analista de datos. Identificar las fuentes de datos que le proporcionarán la información para responder a la pregunta planteada implica un extenso conocimiento de la empresa y su actividad.
Definir el objetivo de un análisis depende, en parte, de nuestra capacidad creativa para resolver problemas y de nuestro nivel de conocimiento sobre el campo estudiado. Sin embargo, en el caso de un análisis de datos empresarial, lo más eficaz es prestar atención a los indicadores de rendimiento y métricas empresariales establecidas sobre el campo de estudio que queremos resolver. Explorar los reports y cuadros de mando de actividad de la empresa proporcionará información de gran valor sobre las áreas de interés de la organización.
Una vez definido el objetivo, es hora de diseñar un plan para obtener y consolidar los datos necesarios. En este punto resulta esencial identificar los tipos de datos específicos que necesitas, que pueden ser cuantitativos (datos numéricos como las cifras de ventas) o cualitativos (datos descriptivos como las opiniones de los clientes).
Por otro lado, también debes tener en cuenta la tipología de datos según su fuente de origen, que pueden clasificarse en: datos de origen, datos de segunda mano y datos de terceros.
Los datos de origen abarcan la información que tu organización recopila directamente o aquellos datos que tú mismo recopilarás para el análisis en cuestión. Suelen incluir datos de seguimiento de transacciones o información obtenida del sistema de gestión de relaciones con los clientes de la empresa, ya sea un CRM o un Customer Data Platform (CDP).
Sin importar su procedencia, los datos de origen suelen presentarse de manera estructurada y bien organizada. Otras fuentes de datos de origen pueden comprender encuestas de satisfacción de clientes, opiniones extraídas de focus groups, entrevistas o datos observados directamente.
Los datos secundarios son aquellos que proceden de primera mano, pero de otras organizaciones. Se trata de datos primarios que han sido recopilados con un objetivo distinto al de tu análisis.
La ventaja principal de los datos secundarios radica en que suelen estar organizados de manera estructurada. Es decir, suelen ser datos estructurados y, por tanto, facilitan el trabajo. Asimismo, suelen tener un alto grado de confiabilidad. Ejemplos de datos secundarios abarcan actividades en sitios web, aplicaciones o plataformas de redes sociales, así como historiales de compras online o datos de envío.
Los datos de terceros son información recopilada y consolidada desde diversas fuentes por una entidad externa. Con frecuencia, los datos de terceros abarcan una amplia gama de puntos de datos no estructurados. Muchas organizaciones recopilan datos de terceros para generar informes sectoriales o llevar a cabo investigaciones de mercado.
Un ejemplo concreto de recopilación y uso de datos de terceros nos lo ofrece la consultoría Gartner, que recolecta y distribuye datos de gran valor empresarial a otras empresas.
Una vez recopilados los datos que necesitamos, debemos prepararlos para el análisis. Esto implica un proceso conocido como limpieza de datos o "depuración" de datos, que resulta esencial para garantizar que los datos con los que trabajamos son de calidad.
Las tareas más habituales de esta parte del proceso son:
Eliminar errores significativos, duplicados y valores atípicos, problemas inevitables cuando se agregan datos de diversas fuentes.
Descartar datos irrelevantes, es decir, extraer observaciones que no son relevantes para el análisis que se pretende realizar.
Organizar y estructurar los datos: realizar tareas generales de "limpieza", como rectificar errores tipográficos o discrepancias en el diseño, para facilitar el mapeo y la manipulación de los datos.
Corregir las lagunas importantes en los datos: durante el proceso de depuración, es posible que se detecten importantes lagunas en los datos, que deben remediarse cuanto antes.
Es fundamental entender que esta es la parte del proceso más laboriosa. De hecho, se estima que un analista de datos suele invertir en torno al 70-90% de su tiempo en la limpieza de datos.
Si te interesa conocer en más profundidad los pasos específicos de esta parte del proceso, puedes leer nuestra publicación sobre procesamiento de datos.
Limpiar manualmente los conjuntos de datos puede ser una tarea muy extensa. Afortunadamente, existen varias herramientas para simplificar este proceso. Las herramientas de código abierto como OpenRefine son excelentes opciones para la limpieza básica de datos e incluso ofrecen funciones avanzadas de exploración. Sin embargo, las herramientas gratuitas pueden tener limitaciones cuando se trata de conjuntos de datos muy grandes. Para una depuración de datos más robusta, las bibliotecas de Python como Pandas y ciertos paquetes de R son más adecuados. El dominio de estos lenguajes de programación es esencial para su uso eficaz.
Una vez depurados y preparados los datos, es hora de sumergirse en la fase más emocionante del proceso, el análisis de datos.
En este punto debemos tener en cuenta que existen diferentes tipos de análisis de datos y que el tipo de análisis de datos que elijamos dependerá, en gran medida, del objetivo de nuestro análisis. Por otro lado, también existen múltiples técnicas para llevar a cabo un análisis de datos. Algunas de las más conocidas son el análisis univariante o bivariante, el análisis de series temporales y el análisis de regresión.
En un contexto más amplio, todas las formas de análisis de datos entran en una de las cuatro categorías siguientes.
El análisis descriptivo es un tipo de análisis que explora sucesos pasados. Es el paso previo que suelen dar las empresas antes de adentrarse en investigaciones más profundas.
El análisis diagnóstico gira en torno a desentrañar el "por qué" de algo. Es decir, el objetivo de este tipo de análisis es descubrir las causas o los motivos de un suceso de interés para la empresa.
El foco del análisis predictivo es prever tendencias futuras basándose en datos históricos. En el ámbito empresarial, el análisis predictivo tiene cada vez más relevancia.
A diferencia de los otros tipos de análisis, el análisis predictivo está vinculado a la inteligencia artificial y, habitualmente, al machine learning y al deep learning. Los recientes avances en el campo del machine learning han mejorado significativamente la precisión del análisis predictivo y, en estos momentos, se trata de uno de los tipos de análisis más valorados por las corporaciones.
El análisis predictivo permite a los altos cargos de una empresa emprender acciones de alto valor como resolver problemáticas antes de que sucedan, adelantarse a futuras tendencias del mercado o llevar a cabo acciones estratégicas antes que la competencia.
El análisis prescriptivo es una evolución de los tres tipos de análisis mencionados hasta ahora. Se trata de una metodología que combina el análisis descriptivo, de diagnóstico y el predictivo para formular recomendaciones para el futuro. Es decir, va un paso más allá del análisis predictivo. En lugar de limitarse a explicar qué pasará en el futuro, ofrece las vías de acción más convenientes en función de lo que pasará. En el ámbito empresarial, el análisis prescriptivo puede ser muy útil para determinar nuevos proyectos de productos o áreas de inversión, sintetizando la información obtenida de otros tipos de análisis.
Un ejemplo de análisis prescriptivo son los algoritmos que guían los coches autoconducidos de Google. Estos algoritmos toman multitud de decisiones en tiempo real basadas en datos históricos y actuales, garantizando un viaje seguro y sin problemas.
Una vez completados los análisis y obtenidas las conclusiones, la última etapa del proceso de análisis de datos consiste en difundir estos descubrimientos a un público más amplio. En el caso de un análisis de datos empresarial, a las partes interesadas de la organización.
Este paso requiere interpretar los resultados y presentarlos de forma fácilmente comprensible para que los altos cargos puedan tomar decisiones a partir de los resultados obtenidos (data-driven decisions). Por tanto, es crucial transmitir ideas claras, concisas y que no den lugar a la ambigüedad. La visualización de datos juega un papel fundamental en la consecución de este objetivo y los analistas de datos recurren con frecuencia a herramientas de reporting como Power BI para la transformación de los datos en informes y cuadros de mando interactivos para reforzar sus conclusiones.
La interpretación y presentación de los resultados influyen significativamente en la trayectoria de una empresa. En este sentido, es fundamental ofrecer una visión general completa, clara y concisa que demuestre el rigor científico y la base factual de las conclusiones extraídas. Por otra parte, también es crucial ser honesto y transparente y compartir con las partes interesadas cualquier duda o conclusión poco clara que tengas respecto al análisis y a sus resultados.
Si quieres profundizar en este punto del proceso de análisis de datos, no te pierdas nuestra publicación sobre las mejores herramientas de business intelligence.
No obstante, adelantamos que Power BI ha sido proclamada por Gartner como la plataforma de BI y analítica líder del mercado en 2023.
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La etapa final de un proceso de análisis de datos implica convertir la inteligencia obtenida en acciones y oportunidades de negocio.
Por otro lado, es fundamental ser conscientes de que un proceso de análisis de datos no es un proceso lineal, sino más bien un proceso complejo repleto de ramificaciones. Por ejemplo, durante la fase de limpieza de datos, es posible que identifiques patrones que despierten nuevas interrogantes, lo que te llevará de regreso al primer paso para redefinir tus objetivos. Asimismo, un análisis exploratorio podría desvelar una serie de datos que previamente no habías considerado. También podrías descubrir que los resultados de tus análisis centrales parecen engañosos o incorrectos, quizás debido a imprecisiones en los datos o errores humanos en fases anteriores del proceso.
A pesar de que estos obstáculos puedan parecer contratiempos, es esencial no desanimarse. El análisis de datos es intrincado y los contratiempos son una parte natural del proceso.
Conclusión
En este artículo hemos profundizado en las etapas fundamentales de un proceso de análisis de datos que, en resumen, son:
Definición del objetivo: Definir el reto empresarial que pretendemos abordar. Formularlo como una pregunta proporciona un enfoque estructurado para buscar una solución clara.
Recopilar los datos: Elaborar una estrategia para reunir los datos necesarios para dar respuesta a nuestra pregunta e identificar las fuentes de datos con más probabilidades de disponer de la información que necesitamos.
Limpiar los datos: Profundizar en los datos, depurarlos, organizarlos y estructurarlos según sea necesario.
Analizar los datos mediante uno de los cuatro tipos principales de análisis de datos que existen: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Transmitir los descubrimientos: Elegir los medios más eficaces para difundir nuestras ideas de forma clara, concisa y que fomente la toma de decisiones inteligentes.
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