Els 6 passos d'un procés d'una anàlisi de dades: Una guia completa

Malgrat ser una ciència molt vinculada a la tecnologia, l'anàlisi de dades no deixa de ser una ciència. Com qualsevol ciència, un procés d'anàlisi de dades segueix un procediment meticulós i seqüencial basat en una sèrie de passos que no es poden ignorar. Descobreix els passos essencials d'un procés d'anàlisi de dades mitjançant exemples i una guia completa.

Sovint, quan parlem d'anàlisi de dades, ens centrem en les eines i coneixements tecnològics vinculats a aquest camp científic que, si bé són fonamentals, estan subordinats a la metodologia del procés d'una anàlisi de dades.

En aquest article ens centrem en els 6 passos essencials d'un procés d'anàlisi de dades amb exemples i abordant els punts nuclears del procés: com establir els objectius de l'anàlisi, com recopilar les dades i com realitzar l'anàlisi. Cadascun dels passos llistats en aquesta publicació requereix una experiència i uns coneixements diferents. No obstant això, comprendre la totalitat del procés és crucial per a extreure conclusions significatives.

• No et perdis: El paper de l'anàlisi de dades a les emrpeses

D'altra banda, és important tenir en compte que un procés d'anàlisi de dades empresarial depèn de la maduració de l'estratègia de dades de l'empresa. Les empreses amb una cultura data-driven més desenvolupada podran dur a terme anàlisi de dades més profundes, complexos i eficients.

Els 6 passos essencials d'un procés d'anàlisi de dades empresarial

Pas 1 del procés d'anàlisi de dades: Definir un objectiu específic

La fase inicial de qualsevol procés d'anàlisi de dades consisteix a definir l'objectiu específic de l'anàlisi. És a dir, establir què volem aconseguir amb l'anàlisi. En el cas d'una anàlisi de dades en l'àmbit empresarial, el nostre objectiu específic estarà vinculat a un objectiu de negoci i, com a conseqüència, a un indicador de rendiment o KPI. 

Per a definir el teu objectiu de manera efectiva, pots formular una hipòtesi i definir una estratègia d'avaluació per a posar-la a prova. No obstant això, aquest pas sempre hauria de partir d'una pregunta crucial:

• Quin objectiu de negoci vull aconseguir?

o bé:

• Quin desafiament empresarial vull abordar?

Encara que aquest procés pugui semblar senzill, sovint és més complicat del que sembla en un primer moment. Perquè un procés d'anàlisi de dades resulti eficient, és fonamental que l'analista de dades comprengui el funcionament de l'empresa i els seus objectius de negoci en profunditat.

Una vegada definit l'objectiu o el problema que volem resoldre, el següent pas és identificar les dades i fonts de dades que necessitem per a aconseguir-lo. De nou, en aquest punt entra en joc la visió empresarial de l'analista de dades. Identificar les fonts de dades que li proporcionaran la informació per a respondre a la pregunta plantejada implica un extens coneixement de l'empresa i la seva activitat.

Bismart Tip: Com plantejar l'objectiu d'anàlisi adequada?

Definir l'objectiu d'una anàlisi depèn, en part, de la nostra capacitat creativa per a resoldre problemes i del nostre nivell de coneixement sobre el camp d'estudi. No obstant això, en el cas d'una anàlisi de dades empresarial, el més eficaç és parar atenció als indicadors de rendiment i mètriques empresarials establertes sobre el camp d'estudi que ens ocupa. Explorar els reports i quadres de comandament d'activitat de l'empresa ens proporcionarà informació de gran valor sobre les àrees d'interès de l'organització.

Pas 2 del procés d'anàlisi de dades: Recopilació de dades

Una vegada definit l'objectiu, és hora de dissenyar un pla per a obtenir i consolidar les dades necessàries. En aquest punt resulta essencial identificar els tipus de dades específiques que necessites, que poden ser quantitatives (dades numèriques com les xifres de vendes) o qualitatives (dades descriptives com les opinions dels clients).

D'altra banda, també has de tenir en compte la tipologia de dades segons la seva font d'origen, que poden classificar-se en: dades d'origen, dades de segona mà i dades de tercers.

Dades d'origen:

Les dades d'origen abasten la informació que la teva organització recopila directament o aquelles dades que tu mateix recopilaràs per a l'anàlisi en qüestió. Solen incloure dades de seguiment de transaccions o informació obtinguda del sistema de gestió de relacions amb els clients de l'empresa, ja sigui un CRM o un Customer Data Platform (CDP).

Sense importar la seva procedència, les dades d'origen solen presentar-se de manera estructurada i ben organitzada. Altres fonts de dades d'origen poden comprendre enquestes de satisfacció de clients, opinions extretes de focus groups, entrevistes o dades observades directament.

Dades secundàries:

Les dades secundàries són aquells que procedeixen de primera mà, però d'altres organitzacions. Es tracta de dades primàries que han estat recopilats amb un objectiu diferent al de la teva anàlisi.

L'avantatge principal de les dades secundàries radica en el fet que solen estar organitzades de manera estructurada. És a dir, solen ser dades estructurades i, per tant, faciliten el treball. Així mateix, solen tenir un alt grau de confiabilitat. Exemples de dades secundàries abasten activitats en llocs web, aplicacions o plataformes de xarxes socials, així com historials de compres en línia o dades d'enviament.

Dades de tercers:

Les dades de tercers són informació recopilada i consolidada des de diverses fonts per una entitat externa. Amb freqüència, les dades de tercers abasten una àmplia gamma de punts de dades no estructurades. Moltes organitzacions recopilen dades de tercers per a generar informes sectorials o dur a terme investigacions de mercat.

Un exemple concret de recopilació i ús de dades de tercers ens l'ofereix la consultoria Gartner, que recol·lecta i distribueix dades de gran valor empresarial a altres empreses.

Pas 3 del procés d'anàlisi de dades: Depuració i neteja de les dades

Una vegada recopilades les dades que necessitem, hem de preparar-les per a l'anàlisi. Això implica un procés conegut com a neteja de dades o "depuració" de dades, que resulta essencial per a garantir que les dades amb els quals treballem són de qualitat.

Les tasques més habituals d'aquesta part del procés són:

• Eliminar errors significatius, duplicats i valors atípics, problemes inevitables quan s'agreguen dades de diverses fonts.

• Descartar dades irrellevants, és a dir, extreure observacions que no són rellevants per a l'anàlisi que es pretén realitzar.

• Organitzar i estructurar les dades: fer tasques generals de "neteja", com rectificar errors tipogràfics o discrepàncies en el disseny, per a facilitar el mapatge i la manipulació de les dades.

• Corregir les llacunes importants en les dades: durant el procés de depuració, és possible que es detectin importants llacunes en les dades, que han de remeiar-se com més aviat millor.

És fonamental entendre que aquesta és la part del procés més laboriosa. De fet, s'estima que un analista de dades sol invertir entorn del 70-90% del seu temps en la neteja de dades.

Si t'interessa conèixer en més profunditat els passos específics d'aquesta part del procés, pots llegir la nostra publicació sobre processament de dades.

Bismart Tip: Recursos per a agilitzar la neteja de dades

Netejar manualment els conjunts de dades pot ser una tasca molt extensa. Afortunadament, existeixen diverses eines per a simplificar aquest procés. Les eines de codi obert com OpenRefine són excel·lents opcions per a la neteja bàsica de dades i fins i tot ofereixen funcions avançades d'exploració. No obstant això, les eines gratuïtes poden tenir limitacions quan es tracta de conjunts de dades molt grans. Per a una depuració de dades més robusta, les biblioteques de Python com a Colles i uns certs paquets de R són més adequats. El domini d'aquests llenguatges de programació és essencial per al seu ús eficaç.

Pas 4 del procés d'anàlisi de dades: Anàlisi de dades

Una vegada depurats i preparats les dades, és hora de submergir-se en la fase més emocionant del procés, l'anàlisi de dades.

En aquest punt hem de tenir en compte que existeixen diferents tipus d'anàlisis de dades i que el  tipus d'anàlisi de dades que triem dependrà, en gran manera, de l'objectiu de la nostra anàlisi. D'altra banda, també existeixen múltiples tècniques per a dur a terme una anàlisi de dades. Algunes de les més conegudes són l'anàlisi univariant o bivariant, l'anàlisi de sèries temporals i l'anàlisi de regressió.

En un context més ampli, totes les formes d'anàlisis de dades entren en una de les quatre categories següents.

Tipus d'anàlisi de dades

Anàlisi descriptiva

L'anàlisi descriptiva és un tipus d'anàlisi que explora successos passats. És el pas previ que solen donar les empreses abans d'endinsar-se en recerques més profundes.

Anàlisi de diagnòstic

L'anàlisi diagnòstica gira entorn de desentranyar el "per què" d'alguna cosa. És a dir, l'objectiu d'aquesta mena d'anàlisi és descobrir les causes o els motius d'un succés d'interès per a l'empresa.

Anàlisi predictiva

El focus de l'anàlisi predictiva és preveure tendències futures basant-se en dades històriques. En l'àmbit empresarial, l'anàlisi predictiva té cada vegada més rellevància.

A diferència dels altres tipus d'anàlisis, l'anàlisi predictiva està vinculat a la intel·ligència artificial i, habitualment, al machine learning i al deep learning. Els recents avanços en el camp del machine learning han millorat significativament la precisió de l'anàlisi predictiva i, en aquests moments, es tracta d'un dels tipus d'anàlisis més valorades per les corporacions.

L'anàlisi predictiva permet als alts càrrecs d'una empresa emprendre accions d'alt valor com resoldre problemàtiques abans que succeeixin, avançar-se a futures tendències del mercat o dur a terme accions estratègiques abans que la competència.

Anàlisi prescriptiu

L'anàlisi prescriptiva és una evolució dels tres tipus d'anàlisis esmentades fins ara. Es tracta d'una metodologia que combina l'anàlisi descriptiva, de diagnòstic i predictiva per a formular recomanacions per al futur. És a dir, va un pas més enllà de l'anàlisi predictiva. En lloc de limitar-se a explicar què passarà en el futur, ofereix les vies d'acció més convenients en funció del que passarà. En l'àmbit empresarial, l'anàlisi prescriptiva pot ser molt útil per a determinar nous projectes de productes o àrees d'inversió, sintetitzant la informació obtinguda d'altres tipus d'anàlisis.

Un exemple d'anàlisi prescriptiva són els algoritmes que guien els cotxes autoconduïts de Google. Aquests algoritmes prenen multitud de decisions en temps real basades en dades històriques i actuals, garantint un viatge segur i sense problemes.

Pas 5 del procés d'anàlisi de dades: Transformar els resultats en informes o quadres de comandament

Una vegada completades les anàlisis i obtingudes les conclusions, l'última etapa del procés d'anàlisi de dades consisteix a difondre aquests descobriments a un públic més ampli. En el cas d'una anàlisi de dades empresarial, a les parts interessades de l'organització.

Aquest pas requereix interpretar els resultats i presentar-los de forma fàcilment comprensible perquè els alts càrrecs puguin prendre decisions a partir dels resultats obtinguts (data-driven decisions). Per tant, és crucial transmetre idees clares, concises i que no donin lloc a l'ambigüitat. La visualització de dades juga un paper fonamental en la consecució d'aquest objectiu i els analistes de dades recorren amb freqüència a eines de reporting com Power BI per a la transformació de les dades en informes i quadres de comandament interactius per a reforçar les seves conclusions.

La interpretació i presentació dels resultats influeixen significativament en la trajectòria d'una empresa. En aquest sentit, és fonamental oferir una visió general completa, clara i concisa que demostri el rigor científic i la base factual de les conclusions extretes. D'altra banda, també és crucial ser honest i transparent i compartir amb les parts interessades qualsevol dubte o conclusió poc clara que tinguis respecte a l'anàlisi i als seus resultats.

Les millors eines de visualització de dades i reporting

Si vols aprofundir en aquest punt del procés d'anàlisi de dades, no et perdis la nostra publicació sobre les millors eines de business intelligence.

No obstant això, avancem que Power BI ha estat proclamada  per Gartner com la plataforma de BI i analítica líder del mercat en 2023.

A Bismart, com a empresa partner Power BI de Microsoft, comptem d'un ampli equip d'experts en Power BI i, a més, també disposem del nostre conjunt de solucions específiques per a millorar la productivitat i el rendiment de Power BI.

Recentment, hem creat un llibre electrònic en el qual explorem les claus perquè una empresa pugui desenvolupar una estratègia self-service BI eficient amb Power BI. No t'ho perdis!

Descarrega l'e-book

Pas 6 del procés d'anàlisi de dades: Transformar els insights obtinguts en accions i oportunitats de negoci