Qué es Data Analytics

Es común preguntarse qué es Data Analytics. Se trata de un concepto que está estrechamente emparentado con el campo de la tecnología, especialmente en una época caracterizada por cambios vertiginosos. Por ejemplo, podemos encontrar la automatización de los procesos, el incremento y la globalización de las ventas de las compañías e incluso la utilización de datos generan nuevas formas de tomar decisiones.

Particularmente, asociamos la analítica de los datos al uso del Big Data. Es decir, información digital que está presente en todas aquellas empresas que tengan digitalizadas sus operaciones y que dejen una huella que luego se podrá interpretar. El problema es que no todas son conscientes del gran poder que conlleva que un personal especializado efectúe un correcto y detallado análisis de la información.

Ahora bien, que esto no se haga de forma habitual no significa que jamás se analicen los datos. Por el contrario, suele implementarse como un “respaldo” ante eventuales consultas. Si un jefe tiene interés por conocer, por ejemplo, las ventas del mes pasado, seguramente recurrirá a la investigación que le proveen estos datos. No obstante, también se los puede desmenuzar de forma constante para tomar decisiones mucho más profundas que ayuden al crecimiento de la organización.

Por eso, no todos son conscientes de las posibilidades que implica el análisis del Big Data, aunque todos saben que es algo importante. Desde nuestra parte, podríamos decir que el Big Data supone un recurso extremadamente valioso e indispensable en la actualidad para potenciar todos los proyectos. El principal inconveniente es que muchas empresas no saben cómo interpretar de forma eficiente toda esa estructura de datos, algo que puede hacerse a través de Data Analytics, con un profesional especializado.

Por ejemplo, la gerencia podría acceder a todas las operaciones de negocios de una forma transversal, rápida e intuitiva. Si bien un jefe tiene disponible los registros económicos más importantes, no siempre se tienen en cuenta todas las variables que sí registra el Big Data. En ese sentido, todos los registros contables estarían disponibles de inmediato, con la segmentación precisa de cada uno de los clientes y proveedores. Lo mismo sucedería con los inventarios, las tareas del personal o el seguimiento financiero de la actividad corporativa.

En definitiva, el Data Analytics tiene la capacidad de identificar todas aquellas tendencias y oportunidades que suponen maximizar la rentabilidad financiera de un determinado negocio. A través de procedimientos analíticos donde se interpreta la información a escala macro y micro, se pueden identificar distintos patrones que podrían impedir que una compañía crezca más, e incluso aquellos que servirían para que tu corporación despegue.

Sin embargo, ese no es su único objetivo. La analítica de datos también es muy eficaz cuando se predicen distintas áreas de riesgo, con índices de alerta que podrían derivar en una determinada crisis. A veces, suelen haber indicadores que nadie toma en cuenta, ya que no se logran entender o se minimiza en cuanto a importancia. En este caso, el especialista los informará de forma sencilla y gráfica, para que se puedan tomar decisiones adecuadas.

Qué hace un Data Analyst

Ya hemos visto qué es lo que permite la analítica de datos. Por eso, en este punto, seguramente te estarás preguntando qué hace un Data Analyst. Es decir, un profesional que se encargue de toda la interpretación de las enormes huellas digitales que deja todos los movimientos de tu compañía.

Cualquier organización que busque mejorar su presencia digital necesitará un especialista que tenga como tarea principal el entendimiento de los datos corporativos. No solamente a escala operativa interna, sino también en niveles que impliquen pensar en la experiencia del usuario. Es decir, hacer una correcta interpretación de los datos para conocer cómo se comportan los clientes y qué es lo que quieren de la empresa.

Un buen analista de datos suele tener las siguientes tareas:

• Extracción, procesamiento, depuración y agrupación de los datos. Probablemente, la parte más mecánica de todo su día a día. Como se trabaja con el Big Data -que implica grandes volúmenes de información-, se tiene que hacer una tarea de organización estructural para evaluar qué parte de toda esa información es relevante según los objetivos de la empresa. El profesional, ayudado por software, intentará seleccionar la información que crea conveniente, aunque sin descuidar del todo los demás componentes que parezcan innecesarios, ya que en algún momento podrían ser de utilidad.

• Análisis de los datos. Aquí comienza la parte más creativa, que variará de acuerdo con los pensamientos del profesional y los deseos que tenga la organización al contratarlo. En este momento se le dará un determinado valor a la información obtenida. Esto no es otra cosa que sacar distintas conclusiones luego de examinar cada una de las variables obtenidas en el paso anterior.

• Presentar los resultados a través de informes. El fin último es que el profesional saque conclusiones sobre la información obtenida, pero que también sepa informar la situación y las posibles soluciones de una forma simple. Por eso, lo que se hace es dar un diagnóstico del problema o del trabajo realizado a través de presentaciones sencillas de comprender. También es habitual que se sugieran algunos pasos a seguir, todo dividido en diferentes etapas.

Como habíamos mencionado, esta tarea se volverá cada vez más específica dependiendo de los objetivos que tenga la compañía. Justamente, el especialista puede dedicarse a varias áreas diferentes de la analítica de datos. Todo dependerá de la información que encuentre, pero también de los objetivos que busque la empresa. A grandes rasgos, existen los siguientes tipos de Data Analytics:

• Analítica descriptiva. Se trata de la más básica y la base de todas las demás. El único objetivo es el de describir qué es lo que sucedió en determinadas variables durante un período de tiempo estipulado. A partir de eso, se pueden tomar distintas medidas para mejorar el rendimiento corporativo.

• Analítica de diagnóstico. A diferencia de la anterior, aquí la idea radica en encontrar los motivos por los cuales ocurrió un determinado suceso. Si bien suele usarse cuando hay crisis o problemas, también es importante implementarlo cuando algo va bien, pero no entendemos sus razones. De esa manera, se pueden resolver problemas o entender las tendencias que generan productividad.

• Analítica predictiva. Una de las más nuevas, pero también importantes. Si anteriormente hablamos de tendencias, también se pueden generar hipótesis predictivas para entender los eventos que posiblemente ocurrirán en un futuro. De esa forma, uno puede adelantarse ante distintas situaciones, para estar preparado para el momento en el que lleguen. Esto también es habitual, por ejemplo, en los planes de marketing, donde se evalúa lo que podría ocurrir con los clientes al implementar una determinada campaña.

Data Analytics vs Data Science

Se trata de términos similares, pero que no necesariamente significan lo mismo. Al hablar de data analytics vs data science, hay que pensar en las diferencias entre ambos conceptos, pero también en los perfiles profesionales que se piden para las disciplinas, ya que hay una orientación diferente en cada una de ellas.

En ocasiones, un científico de datos podría compartir responsabilidades con un analista de datos, ya que ambos empleos implican el entendimiento del Big Data. Por ejemplo, suele suceder con las tareas predictivas que, si bien están más asociadas con el científico de datos, también puede ejercerlas el analista. No obstante, las responsabilidades generales son otras. Veamos cuáles son las diferencias.

Responsabilidades de un Data Scientist:

• Limpiar y procesar los datos.
• Predecir los problemas de negocio y evitar crisis de cara al futuro.
• Generar modelos relacionados con el aprendizaje automático, además de métodos analíticos que permitan la resolución de problemas de índole macro y micro.
• Elaborar preguntas que permitan abrir el modelo de negocios hacia necesidades que no están siendo abordadas en el mercado. Esto es, pensar en los deseos de los clientes para sumar valor al negocio.

Responsabilidades de un Data Analyst:

• Identificar los datos más importantes según los objetivos de una compañía, aunque sin descuidar el resto.
• Resolver los determinados problemas que plantea la organización.
• Presentar distintas formas o caminos para llegar a un determinado resultado, evaluando los pros y los contras de cada una de las decisiones.
• Analizar estadísticamente los datos comerciales y separarlos de acuerdo con las áreas específicas de la organización.
• Evaluar las tendencias y las métricas, tanto del pasado como del presente, teniendo la posibilidad de generar proyecciones de cara al futuro.
• Generar informes claros para que se puedan tomar decisiones financieras sustentables.

Importancia de Data Analytics

Ya vimos para qué sirve y cuáles son las utilidades de la analítica de datos. Ahora, puede que te hayas preguntado qué tan importante es implementarla en una empresa. En tal caso, lo conveniente es que siempre permitirá tomar mejores decisiones de gestión, ya que todo estará basado en datos objetivos y no en suposiciones.

Si quieres obtener un análisis inmediato de una situación, será realmente útil para entender qué es lo que está sucediendo en tu institución. No obstante, no es una disciplina profesional únicamente para el corto plazo. En realidad, tener a un profesional especializado supervisando cada área te será de enorme ayuda para conseguir progresos constantes.

Por ejemplo, las compañías podrán identificar cuáles son las oportunidades realmente valiosas en el mercado para maximizar los beneficios económicos. De esta forma, se podrá lograr una administración más eficiente de los recursos, reduciendo los costos y los gastos, al mismo tiempo en el que se aumentan las ganancias.

De esa manera, estará la posibilidad de identificar cómo funcionan todos los procesos y los controles correspondientes a la compañía. Como se podrán ver cuáles son las fases que las componen, siempre estará la chance de medir si alguna de ellas tiene algún problema o si hay cosas para perfeccionar.

Los procesos logísticos también estarán pensados desde una perspectiva eficiente. A menudo, los grandes líderes de empresas no saben muy bien los detalles de sus clientes o proveedores. Si alguien está supervisándolo constantemente y tiene a mano la información en vivo del inventario o de los precios, por ejemplo, se podrán tomar decisiones de negocio acertadas para mejorar la distribución.

En definitiva, un buen analista de datos servirá para planificar y organizar la compañía. Incluso, podría suponer una especie de revolución, especialmente si la empresa no acostumbraba a trabajar intensamente con el Big Data. Aunque los beneficios serán notorios de inmediato, lo cierto es que también es vital optimizar los datos de forma constante para obtener un progreso constante.

Herramientas de Data Analytics

Es probable que ahora quieras conocer cuáles son las mejores herramientas de Data Analytics que podrán serte de ayuda a la hora de trabajar en la interpretación de los datos de cualquier estructura organizativa. Veamos las mejores opciones:

• Microsoft Power BI. Una de las más conocidas. A través de su enorme capacidad de visualización de datos, lograrás interactuar con ellos de forma dinámica. Al mismo tiempo, integra la posibilidad de compartir distintos reportes de forma segura, pudiéndose conectar con más de 60 fuentes de datos. ¡Será tu amiga diaria!

• SAS. Lo primero que tienes que saber es que es un software que tiene una larga trayectoria. Desarrollada en el año 1966, se perfeccionó durante los siguientes años, motivo por el cual se convirtió en una de las aplicaciones líderes de gestión informativa. Especialmente útil en terrenos de marketing, pues permitirá realizar informes de clientes, buscando los patrones para entender sus comportamientos de compra y generar soluciones para una óptima experiencia de usuario.

• Tableau Public. Otro software que permite conectar distintas fuentes de datos de una forma relativamente sencilla. Esto se aplica para entornos de Excel, Data Warehouse e incluso aquellos que están disponibles digitalmente en la web. Una opción genial que dispone de la posibilidad de compartirlos con los clientes.

Dónde estudiar Data Analytics

¿Te interesa aprender más sobre esta disciplina? Es común que surjan preguntas para saber dónde estudiar Data Analytics. Lo primero que te hará faltar saber es que se trata de un área en constante crecimiento. El perfil de este profesional es demandado por grandes, medianas y pequeñas empresas, que son conscientes que necesitan de un analista profesional para interpretar grandes volúmenes de información.

A la vez, como son puestos de trabajo importantes (ya que manejarás datos críticos para la organización), los pagos serán altos, proporcionales al valor que significa tener un profesional de estas características. Es decir, estarás asegurando el estudio de un área laboral en pleno crecimiento, con una alta demanda y con buen salario.

Por eso, deberías estudiar Data Analytics en caso de que te sientas identificado con alguna de estas características:

• Curiosidad. Hablamos de una característica imprescindible para cualquier persona que piense dedicarse a la analítica de datos. No basta simplemente con obtener resultados: hay que tener la motivación suficiente para intentar entender por qué las cosas ocurren de tal manera. Es decir, ir más allá de lo simplemente observable y prestarle atención a todos los detalles y elementos que afectan a un determinado hecho.

• Amistad con los números. Esto significa un contacto directo con las matemáticas, pues deberás prestarle atención a varias cifras que están emparentadas con la compañía que analizas. Esto significa evaluar las estadísticas, las probabilidades y realizar distintas operaciones para medir resultados o proyectar situaciones.

• Metodología. Tal vez una de las más importantes, ya que el trabajo del analista de datos, ante todo, es metodológico. Hay determinados pasos que deben seguirse para poder conseguir los objetivos. Por eso, es esencial que el profesional esté acostumbrado a manejar correctamente sus tiempos y sepa qué es lo que se tiene que hacer en cada momento.

• Diálogo. No debemos olvidar un analista de datos aparecerá como un “nexo” entre la empresa y el trabajador. Básicamente, será el representante directo que explique el funcionamiento de la compañía en cuanto a los datos. Por eso, un profesional de este estilo deberá tener una comunicación fluida que le permita, en ocasiones, “traducir” cuestiones complejas o técnicas a un lenguaje mucho más sencillo.

• Adaptabilidad. No todas las empresas tendrán los mismos objetivos ni estos se mantendrán iguales todo el tiempo. Por el contrario: lo más común es que surjan problemas e incluso oportunidades que necesitarás aprovechar. Entonces, un analista de datos tendrá la responsabilidad de manejarse en distintos entornos y cumplir con todas las metas organizativas.

• Responsabilidad. Por último, pero no menos importante, debemos recordar que el puesto que ocupará será vital en el funcionamiento de la compañía. Un error de cálculo o una mala lectura de una situación podría provocar pérdidas financieras terribles. Si bien nadie está exento de equivocarse, es esencial que el trabajador sepa la relevancia que tiene en la compañía y que se asegure de revisar cada uno de sus trabajos o buscar otros puntos de vista.

En definitiva, el Data Analytics es vital para el desarrollo y el perfeccionamiento de las empresas, porque permite revelar oportunidades de negocio y descubrir cosas que podrían hacerse mejor. A la vez, es un perfil profesional cada vez más demandado. ¡Logra grandes resultados financieros gracias a la analítica de datos!