Yosemite Fitness
Related Articles
Dicen: «Los datos nunca mienten». Pero a veces puede engañarte. Esta guía le ayudará a comprender sus datos y a tomar decisiones informadas. ¿Qué puede salir mal si no entendemos los datos? ¡Cualquier cosa! Hoy en día, las decisiones empresariales se basan en datos más que en la intuición. Al mismo tiempo, la enorme cantidad de datos que las empresas tienen que gestionar es inimaginable. Cada vez que un cliente interactúa con una marca, hay nuevos datos que interpretar. Cuanto más grande sea la organización, más datos habrá para almacenar y analizar. No sorprende que ahora existan una serie de plataformas y servicios destinados específicamente a ayudar a los clientes a obtener el control de sus datos. Ignorar, malinterpretar o manejar mal los datos genera problemas. Se pueden desperdiciar recursos y perder oportunidades. La quiebra de la empresa de alimentación online Webvan en 2001 es un ejemplo clásico. Tenían una gran idea de negocio, pero sobrestimaron la demanda y se dirigieron al público equivocado. La ignorancia provocó pérdidas. Pero ¿qué significa exactamente “comprender los datos”? ¿Cómo proceder? Aquí está nuestra guía de cinco pasos que explica el proceso en cada detalle. Cinco pasos para comprender sus datos Paso 1: Recopilación de datos: herramientas y técnicas La recopilación de datos es el primer paso. Céntrese en la calidad, no sólo en la cantidad. Debe elegir herramientas que sean confiables y estén a la altura de la tarea. Las bases de datos de Google Analytics y SQL lo ayudan a recopilar y administrar datos de manera eficiente. Las API recuperan rápidamente datos específicos. El web scraping recopila datos públicos. Los sensores de IoT proporcionan información en tiempo real. Elija la herramienta adecuada y el formato adecuado para almacenar sus datos: CSV es mejor para datos simples y tabulares. Es ideal para necesidades de datos simples, JSON admite datos jerárquicos y anidados, las bases de datos SQL manejan consultas complejas de manera efectiva y ofrecen administración de datos avanzada, las fuentes API brindan datos estructurados de varias plataformas, como redes sociales, mercados financieros o servicios de pronóstico del tiempo y le permiten para recuperar datos históricos o en tiempo real para su análisis. Haga coincidir el formato con sus necesidades exactas para obtener resultados óptimos. El espacio de almacenamiento también es fundamental. El almacenamiento en la nube ofrece flexibilidad, mientras que las soluciones locales le brindan control. Elijas lo que elijas, asegúrate de que tus datos sean precisos desde el principio. Paso 2: Limpieza de sus datos Una vez recopilados, sus datos deben limpiarse. Los datos sucios conducen a malas ideas. La limpieza de datos implica tres pasos: abordar los datos faltantes, eliminar los valores atípicos y estandarizar los formatos. Los datos faltantes pueden sesgar los resultados. Tratarlo con acusación o eliminación de antecedentes penales. Valores atípicos del análisis de sesgo. Se pueden identificar y eliminar mediante estadísticas. Los datos consistentes son más fáciles de analizar, por lo tanto, estandarice los formatos de datos. Paso 3: Explorar los datos Tienes datos limpios: continúa y explóralos. La exploración de datos le ayuda a comprender lo que sus datos intentan decirle. Utilice estadísticas resumidas para obtener una descripción general. Considere medias, medianas y modas. Las correlaciones identifican relaciones entre variables y éstas revelan patrones ocultos. Utilice Power BI o Tableau para la exploración, ya que las herramientas de visualización aclaran cada vez más las tendencias. El análisis de datos exploratorios (EDA) es esencial. Ayuda a identificar anomalías y/o confirma hipótesis iniciales. Este paso sienta las bases para un análisis más profundo. Paso 4: Análisis de datos: convierta los datos en conocimientos prácticos. Ahora analice sus datos. Esto los convierte en información procesable. Elige tu método en función de tus objetivos. Los modelos de regresión predicen resultados. Datos sobre categorías de clasificación. Herramientas avanzadas como SAS y SPSS son invaluables para un análisis adecuado. Estas plataformas manejan conjuntos de datos complejos. Una vez que tengas los resultados, interprétalos. Asegúrese de que sean claros y utilizables. Por ejemplo, una tienda descubre que los descuentos aumentan las ventas. Genial, ahora esta información se puede utilizar para planificar promociones. El análisis correcto revela las estrategias que llevan a las empresas al éxito. Paso 5: Visualización de datos La visualización es clave para presentar resultados a otros equipos, la alta dirección o los clientes. Es más que simplemente hacer que las cosas se vean bien. Las partes interesadas en la visualización ayudan a comprender datos complejos. Elegir el tipo de gráfico correcto es esencial pero, en última instancia, depende de usted. Los gráficos de barras comparan categorías. Los gráficos de líneas muestran tendencias a lo largo del tiempo. Los diagramas de dispersión revelan relaciones. Nuevamente, recomendamos utilizar herramientas como Tableau o Power BI para una visualización efectiva. Una buena visualización es la etapa final del análisis. Proporciona claridad de comprensión. Hace que sea más fácil tomar decisiones informadas. Configuración de la infraestructura: cómo no desperdiciar dinero Construir una infraestructura de datos es muy importante. Pero no querrás gastar demasiado. El exceso de aprovisionamiento es un error común. Es como comprar un coche deportivo para circular por la ciudad. Planificar una infraestructura escalable. Las soluciones en la nube ofrecen flexibilidad y, a menudo, tienen mucho más sentido que las soluciones locales. Las soluciones en la nube aumentan o disminuyen según la demanda. Las herramientas de código abierto son convenientes. Una palabra sabia: no subestime sus necesidades de almacenamiento. Los datos crecen rápidamente. Planifique con anticipación para evitar gastos adicionales y asigne sabiamente. Concéntrese en las áreas con el mejor retorno de la inversión. Por ejemplo, Airbnb inicialmente tuvo problemas de escalabilidad y la infraestructura basada en la nube los resolvió. ¡Siga siempre las mejores prácticas! ¿Pero qué son? Comencemos con la gobernanza de datos. Establecer políticas de calidad y seguridad de los datos. Asegúrese de que sus datos sean confiables y accesibles. La privacidad de los datos es primordial. Siga regulaciones como GDPR. El cumplimiento no es opcional. El incumplimiento conlleva multas y daños importantes a la reputación. Proteja sus datos. Respetarte y respetar tu privacidad. Recuerde que sólo las auditorías periódicas ayudan a mantener los estándares. La formación continua es clave ya que los datos cambian rápidamente. Manténgase competitivo manteniendo sus habilidades en un alto nivel. Estudio de caso Había un minorista que tenía problemas de inventario. El análisis de los datos de ventas reveló patrones de demanda de los clientes. Almacenaron los productos correctos en el momento adecuado y ganaron: redujeron los costos de almacenamiento y aumentaron la satisfacción del cliente. Comenzaron recopilando datos de ventas, limpiándolos y analizándolos. Las herramientas de visualización ayudaron a presentar los resultados a la gerencia y los paneles de control facilitaron el ajuste de los niveles de inventario. ¿El resultado? Una reducción de costes del 15% y una mayor satisfacción del cliente. El aspecto clave aquí fue comprender y utilizar los datos. Importancia de comprender los datos Incluso con buenos datos, las decisiones deben tomarse con cuidado. Comprender los datos no se trata sólo de recopilarlos. Se trata de interpretar los resultados y utilizarlos sabiamente. Los consumidores esperan que sus datos se utilicen de manera responsable. Un ejemplo de cómo se pueden manejar mal los datos es un caso bien conocido de 2012. La empresa Target utilizó análisis de datos para predecir el comportamiento de los clientes. Se centró particularmente en identificar clientas embarazadas en función de sus patrones de compra. Luego, la empresa envió a estos clientes anuncios específicos, incluidos cupones para productos para bebés. Sin embargo, al hacerlo, quedó expuesta información confidencial. Un padre descubrió el embarazo de su hija adolescente a través de estos anuncios. Esta exposición provocó una reacción pública, problemas de confianza y pérdidas financieras para Target debido a la publicidad negativa. Conclusión Comprender los datos es la base de las decisiones empresariales inteligentes. Desde la eficiencia hasta el ahorro de costos, los beneficios de las decisiones basadas en datos son claros. Pero aborde los datos con cuidado. Siga los cinco pasos: recopilar, limpiar, explorar, analizar y visualizar. El costo de una mala comprensión de los datos es alto. ¡Invierta en sus procesos de datos, mejore su conocimiento de los datos y deje que su negocio viva y prospere por mucho tiempo!
