El análisis de datos es uno de los procedimientos más relevantes que existen a la hora de manejar la información. Y lo es hasta tal punto que hay quienes consideran que se trata de una ciencia independiente. ¿Quieres especializarte en investigación y análisis? Entonces no te puedes perder nuestro máster en investigación de mercados.
Por nuestra parte, consideramos que es una metodología de trabajo aplicable a todas las ciencias, pero especialmente al mercado. Un método cuyas características pueden y deben variar en función de su objeto de estudio. Por tanto, estos análisis pueden tomar diversas formas. De hecho, lo van a hacer en base a su mayor eficacia a la hora de abordar los diversos contenidos. Ten en cuenta que, por ejemplo, no van a coincidir los formatos de los análisis históricos con los de los matemáticos.
Índice de contenidos
¿Para qué sirve el análisis de datos?
Una vez definidas las bases esenciales de este procedimiento de análisis, conviene destacar sus ventajas. A modo de referencia, el análisis de datos trata de obtener unas conclusiones acerca de una información. Los análisis de datos comprenden todas las operaciones que se llevan a cabo entre disponer de la información e interpretarla.
Estos tratamientos con objetivos factibles de los datos se llevan haciendo desde la antigüedad. Sin embargo, resulta evidente que la introducción de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación ha cambiado los esquemas.
Sin duda, estos avances han supuesto un salto hacia adelante espectacular en el abordaje de los datos. No solo posibilitan acceder a cantidades más grandes, sino que también facilitan trabajarlas con una mayor rapidez. Asimismo, el margen de error se reduce gracias a la aplicación de funcionalidades informáticas.
A día de hoy, sin ir más lejos, algunos análisis de datos pueden llegar a hacerse prácticamente en tiempo real. Eso sí, completar los procesos con éxito conlleva reservar en su esquema el suficiente espacio (temporal y material) para la reflexión.
Tipos de análisis de datos
A continuación te explicamos las dos clases más relevantes. Toma nota de ellas.
Análisis cualitativo
Va a ser presentado en formato verbal. Como recoge opiniones, creencias y actitudes, requiere una alta capacidad de interpretación. Puede ser recopilado mediante técnicas como las entrevistas o encuestas, pero también son importantes las observaciones y lecturas de fuentes. Se extraen patrones de estas técnicas y el tamaño de sus conclusiones puede variar en función del estilo o de las necesidades de los autores.
Aunque se valore la capacidad de síntesis, no existen reglas absolutas acerca de las extensiones. Por otra parte, las preguntas que se responden con estos análisis son las relativas al porqué y al cómo de las cosas.
Análisis cuantitativo
El análisis cuantitativo, por su parte, va a ser presentado en registros numéricos. Por consiguiente, se ciñe a patrones tangibles. En comparación con el cualitativo, se basa en resultados exactos. Que estos sean medibles no significa, por otro lado, que no sean interpretables. Deben ser valorados, en consecuencia, en el marco de su contexto correspondiente.
En cuanto a este tipo de análisis, destacamos que es en el que más incidencia tienen las innovaciones digitales. Por ejemplo, las relativas a los análisis masivos de datos. Aborda los datos en sus estados más puros y su fin es poner criterios de contabilidad al servicio de las conclusiones analíticas.
No es extraño, por tanto, que los fines de estos análisis resulten eminentemente prácticos. Sin ir más lejos, remarcamos los orientados a obtener patrones útiles para metas comerciales. Los análisis cuantitativos de los datos, por su parte, se plantean cuestiones acerca de cantidades, identidades, frecuencias o lugares.
Por último, te recordamos que estas clases de análisis con perfectamente compatibles. De hecho, aconsejamos en las investigaciones rigurosas que se combinen.
¿Cuál es la finalidad del análisis de datos?
Antes de fijarnos en algunos sectores concretos, queremos señalar que los líderes miden el impacto en sus inversiones de estos análisis. Lo hacen, por ejemplo, a través de métricas y otros indicadores de rendimiento.
Aparte, un buen liderazgo comparte con prescriptores reputados sus análisis de datos. Siempre que no contengan secretos empresariales y otras informaciones confidenciales que no puedan pasar por filtraciones ajenas. En resumidas cuentas, la capacidad predictiva de análisis ahorra tiempo y dinero a cualquier organización. Permite anticiparse a los hechos, pues la información del mercado es poder.
En las siguientes líneas te vamos a resumir algunas de las finalidades más útiles de analizar concienzudamente los datos.
- Marketing. En la mercadotecnia es muy importante catalogar los comportamientos del consumidor. Una vez los identificamos, podemos llegar a predecirlos. Con la relevancia que esta circunstancia tiene para el éxito de las campañas publicitarias.
- Recursos humanos. Tanto para las selecciones de empleados como para mejorar las condiciones laborales de los ya contratados.
- Ámbito académico. Mide los rendimientos y permite ajustar los contenidos y modos de aprendizaje.
Beneficios empresariales del análisis de datos
Por último, queremos resumirte algunas de las ventajas relativas a aplicar estos procedimientos. Presta atención:
- Mayor rapidez para tomar las decisiones.
- Identificación de inconvenientes en el rendimiento.
- Mejoría de las relaciones comerciales con los clientes.
- Prevención de riesgos para posibles crisis empresariales.
- Adelantamientos competitivos.
- Reducción de gastos.
En definitiva, el análisis de datos es uno de los instrumentos de trabajo más racionales para estructurar la información y sacarle partido.
¿Cómo analizar datos en una empresa?
Apuntas las diferentes fases que componen un análisis de datos.
1. Definición de las cuestiones
Si no aciertas en este paso, todo el proceso puede resultar fallido. Plantea interrogantes medibles, claros y concisos.
2. Prioriza las mediciones
En primer lugar, debes decidir qué clase de datos te hacen falta. En segundo lugar, decántate por una forma concreta de medición de los datos.
3. La recolección de los datos
Lo primero que debes tener en cuenta es repasar qué datos puedes obtener de las fuentes preexistentes. Opta después por un sistema de almacenamiento específico y organízalo de manera sistemática.
4. El análisis en sí
Una vez tienes todos los datos juntos, es el momento de discriminar entre ellos. Tras filtrar, aplica las metodologías de investigación más exitosas, como la deductiva y las inferencias. Te van a servir para encontrar tendencias y encaminarte hacia las primeras conclusiones.
5. Interpretación a modo de conclusiones
Comprueba, a grandes rasgos, si tus conclusiones concuerdan con las preguntas que formulaste originalmente.
