Analítica de datos, ¿para qué sirve y qué es?

En la actualidad, los datos son uno de los activos más importantes en el mundo. ¿Sabías que el 94 % de las empresas afirman que los datos son esenciales para el crecimiento empresarial?, ¿o que las empresas basadas en datos tienen un 23 % más de oportunidad de conseguir clientes? Como puedes ver, la analítica de datos no es cualquier cosa. 

Por eso, hoy te contamos de qué se trata, cómo se utiliza, con qué fines y por qué formarte en un nuestro programa de Ingeniería de Ciencia de Datos es la mejor idea para potenciar tu perfil profesional. 

¿Qué es analítica de datos y cómo se relaciona con la big data? 

Comencemos por establecer que estos dos términos son sinónimos. Se usan para referirse a los procesos que involucran la recolección, el procesamiento, el análisis, la categorización y el aprovechamiento de grandes cantidades de datos (big data). Todo esto con el objetivo de adquirir información importante sobre procesos de una empresa, rasgos de usuarios, tendencias del mercado y otros datos que tenemos a disposición y que muchas veces no aprovechamos. 

En ese sentido, la analítica de datos es el conjunto de acciones que permiten recolectar y aprovechar los datos para encontrar tendencias y oportunidades de negocio para las empresas.  

¿Cuáles son esos datos que se deben analizar?

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Esto sirve como una planta de procesamiento, es decir, tenemos primero que clasificar y separar los diferentes tipos de datos que hay a disposición. Pensemos que se trata de una empresa que vende bombillos en Colombia. Lo primero sería revisar si tenemos los datos de cuántos bombillos se venden, de qué tipos, colores y tecnologías. 

Luego deberíamos añadir una medición sobre las fechas o meses del año cuando existen más y menos ventas y revisar a qué eventos se asocian (por ejemplo, algún festival de luces en Bogotá en mayo o la apertura del museo de la luz en Medellín en octubre) y tener en cuenta si son eventos recurrentes o únicos. Además, se deben revisar cuáles son las marcas que se adquieren y el factor que lleva a los usuarios a elegir una marca sobre otra (precio, calidad, color, forma, etcétera). 

Por otro lado, deberíamos tener en cuenta quiénes son los usuarios que compran los bombillos. Si son las mujeres o los hombres, si son los electricistas que pueden realizar compras al por mayor o los administradores de un conjunto residencial los que más adquieren este producto. También, saber si estas compras las hacen en el supermercado junto a la comida, en una tienda departamental donde el pasillo de iluminación resulta ser el punto ideal o si, por el contrario, todas las ventas son online. 

¿Para qué sirve recolectar y procesar datos? 

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La información que se va recopilando tiene distintos fines y puede ayudar con la efectividad de una empresa. 

Así, los datos relacionados a los canales de compra pueden resultar en la eliminación de lugares que resultan nulos o incluso en pérdidas, como vender bombillos en una farmacia. También, puede potenciar otros que resulten efectivos, por ejemplo, un canal de venta online. 

Además, permiten optimizar procesos de producción, por ejemplo, identificar que los bombillos LED de 150 watts resultan más económicos, de menor consumo energético y los usuarios compran compulsivamente cuando el diseño es en forma de gota de agua. También, nos ayudan a evitar invertir tiempo, recursos y espacio de almacenamiento en productos que no están resultando atractivos en el mercado: bombillos tamaño pesera de colores verde y violeta de 20 watts que casi no se venden. 

Como puedes ver, todas estas importantes decisiones para el funcionamiento de esta empresa de bombillos fueron posibles gracias a la posibilidad de recolectar y procesar datos de consumo y tendencias. 

¿Cómo se usa la analítica de datos en las empresas?

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Puede que haya procesos que requieran de optimización y que esto se vea reflejado en los análisis de producción. Así, se puede evaluar el cambio de un proceso realizado por personas por otro realizado por máquinas, debido a que el tiempo de realización es mucho menor y a largo plazo generará grandes ahorros. También, la analítica de datos permite conocer en qué épocas del año conviene producir ciertos elementos más que en otras fechas y estimar cuándo deben comenzar los procesos de elaboración. 

De esta forma, si queremos vender luces de Navidad, estas deberán tener en cuenta aspectos como: 

• El color tendencia en el mercado para ese año. 
• Si la forma de estrellas está en desuso o sigue en tendencia. 
• Si se prefieren más las formas de puntos super pequeños para hacer las populares cascadas de luces en colores plateado, azul claro y azul oscuro. 
• La producción estimada de casas que renueva luces para ese año; teniendo en cuenta la situación política del país, la inflación, etc.  
• Competencia y precios sugeridos del mercado. 

Todo esto permite evaluar cuántas luces deben producirse y con cuáles características para garantizar que se vendan y el producto tenga éxito.  

Todos los datos de diferentes índoles nos permiten saber cómo proceder frente a movimientos en el mercado e incluso inciden en nuestro día a día. Cuando se sabe que hay servicios o productos que están abandonados o que no existe una preferencia, puede generarse un momento de aprovechamiento. Por ejemplo, si no hubiese tendencia de color para los interiores de un apartamento, una compañía de pinturas podría entonces lanzar una fuerte campaña publicitaria para promover una línea de pinturas de tonos rojos. 

¿Por qué se ha convertido en tendencia?

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La tecnología ha permitido que sea más fácil administrar bases de datos y poder organizar automáticamente información que puede reorganizarse y filtrarse fácilmente para generar estadísticas, reportes y lecturas sobre un tema en particular. Debido a esto, las empresas han podido tener un mayor entendimiento de los movimientos del mercado y a una mayor velocidad, es decir, en tiempo real y sin tener que esperar demasiado para determinar exactamente cuándo deben actuar. 

Además, ante el gran volumen de datos que puede aparecer, la misma tecnología permite un almacenamiento amplio y un acceso inmediato en servidores que guardan de manera segura la información. Esto teniendo en cuenta que los datos no solo se presentan en formatos tradicionales numéricos sino también pueden estar en videos, audios o imágenes y descripciones textuales. 

Como ves, las numerosas herramientas y softwares actuales para la recolección, organización y categorización de datos les han permitido a las empresas estar mejor preparadas para los cambios a nivel mundial (como la pandemia), las nuevas tendencias de consumo y las transformaciones que ocurran en sus respectivos sectores.  De esta forma, logran ofrecer productos y servicios personalizados, estar a la vanguardia y responder ágilmente ante cualquier contingencia.  

¿La analítica de datos es realmente necesaria? 

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El big data se presenta como una solución de apoyo a múltiples decisiones y hay muchas compañías que optan por no trabajar sin científicos y profesionales de datos que los guíen en tomar ciertos rumbos.  

Sin embargo, muchas empresas prefieren emplear herramientas de analítica que alivien y suministren parte de esa información que se requiere; ya sea que se trate de información de usuarios digitales (a través de la lectura de usuarios en internet), de ventas en un local (según las ventas registradas en las cajas registradoras) o a través de inventarios que se carguen todos los días en una tienda departamental. 

Todo depende mucho del management de cada empresa y de las decisiones que se quieran tomar, del tamaño de la compañía y del rubro. No obstante, la realidad ha demostrado que tener profesionales en analítica y ciencia de datos es indispensable para aumentar los niveles de captación y procesamiento de datos. A pesar de que los softwares de análisis son potentes y confiables, los demás procesos que involucra la inteligencia de negocios sigue siendo una habilidad de la mente humana.  

¿Cómo habíamos vivido sin analítica de datos y solo hasta ahora es necesaria? 

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La analítica de datos como la conocemos en la actualidad y con las facilidades tecnológicas no existía sino hasta hace poco más de 15 o 20 años. 

Antes de ello, las grandes compañías manejaban muchos de sus procesos con diversos procesos que incluían tablas y estimaciones anuales, midiendo una respuesta del mercado en un tiempo con delay, es decir, con retraso. Los tiempos para conocer las respuestas de tendencias del mercado no eran tan automáticas como un sondeo online por redes sociales; ni los giros sobre los precios según las promociones de la competencia eran automáticos al cambiar a una promoción de venta en línea; ni lo era una reducción de la producción, ya que se estimaba esto con semanas o meses de antelación. 

Claro que existían datos y se medían, aunque muchas veces eran abrumadores debido a la cantidad. Sería como pedir que se analizaran y compararan los datos de las ventas de un tipo de jabones en un supermercado que tiene más de 500 puntos de venta en el país sin saber las razones de por qué se venden más en una zona en los primeros meses del año y en otras al final de año. 

La facilidad tecnológica permite un gran apoyo a la organización de información. Hace que sean más estratégicas las decisiones y que tengan un impacto con un menor riesgo de inversión sobre los recursos de una empresa.  

¿Por qué estudiar Ingeniería en Ciencia de Datos? 

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¿Sabías que gracias a la big data, Netflix ahorra más de mil millones de dólares al año en esfuerzos para retener a sus clientes?, ¿o que el 79 % de las empresas creen que, si no utilizan la big data, estarán en un grave riesgo de banca rota? 

Estas dos cifras nos demuestran la importancia que los profesionales en analítica y ciencia de datos tienen hoy en día. Y se refleja en el mundo laboral, pues estos profesionales actualmente tienen algunos de los salarios más altos del mercado.  Esto se debe a que es una profesión que está empezando a crecer y para muchos en la actualidad hay un gran déficit de profesionales en esta área que puedan suplir las necesidades de las empresas. Y eso es solo un poco del panorama laboral de los ingenieros en ciencia de datos en el mundo. 

Piénsalo así: tan solo la acción de recolectar y almacenar grandes cantidades de datos requiere de la intervención de varios profesionales capacitados. Como ves, la necesidad de estos profesional en el mundo actual es enorme.  

¡Conoce el programa Ingeniería en Ciencia de Datos y conviértete en un profesional del futuro! 

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