Análisis de datos y su importancia en las áreas empresariales

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En este artículo puedes conocer más acerca de los análisis de datos para mejorar la productividad.

Estamos en un mundo donde los datos son el nuevo oro.  El análisis de datos es fundamental establecer múltiples mediciones en las distintas áreas de la empresa.  

Ya sean análisis cualitativos o cuantitativos de datos, permitirán tomar decisiones de relevancia que pueden inferir en el éxito de los objetivos organizacionales  en temas como: tomar decisiones de cambio, mejoras contables, mayor inversión en nuevas regiones, comportamiento de consumidores,  desarrollo de nuevas soluciones – en el caso de empresas TI-, evaluación de personal,  y un sinnúmero de decisiones que pueden tomarse con objetividad basada en los datos.

Es así como a través de la big data, (si deseas conocer más de este concepto visita nuestro blog), se pueden desarrollar metodologías capaces de gestionar, procesar y analizar datos provenientes de distintas fuentes y por medio de mecanismos de centralización de datos, con modelos predictivos y repetitivos. De este modo, convertirlos en información relevante capaz de ser interpretada por las áreas responsables y tomar mejores decisiones.

Ventajas del análisis de datos

Según Hiberus  el análisis de datos tiene varias ventajas importantes de destacar:

Optimización de procesos: Analiza las interacciones entre departamentos. Elimina ineficiencias y ahorra costos.

Facilita la toma de decisiones: Analizar los datos permite reconocer cuáles son las oportunidades más adecuadas para saber dónde y en qué invertir recursos y en cuáles dejar de invertir.

Mejora la satisfacción de tus clientes: Proporciona una visión objetiva de los reclamos y quejas de los clientes. Muestra objetivamente estos datos y facilita la toma de decisiones para dar soluciones y aportar un valor adicional.

Mejora la satisfacción de tus empleados: Detecta sus motivaciones o su grado de satisfacción, así como su desempeño. Es una muy buena herramienta para el área de Recursos Humanos.

Tipos de Análisis de datos

Como vimos más arriba, hay distintos tipos de análisis de datos, Esneca los define de la siguiente manera:

Análisis cualitativo

Este tipo de análisis recopila opiniones, creencias, actitudes de entrevistas y encuestas realizadas por distintas vías. Por tanto, requiere de una alta capacidad y habilidad interpretativa por parte de quien ejecuta este estudio.

Análisis cuantitativo

Se basa en datos y patrones tangibles, por lo que sus resultados son exactos. No obstante, es factible de interpretar igualmente. En esta metodología, se plantean cuestiones acerca de cantidades, identidades, frecuencias o lugares.

Tanto el análisis cuantitativo como el cualitativo son muy compatibles y es altamente recomendable que se complementen en estudios en profundidad.

Los beneficios de estos análisis

Algunas de las ventajas de la aplicación de los análisis cualitativos y cuantitativos se pueden describir en las siguientes:

  • Mayor rapidez en la toma de decisiones.
  • Identificación de inconvenientes en el rendimiento.
  • Mejoría de las relaciones comerciales con los clientes.
  • Prevención de riesgos.
  • Adelantamientos competitivos.
  • Reducción de costos.

Además, existen distintos tipos de aplicaciones en el análisis de datos. Computer Weekly nos habla de dos principales:

“En un nivel alto, las metodologías de análisis de datos incluyen el análisis exploratorio de datos (EDA) y el análisis confirmatorio de datos (CDA).

El EDA pretende encontrar patrones y relaciones en los datos, mientras que el CDA aplica técnicas estadísticas para determinar si las hipótesis sobre un conjunto de datos son verdaderas o falsas. El AED suele compararse con el trabajo de los detectives, mientras que el ACD se asemeja al trabajo de un juez o un jurado durante un juicio, una distinción que estableció por primera vez el estadístico John W. Tukey en su libro de 1977, Exploratory Data Analysis”.

En conclusión, el análisis de datos es una herramienta cada vez más imprescindible para la toma de decisiones en las empresas modernas. Un buen análisis de datos permite una buena toma de decisiones, lo que implica finalmente mayor rentabilidad en todas las áreas de la empresa con un margen de error mínimo.  

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