DATA ANALYTICS

Introducción a Data Analytics: Conceptos Fundamentales

Data Analytics, también conocido como análisis de datos, es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos de un negocio o proceso, con el objetivo de descubrir información útil, informar conclusiones y respaldar la toma de decisiones.
Imagina que tenés un negocio. Cada día, tu empresa genera una gran cantidad de datos, que van desde las ventas y operaciones hasta la información de clientes, proveedores y stock. Estos datos no son simplemente información pasiva, sino tesoros valiosos que pueden impulsar el éxito de tu empresa, siempre y cuando sepas cómo aprovecharlos. Es aquí donde entra en juego el Data Analytics o Business Intelligence. ¿Cómo? Al recorrer las distintas etapas de la Jerarquía del Conocimiento, que convierte estos datos en sabiduría.

¿Qué es la Jerarquía del Conocimiento?

Representa la evolución que tiene que seguir el estudio de los datos para poder extraer toda la información que contienen, convertirla en conocimiento y luego tomar desisiones acertadas basadas en ese conocmiento generado o Sabiduría.

1. Datos: Son los bloques de construcción, por sí solos no aportan valor.
2. Información: Datos organizados y procesados que proporcionan contexto.
3. Conocimiento: Interpretación de la información que genera insights.
4. Sabiduría: Aplicación acertada del conocimiento que permite tomar decisiones informadas.

Como vemos, un dato por sí solo no aporta valor. Sin embargo, al aplicar técnicas de Data Analytics, que explicaremos más adelante, como la limpieza y transformación de datos (ETL), el modelado de datos con herramientas como Python o R, ese dato adquiere contexto y se transforma en información significativa. Luego, mediante la generación de informes de análisis con herramientas como Tableau o Power BI y un efectivo storytelling, podemos descubrir patrones y tendencias. Finalmente, al tomar decisiones informadas basadas en este conocimiento, alcanzamos la sabiduría que impulsa el éxito empresarial.

Importancia y Recopilación:

Los datos son la base de toda toma de decisión informada. Sin embargo, en su forma cruda, son simplemente un mar de números y registros. Data Analytics los transforma en conocimiento accionable. Te ayuda a descubrir patrones, identificar tendencias y extraer información vital que te permitirá tomar decisiones estratégicas. La recopilación de datos es el punto de partida y es crucial entender de dónde provienen y en qué formato. Esto puede ser de diversas fuentes, como sistemas transaccionales propios de la empresa, CRMs, bases de datos, sistemas de información, aplicaciones web, archivos de Excel, XML y más.

Áreas o Procesos de un Negocio (Datamarts):

Las empresas, ya sean grandes, medianas o pequeñas, tienen distintas áreas y procesos: Ventas, Productos, Marketing, Clientes, Inventario, Proveedores, RRHH, por nombrar las más comunes. Cada una de estas áreas genera datos que se vinculan entre sí. Es importante entender cómo son estos vínculos para un correcto modelado y análisis. Los datos que genera el proceso de ventas, por ejemplo, estarán directamente vinculados a los del área de Inventario, Productos y Clientes. Por ello, será vital usar claves identificatorias para poder asociar una Venta a un Producto y a un Cliente único, lo que finalmente impactará también en el Inventario de productos. Durante el proceso ETL podremos definir estas relaciones para el correcto almacenamiento de cada modelo de datos de las áreas o procesos que la empresa quiere analizar. En esta etapa es importante entender el negocio, sus procesos e incorporar toda la información relevante que luego nos dará opciones de contexto, que explicaremos más adelante.

El proceso ETL, que significa Extract, Transform and Load (Extraer, Transformar y Cargar), es el corazón de Data Analytics ya que desempeña un papel fundamental en el flujo de trabajo.

Durante la etapa de extracción, los datos se recuperan de las diversas fuentes mencionadas, que pueden incluir bases de datos transaccionales, sistemas de archivos, APIs web, o incluso datos en tiempo real generados por dispositivos IoT (Internet of Things o Internet de las Cosas). Es importante seleccionar las fuentes de datos adecuadas y diseñar estrategias de extracción eficientes para garantizar la integridad y actualidad de los datos.

Luego de la extracción, sigue la etapa de transformación, donde se realiza la limpieza y preparación de los datos para su análisis. Esto puede incluir la identificación y corrección de errores, la estandarización de formatos de datos, la eliminación de duplicados, de redundancias, la normalización de valores, y la integración de datos de múltiples fuentes. Durante esta fase, se aplican técnicas avanzadas de procesamiento de datos para mejorar su calidad y coherencia, lo que es fundamental para obtener resultados precisos en el análisis posterior.

Por último, una vez que los datos han sido transformados y preparados, continúa la etapa de carga en la cual los datos se cargan en un almacén de datos (Datawarehouse) o base de datos centralizada, donde quedan disponibles para su análisis. Esta etapa de carga implica el diseño e implementación de estructuras de datos eficientes y escalables que puedan manejar grandes volúmenes de información.

El proceso ETL no es un proceso estático, sino que es un ciclo continuo que se repite regularmente a medida que se actualizan y agregan nuevos datos. Esto garantiza que los datos estén siempre actualizados y disponibles para su análisis en tiempo real.

El proceso ETL garantiza que los datos sean coherentes, listos para su uso y la escalabilidad de todo el sistema de la información. Desde la extracción inicial de datos hasta su transformación y carga, cada etapa es crucial para garantizar la integridad, calidad y disponibilidad de los datos para su análisis posterior.

Definición de Indicadores Clave o KPI (Key Performance Indicators):

Los Indicadores Clave de Desempeño, o KPIs por sus siglas en inglés, son métricas fundamentales que ofrecen información valiosa sobre el rendimiento de un negocio. ¿Cuál es el total de Ingresos Netos? ¿Cuántos Clientes compran regularmente? ¿Cuál es el Producto más vendido? ¿Cuál es el porcentaje de devoluciones? Estos son solo algunos ejemplos de KPIs que se deben medir para evaluar la salud y el éxito de una empresa. Sin embargo, la elección de los KPIs adecuados depende del tipo de negocio, sus objetivos y su estrategia general.

Es esencial comprender profundamente los datos y el contexto específico de la industria para definir estos indicadores de manera precisa y relevante. Una vez establecidos, los KPIs proporcionan una referencia clara para evaluar el rendimiento de la empresa y su progreso hacia los objetivos establecidos. La comparación de los resultados reales con los objetivos planteados ofrece una visión crítica que ayuda a la toma de decisiones informada y a la identificación de áreas de mejora o éxito que requieren atención adicional.

Los KPI se definen típicamente en la etapa de planificación estratégica del proyecto de analytics. Esta etapa implica establecer los objetivos y metas generales de la organización, así como identificar las métricas específicas que se utilizarán para medir el progreso hacia esos objetivos. Durante la definición de los KPIs, es importante tener en cuenta varios factores, como la misión y visión de la empresa, sus valores fundamentales, sus áreas clave de enfoque y sus objetivos estratégicos a largo plazo. Además, los KPIs deben ser SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound por sus siglas en inglés) : específicos, medibles, alcanzables, relevantes y oportunos. Esto significa que deben ser claros, cuantificables, realistas, pertinentes y estar vinculados a un marco temporal específico.

Una vez que se definen los KPIs, se incorporan a los sistemas de seguimiento y monitoreo de la empresa para que puedan ser medidos y evaluados de manera regular. Los resultados de los KPIs se utilizan para informar la toma de decisiones y ajustar las estrategias según sea necesario para lograr los objetivos organizacionales.

Herramientas para la generación de Reportes atractivos e interactivos.

Una vez que se han definido las áreas o procesos a analizar, y se cuenta con los modelos de datos tras un proceso ETL efectivo, es crucial seleccionar una herramienta de Business Intelligence o Analytics para crear reportes interactivos que faciliten la visualización de los datos y les agreguen diferentes contextos para analizar su desempeño desde distintas perspectivas. Por ejemplo, es tan importante examinar un KPI junto con el total de ingresos desde un enfoque geográfico para comprender las ventas por ubicación, como hacerlo por tipo de producto o segmento de cliente. Estas dimensiones emergen del previo proceso ETL y modelado de datos, donde se ha considerado toda la información relevante de cada área o proceso.

La elección de la herramienta de Data Analytics es crucial y existe una amplia variedad de opciones en el mercado, desde herramientas de código abierto como Python y R, hasta soluciones empresariales como Tableau de Salesforce y Power BI de Microsoft, entre otras. La elección debe basarse en las necesidades específicas y los recursos disponibles de cada empresa. Todas estas herramientas ofrecen una amplia gama de gráficos y funciones que permiten generar reportes atractivos con versiones para dispositivos móviles y de escritorio. Además, permiten compartir los reportes entre los usuarios de la organización y interactuar con los gráficos y la información mediante filtros, preguntas clave, comentarios y más.

El éxito del análisis no depende únicamente de las herramientas utilizadas, sino también de prácticas sólidas en cada etapa del proceso descripto. La calidad de los datos es fundamental, por lo que los analistas deben prestar atención a su precisión e integridad, utilizando buenas prácticas para garantizar su calidad.

La visualización de los reportes finales también es crucial para una comprensión efectiva de los datos. La elección de gráficos adecuados según el análisis que se quiere realizar, junto con una paleta de colores efectiva, puede hacer que los datos sean más comprensibles y persuasivos. Asimismo, el uso correcto de títulos, ubicación de los gráficos y filtros es crucial para ofrecer una buena experiencia al usuario y facilitar la comprensión de la información.

Los Reportes de Data Analytics son fundamentales para la toma de decisiones informadas. Aquí te mostramos algunos ejemplos de reportes interactivos generados con Power BI. Podés seleccionar pantalla completa para una mejor visualización. Para profundizar una seleccion mantener presionada la tecla CTRL en Windows o COMMAND en MAC.

El verdadero valor de Data Analytics se materializa cuando tomas decisiones acertadas basadas en los conocimientos que has obtenido luego de haber transformado tus datos en información. Esta sabiduría te permite ajustar estrategias de marketing, optimizar la gestión de inventario, mejorar la experiencia del cliente y maximizar el rendimiento de tu equipo de trabajo, entre otras cosas. Sin embargo, la toma de decisiones va más allá del análisis de datos puro y requiere una comprensión profunda de los sesgos cognitivos, la psicología y la gestión de la incertidumbre.

Es importante reconocer que todas las decisiones conllevan cierto grado de incertidumbre y riesgo. Comprender los porcentajes de error y evaluar la incertidumbre asociada con una decisión nos permite tomar medidas más informadas y gestionar mejor los riesgos. Al abordar estos elementos en nuestras decisiones, podemos mejorar la calidad de nuestras elecciones y avanzar hacia el éxito empresarial y personal.

Hasta acá llego nuestro primer artículo. Esperamos te haya sido de utilidad. Cada semana, exploraremos en detalle éstas disciplinas, brindándote una comprensión sólida desde cero. Nuestra misión es ayudarte a impulsar tu negocio a través de la sabiduría de los datos y a que tu empresa este presente en la web y puedas aplicar practicas vigentes que son tendencia en el mundo empresarial.

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