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

Por Osmar Peña para Poliverso, Enero 16, 2020

¿Big data o analítica de datos?

Comencemos por establecer que estos dos términos son sinónimos para referirnos a la inteligencia (análisis, procesamiento, categorización y utilización) que se le hace a la información que se tiene sobre procesos de una empresa, rasgos de usuarios, tendencias del mercado y otros datos que tenemos a disposición y que muchas veces no aprovechamos todo lo que podríamos.

 

¿Cuáles son esos datos que se deben analizar?

Datos a analizar

 

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 de 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, por el contrario, todas las ventas son online.

 

Y todo esto…. ¿para qué?

Uso del big data

 

La información que se va recopilando tiene distintos fines y pueden 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) o en potenciar otros (un canal de venta online que resulta provechoso); se pueden optimizar procesos de producción (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) y 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 no se venden casi).

 

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

Analítica de datos en la empresa

 

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 desde el color tendencia en el mercado para ese año y si la forma de estrellas está en desuso y se prefieren más las formas de puntos super pequeños para hacer las populares cascadas de luces en colores plateado, azul claro y azul oscuro.

Además de que la producción estimada de casas que renueva luces para este año (teniendo en cuenta la situación política del país, la inflación y los datos de nuevas mudanzas gracias a muchas inmobiliarias) permite dar un número para que se pueda evaluar cuántas luces deben producirse (se tienen en cuenta también la competencia y los precios sugeridos en el mercado).

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. Como si no hubiese tendencia de color para los interiores de un apartamento y una compañía de pinturas decidiera entonces lanzar una fuerte campaña publicitaria y comunicacional para promover una línea de pinturas de tonos rojos.

 

¿Por qué se ha convertido en tendencia?

Big data es tendencia

 

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 a una mayor velocidad, es decir, más al momento y sin tener que esperar demasiado para saber sobre resultados y poder actuar sobre ellos lo antes posible.

Además, ante el gran volumen de datos que pueden 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.

 

¿Es realmente necesaria?

Big data es necesaria

 

El big data se presenta como una solución de apoyo a muchas decisiones y hay muchas compañías que optan por no trabajar sin científicos de datos que los guíen en tomar ciertos rumbos; sin embargo, existen muchas herramientas de analítica que pueden aliviar y suministrar 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.

 

¿Cómo habíamos vivido sin esto y solo hasta ahora es necesario?

Vivir sin datos

 

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, 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, aunque no porque esté basado en una estadística significa que sea 100 % seguro, sino que tiene una mejor probabilidad de que algo suceda o no. Es como comprar una tabla de una mejor calidad, pero ello no significa que nunca se vaya a romper o a sufrir algún desgaste.

 

Formación en big data

Formación en Big Data

 

Estudiar analítica de datos es una preparación que puede ser complementaria a tu formación principal, es decir, puedes estudiarla como curso o como diplomado y con ello generar una hoja de vida con mucho peso para conseguir tu próximo empleo.

Este tipo de conocimiento es muy valioso, dado que la mayoría de las empresas están buscando perfiles que puedan apoyarlos en estas áreas, además que esta área es una de las que crecerán y se fortalecerán en el futuro e irán evolucionando, por lo que si te haces con todo el conocimiento de base ahora, seguro podrás manejar con más facilidad las nuevas dimensiones que adquirirá el big data.

Por ahora en el Poli tienes la opción de realizar el Diplomado en Minería de Datos, Machine Learning y Big Data y de sumergirte en este mundo de la información de datos.

Publicado en: Poliverso

Tagged: Analítica de datos, POLI, Big Data, Tecnología, Empresa, Datos, programa, preparación académica

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