La Revista The Economist en el 2017 en su carátula título:
“El recurso más valioso del mundo ya no es el petróleo, sino los datos”
nos muestra que los datos, a diferencia de los recursos naturales típicos que son cada vez más escasos, se han vuelto más abundantes.
Es imprescindible que todos los empleados de una empresa —y no solo los expertos en datos— estén alfabetizados en datos, a fin de que puedan aportar valor a la organización de un modo eficaz. Por lo que se hace más necesario que nunca la construcción de estas habilidades a todos los niveles y profesiones, cada vez más se busca en todo tipo de perfiles laborales, la capacidad analítica como una condición PRIMORDIAL para todos los candidatos
Probablemente has escuchado todo el tiempo sobre cómo el mundo está inundado de datos y cómo se crean nuevos datos todos los días. Y eso es cierto, pero los datos por sí solos no son tan útiles. De hecho, para que los datos tengan valor, debemos comprender lo que nos dicen. Necesitamos poder convertirlos en información útil.
Es aquí donde el proceso del análisis de datos toma gran relevancia por permitir darle “valor” a los datos, las 5 principales etapas de datos serían:
Etapa 1: Has las preguntas correctas para recopilar los datos
Antes de comenzar a reunir datos, primero debes comprender qué requieres hacer con ellos.
Tómate un tiempo para pensar en un problema de negocio específico que desees abordar o descubre una hipótesis que podría resolverse con datos. A partir de allí, se podrán crear un conjunto de preguntas medibles, claras y concisas que ayudarán a plantear las preguntas correctas.
Comenzar con un objetivo claro es un paso esencial en el proceso de análisis de datos. Al reconocer el problema de negocio que deseas resolver y establecer objetivos bien definidos, será mucho más fácil decidir los datos que necesitas.
Una vez se tienen claras las preguntas, es el momento de determinar o encontrar aquellos datos que ayudaran a responderlas, las respuestas pueden estar al interior de la empresa o lo que conoces de tú negocio, pero no debes olvidar que también se debe ver hacia afuera, el entorno competitivo, económico del país o cualquier factor externo que pueda ayudar a resolver el reto que tengas.
Etapa 2: Preparación y Limpieza de los datos
Has escuchado el viejo adagio “Basura que entra, basura que sale”, el cual aplica perfectamente a los datos, si iniciamos con datos no muy buenos “basura” o en otras palabras con “errores” por muy brillante que seamos, obtendremos “basura”.
Cuando se están preparando los datos para responder la pregunta que tienes, debes tomar el tiempo para revisar y construir el conjunto de datos correctamente, si no vas a terminar con un análisis inútil y todos los esfuerzos habrán sido en vano.
Aquí es donde dedicaras un tiempo a pulir los datos para asegurarse de que estén en óptimas condiciones. Este proceso, denominado limpieza de datos, consiste en modificar o eliminar datos incorrectos o redundantes, así como comprobar si están incompletos o si hay inconsistencias. Por ejemplo, puede limpiar espacios delante de letras o símbolos o eliminar duplicados.
Este es un paso vital porque, en última instancia, la precisión de tú análisis dependerá de la calidad de tus datos.
Etapa 3: Analizando los datos
Después que has invertido el tiempo en la preparación de tus datos llega el momento más interesante, profundizar en los datos para encontrar las respuestas. Durante este paso es donde realmente se intenta extraer la información valiosa.
Comienza con la segmentación o perfilación de tus datos, se busca identificar patrones o detectar valores atípicos o eventos anómalos, para así encontrar relaciones interesantes entre las variables que pueden ayudar a validar tus hipótesis iniciales.
La mejor analogía para esta parte del análisis es un sabueso que detecta un olor y lo persigue. Por lo general, el analista comienza con la captación de un olor, solo con una tendencia o pista, y luego lo persigue a través de la pila de datos, hasta que descubre algo interesante y útil.
Etapa 4: Interpretando y visualizando los resultados
Una vez que haya interpretado los resultados y extraído la información valiosa de ellos, el siguiente paso es crear visualizaciones seleccionando los cuadros y gráficos más adecuados.
Para finalizar busca presentar hallazgos y conclusiones a tú audiencia. Incluye herramientas y técnicas que se ocupen de la presentación de datos. Generalmente lo hacen analistas y gerentes. Requiere la capacidad de comunicarse bien con la audiencia esperada. Esta etapa suele ser el preludio de las próximas acciones tomadas en el negocio basadas en los resultados comerciales y las respuestas producidas por la analítica.
Etapa 5: Narración de datos o “Storytelling”
Las visualizaciones bonitas no son todo lo que se necesitas aquí. Si deseas que se implementen sus valiosos descubrimientos, debes poder presentarlos que quienes toman las decisiones y las partes interesadas de una manera que sea convincente y fácil de comprender. La mejor manera de hacer esto es a través de lo que se llama narración de datos, que básicamente significa convertir
sus datos en una narrativa convincente.
Seguro has escuchado hablar mucho del Storytelling, esto no es otra cosa que la narración de los datos, esta se puede definir como la capacidad de transmitir datos no solo en números o gráficos, sino como una narrativa que los humanos pueden comprender.
Poder recopilar una gran cantidad de información sólo es útil si puedes transformar estos datos en acciones concretas que te permitan soportar la toma de decisiones. Los datos son simplemente un punto de partida, te ayudarán a tener un mapa a partir del análisis para identificar los puntos críticos y planear soluciones que solo serán accionables si responden a hallazgos concretos.
*Analogía de Lego tomada del Post en LinkedIn de Monica Rosales Ascencio
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