El análisis de datos es un componente principal de la minería de datos e Inteligencia de Negocio, es clave para obtener la información que impulsa las decisiones comerciales. Las organizaciones y empresas analizan datos de una multitud de fuentes utilizando las soluciones de gestión de grandes datos y las soluciones de gestión de la experiencia del cliente que utilizan el análisis de datos para transformar los datos en ideas accionables.
Si bien el análisis de datos en la investigación cualitativa puede incluir procedimientos estadísticos, muchas veces el análisis se convierte en un proceso continuo en el que los datos se recopilan y analizan continuamente casi de forma simultánea. De hecho, los investigadores generalmente analizan los patrones en las observaciones a lo largo de toda la fase de recopilación de datos. La forma del análisis está determinada por el enfoque cualitativo específico tomado (estudio de campo, análisis de contenido etnográfico, historia oral, biografía, investigación discreta) y la forma de los datos (notas de campo, documentos, cinta de audio, video).
Un componente esencial para garantizar la integridad de los datos es el análisis preciso y apropiado de los resultados de la investigación.
Consideraciones o cuestiones en el análisis de datos
Hay una serie de cuestiones que los investigadores deben tener en cuenta con respecto al análisis de datos. Éstas incluyen:
Tener las habilidades necesarias para analizar
Una práctica común de los investigadores es posponer la selección del procedimiento analítico para un «estadístico» del equipo de investigación. Idealmente, los investigadores deberían tener bastante más que una comprensión básica de la razón fundamental para seleccionar un método de análisis sobre otro. Esto puede permitirles a los investigadores supervisar mejor al personal que realiza el proceso de análisis de datos y tomar decisiones informadas.
Seleccionar los métodos de recolección de datos y el análisis apropiado.
Si bien los métodos de análisis pueden diferir según la disciplina científica, la etapa óptima para determinar los procedimientos analíticos adecuados ocurre al principio del proceso de investigación y no debe ser una idea de último momento. El asesoramiento estadístico debe obtenerse en la etapa de planificación inicial de una investigación para que, por ejemplo, el método de muestreo y el diseño del cuestionario sean apropiados.
Dibujar inferencia imparcial
El principal objetivo del análisis es distinguir entre un evento que ocurre como reflejo de un efecto verdadero versus uno falso. Cualquier sesgo que se produzca en la recopilación de los datos, o la selección del método de análisis, aumentará la probabilidad de generar una inferencia sesgada. El sesgo puede ocurrir cuando el reclutamiento de participantes en el estudio cae por debajo del número mínimo requerido para demostrar el poder estadístico o no mantener un período de seguimiento suficiente necesario para demostrar un efecto.
Siguiendo normas aceptables para disciplinas
Cada campo de estudio ha desarrollado sus prácticas aceptadas para el análisis de datos. Es prudente que los investigadores sigan estas normas aceptadas.
Proporcione un análisis honesto y preciso
La base de este problema es la urgencia de reducir la probabilidad de error estadístico. Los desafíos comunes incluyen la exclusión de valores atípicos, completar datos faltantes, alterar o cambiar datos, extraer datos y desarrollar representaciones gráficas de los datos.
Alcance del análisis
Independientemente de que se utilicen métodos de análisis estadísticos o no estadísticos, los investigadores deberían ser conscientes de la posibilidad de comprometer la integridad de los datos. Si bien el análisis estadístico se realiza típicamente en datos cuantitativos, existen numerosos procedimientos analíticos específicamente diseñados para material cualitativo, incluidos contenidos, análisis temático y etnográfico. Independientemente de si se estudian los fenómenos cuantitativos o cualitativos, los investigadores utilizan una variedad de herramientas para analizar datos con el fin de probar hipótesis, discernir patrones de comportamiento y, en última instancia, responder preguntas de investigación. La falta de comprensión o reconocimiento de los problemas de análisis de datos presentados puede comprometer la integridad de los datos.
Modelo de análisis de datos
Hay siete pasos que se mantienen consistentes en todas las organizaciones y sus procesos de análisis de datos:
- Decida los objetivos: determine los objetivos de los equipos de ciencia de datos para desarrollar una forma cuantificable de determinar si el negocio está avanzando hacia sus objetivos; Identificar las métricas o los indicadores de desempeño temprano.
- Identifique las palancas comerciales: identifique los objetivos, las métricas y las palancas al inicio de los proyectos de análisis de datos para dar alcance y enfoque al análisis de datos; esto significa que la empresa debe estar dispuesta a realizar cambios para mejorar sus métricas clave y alcanzar sus objetivos también.
- Recopilación de datos: reúna la mayor cantidad posible de datos de diversas fuentes para crear mejores modelos y obtener más información procesable.
- Limpieza de datos: mejore la calidad de los datos para generar los resultados correctos y evite sacar conclusiones incorrectas; automatizar el proceso, pero involucrar a los empleados para supervisar la limpieza de datos y garantizar la precisión
- Haga crecer un equipo de ciencia de datos: incluya en su equipo de ciencias a personas con títulos avanzados en estadística que se enfocarán en el modelado y predicción de datos, así como ingenieros de infraestructura, desarrolladores de software y expertos de ETL; luego, proporcione al equipo las plataformas de análisis de datos a gran escala que necesitan para automatizar la recopilación y el análisis de datos
- Optimice y repita: perfeccione su modelo de análisis de datos para que pueda repetir el proceso y generar predicciones precisas, alcanzar objetivos y monitorear e informar de manera consistente
Beneficios y desafíos del análisis de datos
El análisis de datos es una forma comprobada de que las organizaciones y las empresas obtengan la información que necesitan para tomar mejores decisiones, atender a sus clientes y aumentar la productividad y los ingresos. Los beneficios del análisis de datos son casi demasiado numerosos para contar, y algunos de los beneficios más gratificantes incluyen obtener la información correcta para su negocio, obtener más valor de los departamentos, crear campañas de marketing más efectivas y obtener una mejor comprensión de los clientes.
Pero, hay tantos datos disponibles hoy, que el análisis de datos es un desafío. A saber, manejar y presentar todos los datos son dos de los aspectos más desafiantes del análisis de datos. Las arquitecturas e infraestructuras tradicionales no son capaces de manejar la gran cantidad de datos que se generan hoy en día, y los responsables de la toma de decisiones encuentran que lleva más tiempo de lo anticipado obtener una perspectiva accionable de los datos.
Afortunadamente, las soluciones de gestión de datos y gestión de experiencia del cliente brindan a las empresas la capacidad de escuchar las interacciones de los clientes, aprender de la información de comportamiento y contextual, crear ideas procesables más efectivas y ejecutar de forma más inteligente los conocimientos para optimizar e incorporar objetivos y mejorar las prácticas comerciales.
