Analítica de datos: Aplicaciones básicas para pymes y autónomos
La analítica de datos puede sonarnos a una cuestión que atañe únicamente a grandes empresas, pero la realidad es que es aplicable también a las pymes, micropymes y autónomos. A lo largo de este artículo, te explicamos cómo aplicar herramientas básicas de analítica de datos para evaluar toda la información que genera nuestra empresa y extraer los datos que aporten valor real al negocio.
Analítica de datos para pymes: punto de partida para la toma de decisiones
A grandes rasgos, lo que persigue la analítica de datos es captar los datos origen a partir de diferentes fuentes y transformarlos en información, es decir, en datos legibles que nos permitan mejorar cualquier proceso de nuestra empresa o la propia estrategia del negocio. Abordar la analítica de datos desde diferentes puntos de vista es fundamental. De esta forma, lograremos que los datos extraídos nos sirvan para tomar mejores decisiones en nuestros negocios. Tendremos en cuenta tanto la visión operativa como la estratégica.
Para comenzar, vamos a repasar las fuentes más habituales desde las que recopilar los datos origen. Podemos utilizar informes extraídos de un Enterprise Resource Planning (ERP), un Customer Relationship Management (CRM), un Excel propio de la empresa, bases de datos, informes de recursos humanos, redes sociales o datos externos y públicos.
Una vez obtenidos los datos de las fuentes, lo más recomendable es emplear una de las herramientas estrella en el ámbito de la analítica de datos. Hablamos de Microsoft Power BI, el servicio de análisis de datos de Microsoft, orientado a proporcionar visualizaciones interactivas y capacidades de inteligencia empresarial. Gracias a esta herramienta avanzada, los usuarios finales podremos crear nuestros propios informes y paneles de forma relativamente sencilla.
Pero antes de ponernos manos a la obra, debemos sentar las bases y conocer algunos términos que nos serán muy útiles. En este sentido, debes tener en cuenta que existen diferentes tipos de analítica. Vamos a verlos a continuación.
De la analítica descriptiva a la prescriptiva
La analítica de datos puede ser: descriptiva, predictiva y prescriptiva. Nos referiremos a un tipo de analítica u otra en función de la fase del proceso de análisis en la que nos encontremos, el valor aportado de los datos y la complejidad de la técnica empleada.
Para comenzar por la parte más sencilla, nos adentraremos en la analítica descriptiva o inteligencia de negocio, que, aunque no aporte tanto valor como otras analíticas más avanzadas, supone una menor complejidad técnica y puede integrarse en cualquier empresa.
Los objetivos de la analítica descriptiva son: comprobar la calidad del dato y entender las características del negocio. En este tipo de analítica la técnica más extendida utilizaría elementos como: medias, desviaciones, máximos, mínimos, gráficos sencillos, etc. Como ejemplo práctico de aplicación podemos indicar el análisis de stock de un almacén en el que determinemos, por ejemplo, la cantidad de unidades por artículo, el top 10 de artículos de mayor precio o la desviación de precios.
Si queremos dar un paso más, nos encontraríamos con la analítica predictiva. Gracias a este tipo de analítica más avanzada, podemos combinar y cruzar datos de varios procesos dentro de una compañía, con lo que tendremos a nuestra disposición unos aprendizajes mucho más ricos que nos permitirán tomar decisiones más fundamentadas. De esta forma, la analítica predictiva busca patrones en datos históricos de la empresa y aplica técnicas estadísticas e inteligencia artificial. Su objetivo es predecir lo que sucederá con una determinada métrica. Vistos los diferentes tipos de analítica que existen, vamos a adentrarnos en este mundo desde la etapa inicial, a través de la analítica descriptiva o inteligencia de negocio. ¿Qué proceso debemos seguir?
Una vez tengamos el origen de los datos (CRM, ERP, bases de datos, recursos humanos, redes sociales o datos externos) y las características de los mismos, nos encontramos con otro concepto clave: los procesos ETL o, lo que es lo mismo, el conocido como “cocinado” de los datos. Esto no es otra cosa que analizar los datos dándoles sentido y almacenándolos en el data warehouse (almacén de datos).
En último lugar llegamos a la analítica prescriptiva. Dentro de la analítica empresarial es el top de las técnicas de análisis de información y extracción de datos, ya que puede encargarse de tomar las decisiones por nosotros mismos de forma totalmente autónoma. Si no queremos ir tan lejos, puede recomendarnos acciones, indicándonos la previsión de impacto de cada una de ellas o identificar la mejor decisión entre diferentes opciones. La analítica prescriptiva va de la mano de la inteligencia artificial y, como su propio nombre indica, actúa como prescriptora recomendándonos acciones concretas.
De todo lo que hemos visto hasta ahora, la parte más importante radica en realizar correctamente los procesos ETL. Podemos dividir los procesos ETL en tres fases secuenciales:
- Extraer: se trata del primer paso para el análisis de la información. Es en este punto cuando recopilamos datos de diferentes fuentes de información y la organizamos.
- Transformar: en esta segunda fase se lleva a cabo la transformación de los datos extraídos. Es cuando convertimos los datos según los requerimientos de la empresa, limpiando los datos que no sean necesarios (ordenar, borrar y traducir la información).
- Cargar: una vez los datos han sido extraídos y transformados en función de nuestras necesidades, se almacenan en la base de datos de destino.
Cuando los datos ya están almacenados, pasaríamos a realizar un proceso analítico mediante una base de datos que nos permitirá “explotar” los datos para que puedan tener las aplicaciones que buscamos. De esta forma, extraemos los conocimientos y aprendizajes útiles para el negocio.
Herramientas de visualización. Sintetizar e integrar los datos con Power BI
Y llegamos a las herramientas de visualización, ya que tan importante es extraer los datos y cocinarlos en los procesos ETL, como ser capaces de visualizarlos y entenderlos.
Una vez recogidos y cocinados nuestros datos, debemos encontrar un sistema que nos permita visualizarlos de tal forma que podamos extraer conocimientos de forma rápida y sencilla. Para ello, contamos con Power BI, una herramienta de Microsoft para el análisis de datos orientada a proporcionar visualizaciones interactivas y capacidades de inteligencia empresarial.
Cuenta con una interfaz lo suficientemente simple como para que los usuarios finales puedan crear por sí mismos sus propios informes y paneles. En la actualidad es la herramienta líder del mercado. Para conocer con detalle el funcionamiento de Power BI, te invitamos a ver esta jornada en la que explicamos su funcionamiento.
¿Es lo mismo Big Data que analítica de datos?
No, no es lo mismo. La analítica de datos es la capacidad para resolver problemas de negocio en base al análisis de la información generada por la empresa que implique el uso de métodos con un cierto nivel de sofisticación provenientes del mundo de la estadística, la informática e incluso de la inteligencia artificial. Por su parte, el Big Data hace referencia a un gran volumen de datos que pueden ser estructurados o no estructurados. El Big Data no se refiere a la analítica en sí, solo hace referencia al conjunto de datos masivos.
Gracias a las herramientas de analítica de datos podemos poner orden y “traducir” los macrodatos en información útil para la empresa.
Con este artículo esperamos haberte ayudado a dar el primer paso en la analítica de datos. Como ves, se trata de una cuestión que requiere de tiempo de desarrollo, pero todo es empezar y encontrar la forma de adaptarlo a tu pyme para poder tomar decisiones acertadas, mejorar tus procesos de negocio e impulsar la evolución de tu empresa.