Análisis de datos para mejores decisiones

En un entorno donde los datos son el activo más importante para la toma de decisiones en cualquier empresa, el análisis de datos es todavía más relevante.

Los datos lo confirman. La mayor parte de los ingresos del sector de datos y análisis se generarán principalmente en el segmento de gestión de datos y contenido que alcanzará los 84.000 millones de dólares para 2028 con una tasa de crecimiento anual de 10.7%, de acuerdo con información de GlobalData.

¿Qué es el análisis de datos? La teoría indica que es el proceso que consiste en aplicar sistemáticamente técnicas estadísticas o lógicas para “describir, ilustrar, condensar, resumir y evaluar datos“, explica la Universidad de Georgetown.

Entre los elementos básicos del análisis de datos se encuentran la búsqueda de patrones, la imparcialidad al extraer inferencias de los datos, la gestión responsable de datos y el mantenimiento de la información para lograr resultados objetivos y útiles para las empresas.

¿Cómo se implementa una estrategia de análisis de datos desde cero en una empresa mediana?

Cabe recordar que, según OCDE, en América Latina, más del 95% de las empresas son pequeñas o medianas, por lo que es relevante que incursionen en el uso y aplicación de una estrategia de análisis de datos.

Para comenzar, se recomienda que cuenten con una hoja de ruta clara. Esto comienza con lo que se denomina una auditoría del patrimonio de datos. La Guía de la Administración de Servicios Generales de Estados Unidos (GSA, por sus siglas en inglés) menciona que el proceso inicia conociendo los datos disponibles como son su origen, el formato, la frecuencia de actualización y su calidad.

Para ello, la organización Data.org, recomienda realizar un inventario de datos y un análisis de las brechas en cuanto a las personas que generan los datos, los procesos y la tecnología para el análisis de datos, de manera que se pueda construir un estado de los datos y la estrategia a seguir.

A continuación, es fundamental definir los objetivos del análisis para orientar la estrategia. Esto implica comprender cuál es la meta de la empresa al trabajar con datos, planificar el proceso analítico, identificar la información necesaria, generar los resultados y, finalmente, proponer acciones concretas basadas en los hallazgos obtenidos.

Como parte de la estrategia se requiere elegir las herramientas y plataformas para el análisis de datos que son óptimas para la organización. La infraestructura para análisis de datos puede incluir:

• ETL y Almacenamiento: el Extract Transform Load consiste en la integración de datos que extrae información de múltiples fuentes, la limpia y transforma, y luego la carga en un repositorio central como un data warehouse o data lake.
• Data Warehouse: es una base de datos centralizada y optimizada para el análisis y la generación de informes, según detalla y explica el centro de formación universitaria ESIC University.
• Power BI: es una herramienta de Microsoft que permite conectar diversas fuentes, realizar modelado de datos y crear dashboards interactivos y se encuentra disponible en la nube y en entornos gubernamentales.
• Tableau: es una plataforma de software con la que empresas pueden transformar datos crudos en información visualmente atractiva e interactiva “con un enfoque que se centra en la creación de gráficos y cuadros de mando para facilitar la comprensión de los datos y tomar decisiones basadas en información clara y procesable”, afirman desde ESIC.
• Metabase: es una herramienta de Business Intelligence (BI) de código abierto que permite la adquisición y presentación de datos desde diversas fuentes, tiene una interfaz sencilla y muchas herramientas para hacer una serie de análisis detallados y obtener resultados de valor.

En cuanto a los entornos para análisis avanzado, se utilizan las siguientes plataformas:

• Python: es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en ciencia de datos y estadística, compatible con librerías científicas y de machine learning.
• R / Rstudio: R es un lenguaje open-source especializado en estadística y visualización y se usa en el desarrollo de análisis y aprendizaje en R y Python.

Para la construcción de la estrategia de análisis de datos, se estipula roles esenciales como representantes de negocio, equipos técnicos, analistas y gobernanza, con reuniones constantes en todas las fases del proyecto.

En cuanto a las fases de implementación, se recomienda contar con seis fases básicas.

1. Definición del problema: aquí se requiere identificar el objetivo del negocio para trazar una ruta hacia el análisis de datos.
2. Alcance y planificación: en este momento se debe establecer el alcance, los requisitos y priorizar recursos y la información que se necesitará.
3. Diseño e ingestión de datos: los encargados del análisis de datos deben analizar calidad, origen, formato y flujo de la información.
4. Ejecución del análisis: la empresa debe comenzar a construir modelos, crear espacios con la información y su organización y realizar una validación técnica.
5. Entrega y gobernanza: se lleva a cabo una presentación, se obtiene retroalimentación, generan la documentación y esto da paso a controles de datos y un entrenamiento continuo del equipo y de las herramientas para dar seguimiento al análisis de datos.
6. Asegurar gobernanza y cultura data-driven: para que el proceso se convierta en una estrategia organizacional y continua se deben establecer políticas claras de acceso, calidad y privacidad de los datos, fomentar formación y mantener revisión continua.

Diferencia entre business intelligence, análisis predictivo y analítica avanzada

El análisis de datos puede ser abordado de diferentes maneras por lo que es necesario que la empresa tenga claridad sobre qué es lo que abordará en su estrategia.

Business Intelligence (BI)

La Oficina de Administración Financiera de Washington, indica que el Business Intelligence (BI) incluye herramientas con las que las empresas pueden desarrollar sus propios informes y así explorar datos financieros y de recursos humanos.

Esto contempla la posibilidad de segmentar detalles, desarrollar fórmulas, crear filtros y visualización de datos, ya sea en navegador o exportables como Excel o PDF. 

Con este tipo de análisis de datos, las empresas pueden ver qué funcionó o no en el pasado y compararlo con el estatus actual con un enfoque descriptivo que permite monitorear indicadores clave.

Análisis Predictivo

El Análisis Predictivo es un tipo de análisis de datos que necesita de herramientas de cómputo capaces de detectar patrones en los datos analizados que permitan formular a partir de los mismos reglas susceptibles de ser utilizadas para formular predicciones, explica la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

“Para llevar a cabo el análisis predictivo es indispensable disponer de una considerable cantidad de datos, tanto actuales como pasados, para poder establecer patrones de comportamiento y así inducir conocimiento”, indica Carlos Espino Timón, de la entidad.

Analítica Avanzada

La Analítica Avanzada va más allá del análisis tradicional de datos pues utiliza técnicas avanzadas y tecnologías innovadoras para explorar datos en profundidad.

Este enfoque contempla no solo el análisis de situaciones pasadas y actuales, sino también la proyección de escenarios futuros a partir del uso de modelos predictivos y herramientas de inteligencia artificial.

Al utilizar este tipo de análisis de datos, las empresas pueden predecir tendencias, identificar oportunidades y mitigar riesgos antes de que se materialicen.

Gracias al uso de algoritmos avanzados y modelos de machine learning, las empresas pueden anticiparse a la competencia y responder con agilidad ante los cambios del entorno empresarial.

¿Cuáles son los errores más comunes al implementar dashboards y cómo evitarlos?

Las empresas suelen contar con dashboards que no son más que plataformas de visualización gráfica con información de algún proyecto o proceso con el objetivo de que los colaboradores puedan monitorear y dar seguimiento a las tareas.

Sin embargo, durante su implementación se suelen cometer algunos errores que se enlistan a continuación:

• Sobrecarga de información: para no olvidar nada, se suele llenar el tablero con demasiados indicadores, gráficos y métricas. Para evitarlo hay que dar prioridad a los indicadores de cumplimiento esenciales y dar los detalles en secciones secundarias.
• Falta de usabilidad y navegabilidad: la navegación complicada y confusa de un dashboard puede hacer que los usuarios dejen de utilizarlo. Para mejorar su implementación debe contar con un diseño intuitivo que permita la navegación natural con menús y pestañas claras.
• Visualizaciones inapropiadas o inconsistentes: un desarrollo de gráficos y notas solamente por cumplir con el requisito del uso y llenado del dashboard puede generar una mala utilización del mismo. Para mejorar su uso eficiente hay que mantener una misma línea gráfica y de datos, con visualizaciones como barras para comparaciones, línea para tendencias y mapas.
• Falta de contexto: incluir cifras o datos sin mayor información sobre su origen puede generar confusión. Para lograr un contexto y avance correcto sobre el dashboard hay que agregar estatus, fechas y objetivos visibles.
• Descuidar rendimiento y tiempos de carga: un dashboard lento perjudica el uso y su confiabilidad. Para lograr evitar este error hay que disminuir la cantidad de datos que se muestran al inicio y configurar filtros que den acceso a los datos solamente a las personas que requieren interactuar con la información.
• Ignorar la accesibilidad: todos los colaboradores deben de tener un acceso sencillo al dashboard como son quienes tienen discapacidad visual o daltonismo. Para ello se deben incluir colores de alto contraste y descripciones textuales o subtítulos para gráficos.
• Retroalimentación: la comunicación y el diálogo permite que los empleados informen sobre fallos, faltantes o mejoras. Los dashboards pueden contener opciones de retroalimentación directa que puedan ser recibidos por otros canales, como correo electrónico.

¿Cómo evaluar la calidad de los datos antes de tomar decisiones estratégicas?

El análisis de datos requiere de información de calidad y confiable, por lo que El Government Data Quality Hub de Reino Unido describe seis dimensiones clave de la calidad de los datos, que sirven como marco para evaluar si la información cumple con los objetivos empresariales.

• Precisión (Accuracy): los datos reflejan fielmente la realidad.
• Completitud (Completeness): están presentes todos los datos necesarios para el uso previsto.
• Coherencia (Consistency): no hay conflictos entre diferentes registros o bases.
• Actualidad o puntualidad (Timeliness): los datos están disponibles cuando se necesitan y son recientes.
• Unicidad (Uniqueness): no existen duplicados que distorsionen resultados.
• Validez (Validity): los valores se ajustan a los formatos, tipos y rangos esperados.

1. Definir objetivos de negocio: se deben establecer metas claras y medibles (KPIs), alineadas a la misión empresarial, detalla la Agencia Federal de Pequeños Negocios de Estados Unidos (SBA, sigla en inglés).
2. Recolectar la información: la SBA recomienda usar fuentes existentes como son las estadísticas públicas y la investigación directa como encuestas, entrevistas o focus groups. Tamié se puede usar datos demográficos, económicos y sectoriales para identificar oportunidades.
3. Preparar y gestionar los datos: para el análisis de datos hay que juntar los datos iternos y externos, usar rutas conceptuales para organizar los datos y garantizar su calidad y consistencia, documentando el proceso de validación.
4. Catalogar y gestionar datos: resulta necesario definir el almacenamiento, el tipo de seguridad, el control de acceso y registro de modificaciones. Además de garantizar la disponibilidad continua de la información, de acuerdo con la Harvard Business School Online.
5. Análisis de los datos: hay que organizar los datos a partir de patrones y verificar que se relacionen con el objetivo del negocio.
6. Visualización e interpretación: la Harvard Business School Online recomienda crear visuales para comunicar la información encontrada e interpretar los resultados en el contexto del negocio para tomar decisiones.
7. Poner en práctica los hallazgos: tras el análisis de los datos, los tomadores de decisiones deben crear la estrategia para lograr los objetivos de la organización así como la medición de los resultados.
8. Revisión y mejora continua: los datos se generan y cambian de manera constante por lo que hay que monitorear los cambios y realizar los ajustes necesarios.

“Incluso si tienes los datos y los insights, también necesitas comunicar y colaborar. Si no puedes comunicarlo al negocio de forma que la gente lo entienda, lo use y actúe en función de ello, entonces tus datos e insights se desperdician”, Claire Bramley, CFO de Teradata.

¿Qué tipo de análisis de datos genera más impacto en la toma de decisiones empresariales?

El análisis de datos es un nuevo requisito para el éxito de los negocios pero no existe una sola ruta ni herramienta para alcanzar las metas de la compañía. Este se ha convertido en un factor clave para tomar decisiones más informadas, ágiles y con mayor impacto.

Para lograrlo, las organizaciones deben comprender que no existe un único enfoque, sino una evolución de niveles de análisis que aportan distintas capas de valor según el grado de madurez digital y los objetivos estratégicos del negocio.

Todo comienza con el análisis descriptivo, que proporciona visibilidad sobre lo que ya ha ocurrido. Este tipo de análisis permite responder a preguntas como “¿Qué pasó?”, ofreciendo un resumen del estado actual del negocio basado en datos históricos.

Es comúnmente utilizado en dashboards ejecutivos, reportes institucionales y sistemas de monitoreo en tiempo real. En el caso de entidades gubernamentales, por ejemplo, resulta fundamental para la elaboración de diagnósticos de gestión, seguimiento de políticas públicas o control presupuestario.

El siguiente nivel es el análisis diagnóstico, que busca explicar por qué sucedieron determinados eventos. Mediante correlaciones, visualizaciones y técnicas estadísticas, permite identificar causas subyacentes, detectar cuellos de botella y encontrar patrones de comportamiento.

En la industria manufacturera, esta metodología se aplica para comprender variaciones en la calidad de los productos, interrupciones en la cadena de suministro o ineficiencias operativas que afectan la productividad.

A medida que se avanza hacia una mayor sofisticación, entra en juego el análisis predictivo. Este enfoque recurre a modelos estadísticos, aprendizaje automático y series temporales para anticipar eventos futuros.

Su objetivo es responder a la pregunta “¿Qué es probable que ocurra?”. En sectores como el retail, la educación o el financiero, esta capacidad permite estimar la demanda de productos, anticipar la deserción estudiantil o proyectar el comportamiento crediticio de los clientes. La clave está en traducir los datos en inteligencia anticipatoria que reduzca la incertidumbre.

Finalmente, el análisis prescriptivo da un paso más al responder “¿Qué deberíamos hacer?”. Mediante algoritmos avanzados, inteligencia artificial y simulaciones, este enfoque recomienda cursos de acción óptimos frente a escenarios complejos.

Su valor estratégico es especialmente evidente en industrias como la salud, donde puede sugerir tratamientos personalizados; o en logística, donde ayuda a optimizar rutas de distribución y niveles de inventario. A diferencia de otros tipos de análisis, aquí no se trata solo de entender el pasado o anticipar el futuro, sino de intervenir activamente sobre los resultados posibles.

La evolución en el uso del análisis de datos no solo exige inversión en tecnología, sino también en gobernanza, calidad de datos y formación de talento. Empresas que logran dominar esta escalera analítica no solo obtienen ventajas competitivas, sino que transforman su cultura organizacional hacia una toma de decisiones más empírica, ágil y basada en evidencia.

Herramientas de análisis de datos para pymes con poco presupuesto

Para pequeñas y medianas empresas (Pymes) que tienen bajo presupuesto para la tecnología y que una estrategia de análisis de datos pudiera representar un gasto adicional, existen soluciones y herramientas de gran ayuda.

Entre ellas se encuentran:

• Google Data Studio / Looker Studio: Esta herramienta es gratuita y permite a las pymes el desarrollo de reportes, dar seguimiento a conversiones y mejorar campañas digitales y esto es posible hacer lo en tiempo real y creando informes interactivos.
• Power BI: la versión gratuita brinda una amplia conectividad de datos, integración con Excel y capacidades analíticas útiles para pymes.
• Metabase (open-source): es una herramienta de código abierto y cuenta con una versión gratuita y una en la nube de un costo reducido. Cuenta con dashboards interactivos y creación de visuales sin costo.
• Tableau Public: es una plataforma gratuita para crear y compartir visualizaciones públicas.
  

¿Cómo saber si mi empresa está lista para aplicar inteligencia artificial basada en análisis de datos?

Uno de los signos clave que muestra que la compañía está lista para aplicar inteligencia artificial en análisis de datos es que cuenta con la infraestructura adecuada.

De acuerdo con ka Oficina del Director de Inteligencia Artificial y Digital (CDAO, por sus siglas en inglés), comparten que se requiere de una infraestructura adaptable que pueda procesar y almacenar grandes volúmenes de datos, integrar de forma escalable cómputo, transporte de datos y desarrollo y pueda conectarse con sistemas y flujos de trabajo existentes.

También —comparte la misma oficina— se requiere datos de calidad que tengan formatos consistentes, estandarizados y legibles por máquina, que estén etiquetados y completos para soportar entrenamiento continuo, así como verificados y auditados con frecuencia.

Asimismo, explican que el análisis de datos con inteligencia artificial necesita de gestión y gobernanza de datos que contemple catalogación, clasificación y políticas claras de gestión, roles definidos de propiedad y custodios de datos y accesibilidad e interoperabilidad de los datos.

Un tema relevante a considerar es el compromiso de liderazgo y cultura que sea auto dirigida. El Instituto para la Transformación Digital destaca la necesidad de contar con visión y apoyo desde la alta dirección, cultura abierta al cambio, innovación y experimentación, así como el conocimiento de la ética y regulación en Inteligencia Artificial.

Para que los Chief Technology Officers y la alta gerencia puedan evaluar la viabilidad de implementar inteligencia artificial en el análisis de datos, es útil comenzar respondiendo algunas preguntas clave:

Responder sí/no a cada pregunta:

Interpretación rápida: 

1. Mayoría “sí” (4–5): Está en una etapa madura para escalar proyectos de IA.
2. Pocas “sí” (2–3): Es recomendable comenzar con pilotos pequeños mientras se fortalecen áreas débiles (infraestructura, calidad o liderazgo).
3. Mayoría “no” (0–1): Primero hay que consolidar fundamentos (datos, cultura, gobernanza) antes de implementar IA.

Otros pasos a seguir consisten en realizar una auditoría de la infraestructura y de los datos. Al llevar a cabo pilotos se requiere hacer pruebas controladas donde se puedan evaluar los procesos, la calidad de datos y e conocimiento de los colaboradores sobre el tema.

Hacia adelante es importante diseñar un plan para la implementación de la inteligencia artificial para el análisis de datos.