El análisis de datos es uno de los métodos más usados al momento de manejar información. Al punto en el que hay personas que considerar este campo como una ciencia independiente. Para quienes deseen especializarse en él a través de la investigación y el análisis se desarrolla el Máster en Investigación de Mercados.
Esta metodología de trabajo es aplicable a todas las ciencias pero, especialmente, al mercado. Este recurso cuenta con características que pueden y deben variar en función de su objeto de estudio, algo que facilita que el análisis tome diversas formas.
Su aplicación en distintos campos hace posible que los formatos de análisis y evaluación no coinciden si se realizan interpretaciones y proyectos históricos con matemáticos, por ejemplo.
¿Cuál es el sentido del análisis de datos?
El análisis de datos se usa para tener conclusión en relación con una información. El análisis de datos, en el proceso, involucra todas las operaciones que se desarrollan entre disponer de la información e interpretarla. Estas etapas se desarrollan con base en un objetivo factible y a partir de datos previamente registrados.
A esta dinámica se suma la introducción de nuevas tecnologías de la información y la comunicación, un factor que ha cambiado esquemas. Estos avances representan un salto significativo en el abordaje y tratamiento de datos, no solo en relación con la cantidad, facilitando que sean mayores las cantidades, sino también en el método de gestión, manejo, interpretación y distribución.
Otro aspecto clave y que ha mejorado a través del desarrollo y la evolución tecnológica es la reducción del margen de error mediante diversas funcionalidades al servicio del análisis de datos. En la actualidad, hay especialistas y métodos que hacen posible el análisis de datos prácticamente en tiempo real. Aunque para realizar procesos más profundos es conveniente contar con un esquema de trabajo, incluyendo espacio temporal y material.
Estos son los principales tipos de análisis de datos
Para diversas áreas, estos son los más relevantes:
Análisis cualitativo
Registra opiniones, creencias y actitudes y reclama capacidad interpretativa al momento de evaluarla y extraer conclusiones o tendencias. Puede ser desarrollado a través de técnicas como las entrevistas o las encuestas, así como la observación y la lectura de fuentes.
A través de ellas se advierten patrones para analizar y posteriormente varia en función del estilo y las necesidades de los investigadores. Se recomienda capacidad de síntesis, sin embargo, no existen normas totales sobre esto ni la extensión.
Las preguntas que suelen responderse en esta etapa están vinculadas al porqué y al cómo de las cuestiones que se estudian.
Análisis cuantitativo
Se expresa de forma numérica, a partir de valore tangibles. Mientras el cualitativo se refiere a opiniones, el cuantitativo se apoya en datos exactos. Es conveniente tener en cuenta que el hecho de que estos datos sean medibles no implica que sea interpretables; por el contrario, debe ser leídos y valorados dentro de un contexto específico.
Este método es el que más incidencia tiene dentro de las plataformas digitales. Uno de los ejemplos clásicos es el del análisis masivo de datos. Este aborda la información en su versión más puro con el objetivo de poner criterios de contabilidad al servicio de conclusiones analíticas. Por tanto, es común que los fines de estos análisis sean principalmente prácticos. 
Eso representa el descubrimiento de patrones de metas comerciales, por ejemplo, además de plantear cuestiones vinculadas con la identidades, cantidades, frecuencias, lugares y otro tipo de variables que pueden ser precisadas.
Lo ideal, para tener mejores resultados, es compaginar ambos tipos de análisis.
Los fines de estos análisis
La tendencia es que los líderes empresariales y principales referencias dentro del mercado se apoyen en el análisis de datos para medir el impacto de sus inversiones. Para ello se apoyan en métricas y otras variables de rendimiento.
Una de las conductas saludables de un buen liderazgo es compartir este tipo de prácticas, a menos que en ella se contengan secretos empresariales o información confidencial. La meta final del análisis de datos es predictiva es permite ahorrar tiempo y dinero a cualquier organización a través de la anticipación de las tendencias de mercado.
Algunas de las áreas en las que el análisis de datos resulta más útil son las siguientes:
Marketing
Es clave anticipar comportamiento de los consumidores para poder precisar tendencias y predecir otras cuestiones al momento de establecer una estrategia publicitaria.
Recursos humanos
Es clave para la selección de empleados y la mejorar las condiciones laborales de aquellos que ya forman parte de la organización.
¿Cómo es el esquema para analizar datos?
El análisis de datos se componen de distintas etapas.
- Definición de las cuestiones
Es el paso clave, en el que hay que plantearse interrogantes precisas.
- Prioriza las mediciones
Es necesario reconocer cuáles son los datos que hacen falta. Luego de esto es conveniente precisar una forma concreta de medición de estos.
- La recolección de datos
Es clave saber cuáles son las fuentes necesarias para recopilar los datos. Una vez seleccionadas las fuentes se debe definir si se organizan de un modo específico o sistemático.
- El análisis en sí
Cumplido con lo anterior y luego de filtrar parte de la información, es necesario aplicar metodologías de investigación exitosas, como la deductiva y las inferencias. A través de ellas será posible reconocer tendencias y avanzar en posibles conclusiones.
- Interpretación en clave conclusiones
Consiste en evaluar si los resultados finales se corresponden con las preguntas plateadas.
Beneficios del análisis de datos
Dentro de las ventajas se encuentran las siguientes:
- Rapidez en la toma de decisiones
- Identificación de inconvenientes en el rendimiento
- Mejoría de las relaciones comerciales con los clientes
- Anticipación y prevención de riesgos
- Adelantamientos competitivos
- Reducción de gastos
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