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Cómo el análisis descriptivo aprovecha los datos para tomar mejores decisiones

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Las organizaciones están reconociendo que los datos pueden ser un activo comercial poderoso y están invirtiendo en análisis de datos para proporcionar esta valiosa herramienta. Según estudios, más del 95% de todas las organizaciones en la actualidad incorporar iniciativas de datos en sus estrategias comerciales. Sin embargo, la mayoría de las empresas fallan cuando se trata de usos efectivos y eficientes de los datos. El análisis descriptivo, el tipo más común de análisis de datos, es utilizado por empresas inteligentes para ayudar a descubrir el "qué" en el núcleo de sus datos.

El análisis descriptivo es la herramienta fundamental de análisis de datos que puede simplificar y revelar el significado básico arraigado en los conjuntos de datos, y es transformando el mundo comercial. El análisis descriptivo se puede utilizar para todo, desde reconocer las tendencias de los consumidores hasta determinar presupuestos anuales efectivos. 

En este artículo, examinaremos qué es el análisis descriptivo y cómo funciona, incluidos los tres tipos principales de análisis descriptivo. Luego revelaremos estrategias para usar análisis descriptivos para tomar mejores decisiones en todos los sectores. 

¿Qué es el análisis descriptivo?

La forma más simple de análisis de datos, el análisis descriptivo es más a menudo empleado para descubrir respuestas simples sobre datos. Preguntas como "qué pasó" o "de qué se trata" se responden de manera eficiente a través de análisis descriptivos, lo que la convierte en una herramienta poderosa para revelar tendencias, patrones y errores. El análisis descriptivo comparte una descripción simple de los datos disponibles. 

Los datos sin procesar deben procesarse para ser utilizados de manera efectiva; primero, debe pasar por el proceso de análisis descriptivo. Este proceso se puede utilizar con datos actuales o pasados ​​y, a menudo, se configura para mostrar el progreso de una empresa hacia los objetivos establecidos. El análisis descriptivo puede proporcionar información y datos valiosos para los dueños de negocios, lo que les permite tomar mejores decisiones para establecer un futuro camino hacia el éxito, incluso contra la amenaza que se avecina de una recesión. 

El análisis descriptivo puede realizar un seguimiento de las métricas comerciales, así como de los indicadores clave de rendimiento (o KPI), como la cantidad de productos comprados durante un período determinado o la cantidad de clientes nuevos y repetidos desde una fecha en particular. Puede realizar un seguimiento de los aumentos y disminuciones de los ingresos mensuales, proporcionando información útil como punto de partida para las acciones. 

¿Cómo funciona el proceso de análisis descriptivo?

Antes de que los datos puedan analizarse, deben recopilarse. El proceso de análisis descriptivo comienza con la consolidación de datos de todas sus diversas fuentes dispares en una ubicación singular. 

Una vez que se ensambla, los datos se limpian para garantizar que sean confiables. 

Este proceso de limpieza puede implicar la identificación y eliminación de datos duplicados o incompletos del conjunto de datos, lo que elimina posibles problemas al tomar decisiones futuras basadas en la información almacenada en estos conjuntos de datos. Luego, los datos se organizan y analizan utilizando varias herramientas y software. Algunas de las herramientas de análisis descriptivo más populares incluyen SAP Analytics Cloud, SAS, Tableau, Apache Spark y Sisense.

Si bien las hojas de cálculo largas y demasiado complicadas alguna vez fueron el estándar para el análisis de datos, las herramientas de análisis de datos de hoy en día ofrecen ayudas más intuitivas y visualmente atractivas para comprender los datos. Diferentes software de análisis de datos ofrecen opciones para pantallas, gráficos y cuadros interactivos que pueden permitir a los usuarios interactuar fácilmente con el contenido de los datos y visualizarlos. 

Trabajar con análisis descriptivos

Mientras que otros tipos de análisis de datos pueden proporcionar conocimientos más profundos o más orientados a la acción (como análisis predictivos, análisis prescriptivos y análisis de diagnóstico), los análisis descriptivos pueden proporcionar información clara y poderosa con amplias implicaciones. 

Al devolver el análisis de datos a sus elementos básicos y responder preguntas simples sobre qué información contienen los datos, los analistas pueden tomar decisiones más inteligentes y optimizadas con confianza. Las descripciones que puede proporcionar este tipo de análisis de datos pueden guiar las decisiones comerciales generales en función del rendimiento, los objetivos y las tendencias. 

Los análisis descriptivos se prestan naturalmente a procesos de toma de decisiones financieras perspicaces y pueden ayudar a dar forma a las campañas de marketing. Echemos un vistazo a cuatro formas de utilizar análisis descriptivos para tomar mejores decisiones.  

Identificar tendencias

El análisis descriptivo se usa más comúnmente en todas las industrias para reconocer y analizar tendencias. Por ejemplo, una empresa de transmisión de medios Netflix depende en gran medida del análisis de datos para dar forma a la dirección de su crecimiento y evolución. El equipo de Netflix recopila datos sobre los hábitos y preferencias de los espectadores de Netflix. 

Luego usan un software de análisis descriptivo para comprender qué películas y series de televisión son las más populares en un momento determinado. Usando estos datos, dan un paso más para descubrir por qué y cómo este medio se conecta con las audiencias, y cómo esa información se puede aplicar al desarrollo y las elecciones de medios en el futuro. 

Seguimiento del éxito de las campañas de marketing

El análisis descriptivo se usa con frecuencia para ayudar a las organizaciones dar forma a la dirección de sus campañas de marketing. Al descubrir información sobre nuevos clientes potenciales, nuevas preferencias de clientes, tasas de conversión y gastos de marketing, se pueden utilizar análisis descriptivos para rastrear los éxitos y las debilidades de cada campaña de marketing a lo largo del tiempo. 

Estos conjuntos de datos se pueden organizar en gráficos que comparan rápidamente varias campañas o la misma campaña en diferentes períodos de tiempo. Esta información tiene implicaciones más amplias para la buena toma de decisiones dentro de una organización. El seguimiento del progreso de campañas individuales puede dar forma a futuras campañas de marketing, lo que afectará directamente la viabilidad general de la organización. 

Además, el análisis descriptivo puede acercar las campañas de marketing tradicionales y digitales, ya que el análisis de datos puede identificar fácilmente tendencias que incluyen compromiso virtual y físico. Un análisis que combina las impresiones de las redes sociales, la tasa de páginas web rebotadas, la cantidad de clics en un anuncio profesional de Facebook y otros indicadores puede proporcionar una herramienta poderosa para dirigir la dirección del progreso de la campaña de marketing a través de una serie de decisiones inteligentes e informadas. 

Monitorear las finanzas

Cualquier organización puede utilizar análisis descriptivos para realizar un seguimiento de su estado financiero. Las empresas pueden configurar conjuntos de datos regulares organizados por valor, que los análisis descriptivos pueden usar para identificar patrones y tendencias. Por ejemplo, una empresa puede reunir conjuntos de datos semanales regulares extraídos de la cantidad de productos vendidos cada semana. 

El software de análisis descriptivo puede proporcionar un gráfico accesible y fácil de entender de lo que sugieren estos datos sobre la salud financiera general de la empresa. El mismo proceso se puede aplicar a los ingresos mensuales, trimestrales y anuales, lo que revela información sobre el crecimiento y la estabilidad año tras año. 

Las partes interesadas y los ejecutivos pueden usar estos datos descriptivos para tomar decisiones informadas sobre dónde asignar fondos, qué activos comprar, dónde y cuándo invertir más en el desarrollo de productos y cómo dar forma a los objetivos. De esta manera, los datos descriptivos brindan las respuestas a las preguntas de "qué" sobre finanzas para que los ejecutivos y las partes interesadas puedan tomar decisiones sobre quién, dónde, por qué, cómo y cuándo. 

Generar información general sobre el rendimiento empresarial

Más allá de las ya valiosas tareas de realizar un seguimiento del bienestar financiero y ayudar a dar forma a las campañas de marketing, los datos descriptivos también pueden ayudar a los accionistas y ejecutivos a descubrir información sobre el rendimiento de todo su negocio. Los datos descriptivos pueden revelar nuevos patrones e información sobre las tasas de crecimiento y las tasas de abandono. Incluso puede abordar áreas inesperadas, como el compromiso y la productividad de los empleados. 

Los análisis descriptivos pueden revelar posibles riesgos futuros para el negocio, lo que puede motivar a los ejecutivos a realizar ajustes inteligentes antes de que los riesgos potenciales se conviertan en un problema real. 

Dado que la seguridad cibernética es un problema cada vez más apremiante, los análisis descriptivos pueden ser una herramienta poderosa para prevenir el delito cibernético. Violaciones de datos en la nube solo están empeorandoy los ejecutivos pueden utilizar el proceso de análisis descriptivo para identificar posibles ciberataques o puntos de vulnerabilidad. 

Reflexiones finales sobre el análisis descriptivo

Con los datos proporcionados por los análisis descriptivos, las partes interesadas y los dueños de negocios pueden tomar decisiones informadas sobre cómo hacer que su organización siga creciendo y evolucionando. Los análisis descriptivos reducen el proceso de análisis a su pregunta más simple y básica: "¿Qué pasó?"

Al hacerlo, el análisis descriptivo puede proporcionar una base sólida sobre la cual los analistas pueden construir, profundizando su comprensión de los patrones, las tendencias y los desarrollos futuros. Hacer un buen uso de esta información es una forma efectiva de tomar decisiones mejores, más inteligentes y más orientadas al futuro para cualquier organización. 

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