9 errores comunes en el análisis de datos (+consejos para evitarlos y mejorar los informes)

En todo el mundo hay unos 54 millones de analistas de datos.

 

El análisis de datos es una parte vital de la gestión empresarial. 53% de las empresas afirman que el acceso a los datos es ahora más crítico. El análisis de datos puede ayudarle a introducir mejoras que beneficien tanto a los clientes como a los empleados. Pero no basta con saber cómo analizar datostambién hay que saber cómo evitar errores.

 

Los errores en el análisis de datos pueden salir caros. Pueden llevarle a tomar decisiones equivocadas o a pasar por alto algo importante. Por eso, en este artículo veremos nueve errores comunes que cometen los analistas de datos y consejos para evitarlos. Siga leyendo para descubrirlos:

 

• ¿Qué es el análisis de datos?
• Los cuatro tipos de análisis de datos 
• ¿Por qué es importante el análisis de datos?
• Nueve errores comunes de los analistas de datos 
• Mejores prácticas de análisis de datos

 

¿Qué es el análisis de datos?

 

El análisis de datos es el proceso de extraer información de los datos. Incluye una variedad de estrategias y objetivos, pero normalmente implica observar dónde estaba, dónde está o dónde podría acabar. Por ejemplo, si dirige un centro de llamadas VoIPpodría analizar los datos para:

 

• Compare su resolución actual de la primera llamada con su FCR anterior para ver si ha mejorado.
• Calcule el volumen de llamadas del próximo mes analizando sus volúmenes de llamadas de años anteriores.
• Encuentre las ineficiencias que están afectando al rendimiento del centro de llamadas.

 

A menudo, los analistas de datos utilizan el aprendizaje automático o software automatizado para ayudarles a analizar más rápidamente grandes conjuntos de datos.

 

Los 4 tipos de análisis de datos 

 

Existen cuatro tipos principales de análisis de datos:

 

1. Análisis descriptivo.
2. Análisis de diagnóstico.
3. Análisis predictivo.
4. Análisis prescriptivo.

 

Repasémoslos antes de ver por qué el análisis de datos es importante para su empresa.

 

1. Descriptivo 

 

El análisis descriptivo describe lo que ya ha sucedido, por ejemplo:

 

• Cómo aumentaron sus ingresos el año pasado.
• Cuántas ventas generó su campaña de marketing

 

Estos análisis responden a la pregunta "¿Qué ha pasado?", por lo que ofrecen información útil sobre el rendimiento de su empresa. Por ejemplo, puedes utilizar análisis descriptivos en un informe sobre tu encuesta de satisfacción del cliente para las partes interesadas. 

 

 

2. Diagnóstico 

 

Los análisis de diagnóstico se basan en los análisis descriptivos para ayudarle a responder por qué han sucedido las cosas. Por ejemplo, por qué han aumentado sus ingresos o por qué su campaña de marketing ha generado un número X de ventas. Los análisis de diagnóstico son ideales para las empresas que desean realizar mejoras. Después de todo, una vez que entienda por qué ha ocurrido algo, podrá tomar medidas para rectificarlo.

 

3. Predictivo 

 

Los análisis predictivos predicen lo que es probable que ocurra basándose en datos anteriores. Identifican y clasifican patrones y calculan si es probable que se repitan. Por ejemplo, puede utilizar el análisis predictivo para estimar los ingresos del próximo año basándose en el crecimiento interanual anterior. Estos análisis utilizan varias técnicas estadísticas, como árboles de decisión, regresión y redes neuronales. 

 

4. Prescriptivo 

 

Los análisis prescriptivos son los más valiosos y complejos, ya que utilizan datos anteriores para sugerir un curso de acción. Utilizan el aprendizaje automático y la IA para estimar la probabilidad de diferentes resultados. Por ejemplo, el análisis prescriptivo puede sugerir cuándo pedir existencias adicionales basándose en anteriores aumentos de la demanda. Así ayudan a las empresas a tomar decisiones con conocimiento de causa.

 

¿Por qué es importante el análisis de datos?

 

80% de las empresas utilizan datos en varios departamentos, desde I+D hasta atención al cliente y gestión de productos. ¿Por qué? El análisis de datos tiene muchas ventajas, como:

 

• Mejor marketing: Mediante el análisis del rendimiento de sus campañas de marketingpuede averiguar qué ha funcionado y qué no. Esto le ayudará a crear campañas más eficaces en el futuro.
• Decisiones más inteligentes: Gracias al análisis de datos, podrá tomar decisiones empresariales más inteligentes que impulsen el crecimiento y los ingresos.
• Mayor eficacia: El análisis de datos puede mostrarle dónde hay ineficiencias. Así podrá racionalizar sus procesos empresariales y mejorar la productividad.
• Clientes más felices: La analítica también puede ayudarle a mejorar el servicio al cliente. ¿Cómo? Proporcionándole información sobre las expectativas y la satisfacción del cliente. De hecho, 36% de las empresas afirman que la implicación del cliente es lo que les hace necesitar un mayor acceso a los datos.

 

 

9 errores comunes de los analistas de datos

 

La búsqueda y preparación de datos son las actividades más comunes, que más del 90% de los analistas de datos. También son las tareas más propensas a cometer errores. De hecho, los analistas desperdician más del 44% de su tiempo cada semana en actividades infructuosas. Así que, para ser productivo, hay que saber qué errores comunes hay que evitar. Echemos un vistazo.

 

1. La muestra está sesgada o es demasiado pequeña

 

Si la muestra es demasiado pequeña o sesgada hacia un grupo, puede perderse información importante o extraer conclusiones incorrectas. Por ejemplo, supongamos que está probando la funcionalidad de una aplicación. Si solo realizas pruebas con diestros, pasarás por alto problemas de usabilidad de los zurdos. 

 

Debe asegurarse de que su muestra es lo suficientemente amplia como para ofrecerle una imagen completa de sus clientes. Además, debe tener en cuenta los datos demográficos de su público objetivo y asegurarse de que la muestra coincide con ellos. De este modo, la muestra será representativa de sus clientes.

 

2. Las metas y los objetivos no están claramente definidos 

 

Las metas y los objetivos determinan todos los aspectos del análisis, desde la recogida de datos hasta la redacción del informe. Por eso, antes de empezar, hay que definir la meta del análisis y los objetivos basados en ella. Por ejemplo, su objetivo podría ser comparar el rendimiento de su nuevo sistema telefónico multilínea con su antiguo sistema telefónico de una sola línea. Sus objetivos podrían ser:

 

1. Recopile datos sobre los indicadores clave de rendimiento del mismo mes para sus sistemas telefónicos nuevos y antiguos.
2. Compruebe si existe una diferencia significativa entre los indicadores clave de rendimiento de los sistemas telefónicos nuevos y antiguos. 
3. Elabora un informe sobre las partes interesadas en el que expongas tus conclusiones.

 

3. Confundir correlación con causalidad 

 

Si se observa una correlación entre dos variables, es tentador pensar que una causa la otra. Pero no siempre es así. Hay muchas razones por las que dos variables se correlacionan, por ejemplo:

 

• A causa B, o viceversa.
• Tanto A como B están causados por otro factor, C.
• A causa C, que causa B, o viceversa.
• La correlación es pura coincidencia.

 

 

Para saber si dos factores están relacionados, hay que fijarse en el contexto. ¿Existen otros factores que puedan causar la correlación? No des por sentada una relación sin investigar más a fondo.

 

4. Utilización de puntos de referencia erróneos para la comparación 

 

El análisis de datos implica comparar los resultados con un punto de referencia. Puede tratarse de otro periodo de tiempo, como el mes anterior, o de otra organización o producto. Sin embargo, el uso de una referencia incorrecta puede ocultar un verdadero aumento o disminución de su métrica o KPI. 

 

Por ejemplo, digamos que comparas la mensajería instantánea de tu pequeña mensajería instantánea con la de una gran empresa. Podría pensar que su participación es mucho menor de lo que debería ser. Pero si comparas tu engagement con el de otra pequeña empresa, puede que descubras que en realidad está por encima de la media.

 

5. Presentar los resultados sin el contexto adecuado

 

Cuando redacte su informe analíticodebe contextualizar los resultados.

 

• ¿Qué relación guardan con sus metas y objetivos? 
• ¿Cómo se comparan con los resultados de estudios similares? 
• ¿Qué lugar ocupan sus resultados en el mercado? 

 

El contexto le ayuda a usted y a sus lectores a interpretar sus resultados y calibrar su importancia. Debe realizar estudios de mercado antes y después del análisis, y mantenerse al día de las últimas tendencias del sector. 

 

6. Utilización de datos poco fiables 

 

Hay muchas razones por las que los datos pueden no ser fiables, entre ellas:

 

• Datos ausentes o duplicados
• Valores anormales o incorrectos 
• Errores de redondeo 
• Los datos son de segunda mano o están obsoletos

 

Para asegurarse de que sus datos son de alta calidad, debe comprobar que son Completos, Únicos Coherentes, Válidos, Precisos y Oportunos. Utilice datos de la fuente original y asegúrese de que no tengan más de uno o dos años. Antes de iniciar el análisis, compruebe también que no faltan valores en los datos ni hay otros errores. 

 

 

7. No normalizar los datos

 

Los analistas de datos obtienen datos de diversas fuentes, como hojas de cálculo (50%), aplicaciones SaaS (33%) y bases de datos en la nube (40%). Estos datos suelen tener distintos formatos. Por ejemplo, algunos datos pueden estar en porcentajes y otros en fracciones. Si no se estandariza el formato de los datos, los resultados del análisis pueden verse afectados.

 

Debes asegurarte de que todos tus datos están etiquetados y formateados de la misma manera. De ese modo, será más fácil catalogarlos y compararlos. Algunos programas formatearán automáticamente los datos por ti, por ejemplo, Excel tiene una opción de Autoformato. 

 

8. No comprender plenamente sus métricas y KPI 

 

Antes de iniciar su análisis, debe asegurarse de que tiene claro qué es un KPI y cuáles son relevantes para tu estudio. También debes escribir una breve definición de lo que significa cada métrica. Esto le ayudará tanto a usted como a sus lectores, ya que las métricas pueden tener diferentes etiquetas y significados. Por ejemplo, la tasa de rebote puede significar:

 

1. Porcentaje de visitantes de un sitio web que lo abandonan tras ver sólo una página.
2. Porcentaje de correos electrónicos que no pudieron entregarse a las direcciones de su lista de correo.

 

Definir de antemano los indicadores clave de rendimiento garantiza su claridad y la de sus lectores.

 

9. Visualizar los datos de forma incorrecta

 

Hay muchas formas de visualizar los datos, desde tablas hasta gráficos circulares. Visualizar tus datos te ayuda a ver patrones y relaciones con mayor claridad. También puedes utilizarlos en un informe, infografía o guía de comunicación empresarial. Pero si eliges el método de visualización equivocado, puedes acabar con una imagen engañosa de tus datos.

 

Para elegir la visualización adecuada, piensa en cómo están relacionados los datos y cuántas variables tienes. Puedes utilizar el color para distinguir entre variables o resaltar hallazgos clave. Además, puedes utilizar el tamaño para indicar el valor o destacar la importancia. Juega con diferentes visualizaciones hasta que encuentres la que tenga más sentido.

 

 

Buenas prácticas en el análisis de datos 

 

Veamos ahora algunas buenas prácticas que le ayudarán a evitar errores y mejorar la calidad de sus análisis. 

 

Normalice sus procesos 

 

Debe normalizar procesos como la recogida y la introducción de datos. Por ejemplo, puede crear un conjunto de directrices empresariales que los empleados deban seguir. Estandarizar los procesos tiene varias ventajas:

 

1. Garantiza que todos sus empleados sepan lo que se espera de ellos.
2. Ayuda a los empleados a trabajar con rapidez al tiempo que reduce el riesgo de errores.
3. Facilita la automatización de la introducción de datos y otros procesos. 

 

Obtenga una segunda opinión

 

Una vez terminado el análisis, hay que comprobar si hay errores. Pero es fácil que se te pasen cosas por alto cuando estás tan familiarizado con los datos. Es una buena idea pedir a un colega o supervisor que revise tu trabajo también, ya que podría detectar algo que se te haya pasado por alto. 

 

Utilizar herramientas de perfilado de datos

 

El perfilado de datos garantiza que los datos que se analizan son completos, únicos, válidos, coherentes, precisos y oportunos. El software de perfilado de datos puede identificar errores comunes en los datos y marcarlos para su revisión, por lo que es menos probable que utilice datos poco fiables. Algunos programas incluso limpian los datos automáticamente. 

 

Utilizar la automatización

 

Hoy en día, las empresas pueden automatizar diversos procesos para ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia. Por ejemplo, el software de programas de recomendación para pequeñas empresas puede realizar un seguimiento automático de las recomendaciones de clientes. Pero, ¿qué ocurre con el análisis de datos? Por término medio, los informáticos dedican 7 horas a la semana en tareas manuales como la actualización de fórmulas y hojas de cálculo. Esto no sólo cuesta tiempo, sino que también da lugar a errores.

 

La automatización de procesos repetitivos como la introducción y validación de datos puede reducir considerablemente los errores. El software puede marcar automáticamente los datos que faltan y los errores tipográficos, crear etiquetas de datos y validar modelos. Esto ahorra tiempo y permite a los empleados centrarse en la innovación y en extraer información de los datos.

 

 

Priorizar la precisión a la velocidad

 

No es ningún secreto que la velocidad forma parte de nuestra forma de trabajar. De media la mitad de las decisiones empresariales requieren una respuesta en menos de un minuto. Pero algunas tareas requieren más precisión que velocidad, como codificar la estructura de una app angular o redactar un informe.

 

En el análisis de datos, la precisión es vital. Por eso, aunque fijar plazos es importante, no debe presionar excesivamente a sus analistas. Para evitar errores en el análisis de datos, debe fomentar un entorno que dé prioridad a la precisión. Además, si automatiza tantas tareas como sea posible, ahorrará tiempo y reducirá los errores.

 

En pocas palabras 

El análisis de datos es una importante habilidad empresarial. Puede proporcionarle información sobre el rendimiento de su empresa y poner de relieve áreas de mejora. Pero es fácil equivocarse, y los errores en el análisis de datos pueden salir caros. Si sigue las prácticas recomendadas que hemos descrito, podrá mejorar sus informes y generar información práctica. Puede utilizar esta información para mejorar su negocio y aumentar sus ingresos.