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Análisis estadístico de datos para revolucionar los negocios

análisis estadístico de datos
Tiempo de lectura: 5 minutos

Un estudio realizado por Ernst & Young (EY) y Nimbus Ninety indica que para más del 81% de las organizaciones toda decisión estratégica debe estar basada en datos. Aquí es donde toma protagonismo el análisis estadístico de datos como principal fuente de valor para los negocios.

Por este motivo, más del 80% de las empresas contratarán soluciones tercerizadas en cuanto a analítica e información, según un informe predictivo de Forrester.

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¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso que aplican las empresas para obtener el máximo valor de los datos que extraen desde distintas fuentes. Por ejemplo: canales de venta, big data, social media, registros de atención al cliente, business intelligence, entre otros.

Los datos captados por sí solos no tienen valor alguno, estos son los llamados datos puros o en bruto. Sin embargo, al aplicar distintos métodos de análisis, los datos son convertidos en información legible y entendible. Posteriormente, esta información es transformada en conocimiento práctico para la empresa.

Por tanto, el análisis de datos es convertir a los datos en información legible y luego en conocimiento estratégico que permita tomar decisiones acertadas.

¿En qué consiste el análisis estadístico de datos?

Por su parte, el análisis estadístico de datos es solo un componente de todo el proceso de análisis global. Siendo así, algunos de los objetivos que persigue son:

  • Detectar patrones y tendencias de compra, consumo, comportamientos, etc.
  • Describir fenómenos comerciales o de producción con variables cuantitativas.
  • Contrastar hipótesis estadísticas en cualquier área del negocio.
  • Hallar correlaciones entre distintos eventos del ecosistema comercial.

En este sentido, para alcanzar dichos objetivos, el análisis estadístico debe cumplir tres etapas generales: 1) recopilación de datos; 2) interpretación de datos; 3) validación de datos.

Sin embargo, para profundizar aún más, SearchDataCenter  divide al análisis estadístico en cinco etapas específicas:

  1. Descripción de la naturaleza de los datos.
  2. Exploración de la relación entre los datos y la población.
  3. Creación de un modelo que facilite la comprensión de dicha relación.
  4. Comprobación o negación de la validez del modelo.
  5. Ejecución de un análisis predictivo que apoye las decisiones a tomar (u otro tipo de análisis según los objetivos perseguidos).

Importancia del análisis estadístico de datos

El análisis estadístico de datos es la metodología más importante en las áreas analíticas de las empresas. Esto se debe a que permite tomar decisiones para optimizar procesos, mejorar productos, reducir costes, ingresar a nuevos mercados, diseñar campañas más efectivas, entre otros.

El Chief Data Officer de cada empresa se apoya, principalmente, del análisis estadístico para obtener el máximo provecho de las áreas de innovación y transformación empresarial. Tales como: big data, minería de datos, machine learning, marketing research, inteligencia de negocios e inteligencia de mercados.

Gracias a este tipo de análisis las empresas pueden conocer, entre otros:

  • Cómo son sus clientes
  • Cómo segmentarlos de manera precisa
  • Cuáles son los clientes más rentables
  • Cuáles inversiones representan una fuga de capital
  • Cuántos clientes se obtendrán a futuro
  • Cuánto capital se debe invertir próximamente

Firmas especializadas en el análisis estadístico de datos

Para las empresas de cualquier tamaño, tomar decisiones estratégicas sin basarse en el conocimiento que brindan los datos es una sentencia absoluta de fracaso.

Por ello, existen corporaciones internacionales que realizan grandes análisis estadísticos para luego publicar sus resultados. Como resultado, otras empresas puedan acceder a información analítica confiable sobre el ecosistema en el que se desenvuelven.

Algunas de las firmas con mayor reconocimiento global son:

  • Gartner: consultoría e investigación sobre las tecnologías de la información.
  • Nielsen: medición e investigación de mercados.
  • McKinsey & Company: consultoría y asesoría estratégica.
  • Forrester: investigación de mercado.
  • Statista: investigación de mercado e inteligencia de negocios.
  • IDC: inteligencia de mercados y asesoría.
  • Accenture: consultoría de gestión y aplicación de tecnologías.
  • EY: auditoría y asesoramiento empresarial.
  • PwC: auditoría y consultoría de negocios.
  • Deloitte: auditoría y consultoría de negocios.
  • comScore: investigación de mercados y medición en internet.
  • eMarketer: investigación de mercados.

Aunque la información que se puede obtener de estas fuentes es de gran importancia y confiabilidad, hoy día, todas las empresas deben implementar sus propias herramientas y procesos de analítica.

Por ello existen proveedores de soluciones de analytics que se adaptan a las necesidades de cada empresa desde el entorno cloud. Por ejemplo: Oracle Cloud, Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform e IBM Cloud.

Las empresas que deseen acceder a este tipo de recursos y gestionarlos con facilidad y seguridad, lo pueden hacer a través de proveedores como Mediacloud. Pues este cuenta con tecnologías de Oracle, Microsoft Azure y VMware, ideales para un potente análisis estadístico de datos.

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