De modo general espero que estemos de acuerdo en que el análisis de datos es el proceso de limpiar, transformar y examinar datos en bruto para extraer información útil, identificar patrones y obtener insights que faciliten la toma de decisiones estratégicas.
A través de un análisis de datos se intenta responder a una pregunta, reducir o acotar una incertidumbre y ayudar a tomar una decisión. De esta manera, el Analista de datos genera un informe que ordena información. No se trata de generar muchos informes o dashboards muy coloridos y atractivos visualmente, la diferencia parece mínima, pero en la práctica cambia por completo la forma de afrontar el reto y de trabajar.
Por lo que desde mi punto de vista el análisis de datos es la capacidad de convertir datos en decisiones mejor fundamentadas respaldadas por esos mismos datos. Eso incluye técnica con el conocimiento y uso de herramientas, pero también incluye contexto, criterio y comunicación.Un analista debe aportar claridad cuando hay que entender un problema de negocio.
La trampa: creer que los datos hablan solos
Tener datos no significa entender lo que está pasando. Disponer de un panel con veinte gráficos tampoco significa que una organización sea data driven. De hecho, una señal muy clara de inmadurez analítica es precisamente esa: muchas visualizaciones, mucha métrica, pero poca claridad sobre aquello en lo que hay que tomar decisiones.
El análisis comienza cuando alguien formula una pregunta útil. No es lo mismo preguntar «¿Cuántos pedidos hubo este mes? » a preguntar «¿Qué explicación tenemos para la caída de conversión del producto X desde marzo?»
Cuando el análisis está bien hecho pasamos de los datos a una explicación operativa, pasamos del «qué» al «por qué».
Las cuatros claves que convierten datos en decisiones
Para mí, una análisis sólido suele apoyarse en cuatro capas:
1. Contexto de negocio
Antes de mirar una sola tabla, necesito entender qué preocupación u objetivo está en cima de la mesa. ¿Queremos reducir churn?, ¿Mejorar margen?, ¿Entender una caída en la captación de leads?. Si esta parte no está clara, el riesgo de producir análisis irrelevantes es altísimo.
2. Calidad del dato
Ya comentado en una entrada anterior de este blog, antes de interpretar los datos , hay que validar esos datos (limpiar, pulir,….)
Lo puedes ver en : https://nachoastorga.com/blog/analisisdedatos/el-arte-de-limpiar-antes-de-pintar/
3. Método
Analizar no es «mirar números hasta que me sugieran algo». Esos datos me están contando lo que está pasando pero tengo que ser capaz de interpretarlo, debo formular hipótesis, contrastarlas y descartar explicaciones débiles. Los datos me cuentan la historia y los propios datos me la deben confirmar.
4. Comunicación
Un hallazgo que nadie entiende o que nadie puede accionar vale poco o nada ya que no generarán valor. La capacidad de explicar con claridad forma parte del trabajo analítico y es una capa tan importante como todas las anteriores.
¿Qué diferencia a un analista de alguien que solo prepara reportes?
No lo digo de forma despectiva. Es posible que solo se te exija esa parte, pero si quieres crecer profesionalmente tienes un espectacular campo de acción en el que actuar. Lo vemos en el siguiente post, ¿me acompañas?