¿Qué es y para qué sirve el Análisis de Datos?

 

 

En los últimos años la capacidad de las computadoras para almacenar datos ha crecido exponencialmente y los costos relacionados al almacenamiento de éstos ha caído notablemente, de forma tal que en la actualidad cualquier dispositivo genera una gran cantidad de datos que pueden ser almacenados para su posterior análisis.

 

El ciclo de vida de los Datos

 

Adquisición

Obviamente, antes de analizar datos es necesario tenerlos, la forma más efectiva de analizar datos es obtenerlos en forma sistemática, ordenada y consistente.

Como siempre, la realidad se impone y en el quehacer humano siempre está presente el desorden, no siempre se pueden obtener datos sistemáticamente, desafortunadamente, ésta circunstancia suele ser el pretexto de personas sin una formación sólida en estadística para sugerir que los datos así no pueden ser analizados y por lo mismo, son inútiles. Nada más alejado de la realidad.

 

 

Monitoreo

Una vez que tenemos un proceso que genera datos el paso natural es vigilarlos.  Es un paso sencillo más no trivial, debido a que siempre tenemos una expectativa sobre los resultados que deseamos, por ejemplo, uno de los datos vitales de cualquier negocio es, desde luego, la facturación lo primero que hay que hacer es, desde luego, vigilar como es que ésta evoluciona, sin embargo, existe este pequeño problema, muchas veces el deseo de que algo suceda puede generar datos espurios, muchas veces el establecer una cuota de ventas orilla a los vendedores a elaborar facturas que, después serán canceladas y éste tipo de comportamientos puede afectar la percepción sobre las metas que hemos establecido sobre nuestro negocio.

Afortunadamente, aún que la percepción puede modificarse con comportamientos atípicos o malintencionados, la estadística es mucho más difícil de engañar.

 

Análisis

Bien, una vez que estamos vigilando (monitoreando) los datos, podemos identificar cuando las cosas no están yendo de la manera esperada, sin embargo, el saber que las cosas no van de acuerdo a nuestros pronósticos no implica que sepamos por el porqué.

Es entonces que tenemos que buscar correlaciones entre nuestros datos, si bien existen cosas situaciones en las que, claramente, se puede encontrar una relación causal (causa-efecto) no siempre la situación es tan clara. A veces, la simple aplicación de una política puede influenciar un resultado de formas inesperadas.

 

 

Análisis Predictivo

Conocer las causas de los resultados lleva, inevitablemente, a su control. Así, si el resultado de un proceso depende de la cantidad de café consumido en la oficina, podemos tomar medidas para garantizar el abasto de café.

De igual forma, una vez que se presenta una anomalía en uno de los datos que estamos vigilando, podemos calcular el esfuerzo que implica la reparación de las consecuencias de la anomalía, o bien, mitigar sus efectos.