Impulsa tu Negocio con Datos: Descubre el Poder de la Analítica – Columna de Investigación DATLAS

En la era digital en la que vivimos, la cantidad de datos que generamos es asombrosa. Pero ¿Qué hacemos con toda esta información? Aquí es donde entra en juego la analítica de datos, una disciplina que está revolucionando el mundo empresarial.

En este blog, exploraremos los conceptos básicos de la analítica de datos y cómo en sus diversas formas ha transformado la toma decisiones estratégicas, optimización de procesos, personalización de la experiencia del usuario, previsión de tendencias y gestión de riesgos. A través de ejemplos prácticos y explicaciones detalladas, este blog te guiará a través del fascinante mundo del análisis de datos y cómo puede ser utilizado para impulsar el éxito de tu organización. ¡Acompáñanos en este viaje de descubrimiento y aprendizaje!

¿Qué es la Analítica de datos?

El análisis de datos es un proceso que consiste en recolectar, limpiar, transformar, almacenar y procesar datos con el objetivo de resaltar información útil sobre patrones, oportunidades e incluso brechas estratégicas, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones. La analítica de datos se puede dividir en 4 grandes grupos en función de la pregunta que buscan responder:

• Descriptiva: se refiere a saber “qué sucede” en la organización. Se apoya en herramientas de visualización grafica.

• Diagnostica: busca el “por qué sucedió”. Se buscan razones a través de datos pasados sobre causas y correlaciones entre variables.

• Predictivo: es el “qué sucederá”. Emplea técnicas de estadística y Machine Learning para predecir comportamientos futuros.

• Prescriptivo: nuestro “cómo hacerlo suceder”. Involucra Inteligencia Artificial y Machine Learning para realizar sugerencias y sus posibles implicaciones.

Habiendo explorado los conceptos básicos de la analítica de datos, es momento de adentrarnos en las increíbles formas en que este enfoque está revolucionando el mundo empresarial.

Toma de decisiones basada en datos

La toma de decisiones basadas en datos (DDDM) se define como el uso de hechos, métricas y datos para guiar decisiones de negocios estratégicas que se alineen con las metas, los objetivos y las iniciativas de una organización.

Cuando aprovechamos los datos correctamente, obtenemos una visión valiosa basada en evidencia concreta sobre patrones, tendencias y oportunidades, lo que permite anticiparse a cambios en el mercado y tomar decisiones estratégicas más acertadas y con una menor incertidumbre.

Optimización de procesos

La analítica de datos también ayuda a las empresas a optimizar sus procesos internos. Con su ayuda, las empresas pueden identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora en sus operaciones. Esto permite implementar cambios que aumenten la eficiencia, reduzcan costos y mejoren la calidad de los productos o servicios ofrecidos.

Para realizar este monitoreo y evaluación de procesos internos existen gran variedad de herramientas entre las que se pueden mencionar Befective, para el monitoreo de tiempos de trabajo y evaluación de la eficiencia operativa; Power BI y Tableau, para creación de dashboard que condensan diversas fuentes de información en visualizaciones de calidad; y otras como, Nagios y Sematext, útiles para supervisar y alertar sobre el estado de activos digitales.

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Personalización de la experiencia del cliente

La analítica de datos juega un papel crucial en la personalización de la experiencia del cliente, ya que permite comprender mejor a sus clientes y ofrecerles una experiencia personalizada.

Mediante el análisis de datos demográficos, de preferencias y de comportamiento de compra de los consumidores, las empresas pueden segmentar a su audiencia y ofrecer productos o servicios adaptados a sus necesidades específicas. Esto no solo aumenta la satisfacción del cliente, sino también las tasas de conversión y fidelización. Amazon es un claro ejemplo de esto que muestra recomendaciones según nuestros gustos, ofreciéndonos el producto que realmente necesitamos.

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Predicción de tendencias y demanda

Prever las tendencias del mercado es crucial para las organizaciones, ya que les brinda la capacidad de prever cambios y ajustar sus tácticas de marketing de manera oportuna. Al estar al tanto de las tendencias en desarrollo, las empresas pueden descubrir oportunidades para expandirse, crear productos o servicios novedosos y mantener una ventaja competitiva.

A través del análisis de datos históricos y modelos de regresión, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que pueden presentarse nuevamente en el futuro. El análisis de sentimiento de redes sociales y las investigaciones de mercado muestran conversaciones, opiniones, preferencias y comportamientos de los consumidores que posibilitan la identificación de tendencias emergentes.

Tener el poder de anticiparse a las necesidades del mercado proporciona una ventaja competitiva al poder tomar decisiones proactivas, como lanzar nuevos productos o ajustar la producción para satisfacer la demanda futura.

Mejora de la gestión de riesgos

La gestión de riesgos es un proceso continuo y sistemático que permite a las organizaciones identificar, evaluar y controlar los riesgos asociados con sus actividades. Al analizar grandes volúmenes de datos, las empresas pueden identificar posibles riesgos y tomar medidas preventivas. Por ejemplo, en el sector financiero, la analítica de datos se utiliza para detectar fraudes y prevenir pérdidas económicas. Esto permite a las empresas minimizar los riesgos y tomar decisiones más seguras.

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Conclusión

En este viaje por el fascinante mundo de la analítica de datos, hemos descubierto cómo esta disciplina está transformando el panorama empresarial actual. Desde la toma de decisiones hasta la personalización de la experiencia del cliente y la predicción de tendencias, la analítica de datos está revolucionando el mundo empresarial. Aquellas empresas que aprovechen al máximo esta disciplina tendrán una ventaja competitiva significativa en el mercado actual. ¡No te quedes atrás y únete a la revolución de la analítica de datos!

Equipo Datlas

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El Análisis de Componentes Principales Simplificado – Columna de Investigación DATLAS

¿Te has preguntado alguna vez cómo las empresas pueden tomar decisiones importantes, como predecir tendencias de mercado o recomendar productos personalizados? La respuesta está en el mundo mágico de los datos y el análisis de componentes principales, una herramienta que desglosa datos complejos en algo más fácil de entender.

¿Qué es el Análisis de Componentes Principales (PCA)?

Imagina que tienes una caja llena de juguetes, pero no sabes exactamente qué hay dentro. Quieres simplificarlo y obtener una idea general de qué tipo de juguetes tienes. Eso es precisamente lo que hace el PCA con los datos. Toma una montaña de información y la descompone en piezas más manejables. En términos técnicos, se refiere a la reducción de dimensionalidad de una base de datos perdiendo la menor cantidad de información posible.

¿Cómo funciona?

Piensa en tu caja de juguetes como un conjunto de datos con muchas características (como el color, el tamaño y la forma de cada juguete). El PCA toma todas estas características y las organiza de manera que las más importantes estén primero y las menos importantes, al final. En otras palabras, te muestra qué características son las que realmente importan. Es decir, se ponderan aquel conjunto de variables que represente un gran porcentaje de la información sin tener que utilizar todas y cada una de las variables disponibles.

¿Por qué es importante?

Ahora bien, ¿por qué alguien querría hacer esto? Bueno, imagina que eres dueño de una tienda en línea y quieres saber qué productos compran juntos tus clientes. ¿Deberías mostrarles más camisetas cuando compran jeans, o tal vez bufandas? Aquí es donde entra en juego el PCA. Al identificar patrones en los datos, puedes tomar decisiones más inteligentes sobre cómo promocionar tus productos.

Ejemplo en la vida real: Reconocimiento de rostros

El PCA se utiliza en muchas áreas, desde el procesamiento de imágenes hasta la biología. Un ejemplo emocionante es el reconocimiento de rostros en la seguridad y la tecnología. Imagina que tienes una enorme cantidad de fotos de personas, y deseas identificar automáticamente quién es quién. El PCA puede ayudarte a reducir la cantidad de información a las características más importantes de los rostros, como la forma de los ojos o la nariz, lo que facilita la tarea de identificación.

Sin matemáticas complicadas, ¿por qué debería importarme?

Incluso si las matemáticas no son tu fuerte, el PCA sigue siendo relevante. Piensa en ello como una lupa para tus datos. Te permite ver patrones y tendencias que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Esto puede ser útil en tu vida cotidiana, desde tomar decisiones financieras hasta entender mejor las noticias y las tendencias en las redes sociales. El análisis de componentes principales tiene un potencial sumamente alto para una diversa gama de aplicaciones no solo en la industria sino también en distinos rubros como los negocios, la academia, la salud y demás.

Conclusión: El PCA es tu amigo

El Análisis de Componentes Principales es como un mago que simplifica datos complejos para que todos podamos entenderlos. No importa si eres un apasionado de la ciencia de datos o simplemente alguien curioso, esta herramienta tiene el potencial de mejorar tu comprensión del mundo que te rodea. Así que la próxima vez que escuches sobre el PCA, ¡sabrás que estás un paso más cerca de desvelar los secretos de los datos!

Equipo Datlas

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Los 3 tipos de analítica de datos – COLUMNA DE OPINIÓN

La analítica de datos hoy en día se utiliza mundialmente con diversos usos, ya sea en la función pública o el sector privado. El INEGI y el Banco de México son dos ejemplos de instituciones que hacen uso del análisis de datos. Por otro lado, el sector privado tiene muchos ejemplos desde Meta, Google, Apple y Microsoft. Un ejemplo puntual de estas empresas y caso de uso, es de la empresa de la manzana, que en sus dispositivos cuenta con una herramienta para medir el rendimiento de la persona. Esta herramienta describe el uso que se le ha dado al dispositivo, este tipo de análisis es el descriptivo.

Tiempo de pantalla de Apple

Así como estos ejemplos, existen muchos más que nos ayudan a describir, predecir o, mejor aún, prescribir qué deberíamos hacer en el futuro para cuidar nuestras operaciones. En esta columna definiremos y ahondaremos en 3 tipos de analítica que te podrán servir para avanzar en tus proyectos de datos.

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Analítica Descriptiva

El análisis descriptivo (o de informes) se refiere a saber qué está sucediendo en la organización y comprender algunas tendencias subyacentes y las causas de tales ocurrencias. En primer lugar, esto implica la consolidación de las fuentes de datos y la disponibilidad de todos los datos relevantes en una forma que permita la elaboración de informes y análisis adecuados. A partir de esta infraestructura de datos, podemos desarrollar informes, consultas, alertas y tendencias apropiados utilizando diversas herramientas y técnicas de generación de informes.

Una tecnología significativa que se ha convertido en un actor clave en esta área es la visualización. Usando las últimas herramientas de visualización en el mercado, ahora podemos desarrollar conocimientos poderosos en las operaciones de nuestra organización.

Analítica Predictiva

El análisis predictivo tiene como objetivo determinar qué es probable que suceda en el futuro. Este análisis se basa en técnicas estadísticas, así como en otras técnicas desarrolladas más recientemente que caen dentro de la categoría general de minería de datos. El objetivo de estas técnicas es poder predecir si es probable que el cliente cambie a un competidor («abandono»), qué es probable que el cliente compre a continuación y cuánto, a qué promociones respondería un cliente, si esto el cliente es un riesgo digno de crédito, y así sucesivamente. Se utilizan varias técnicas para desarrollar aplicaciones analíticas predictivas, incluidos varios algoritmos de clasificación.

Empresas de venta en linea usan análisis predictivo

Un caso de uso de analítica predictiva aplicada es en Amazon, por ejemplo, cualquier búsqueda de productos en Amazon.com da como resultado que el minorista también sugiera otros productos similares en los que un cliente pueda estar interesado.

Analítica prescriptiva

El objetivo del análisis prescriptivo es reconocer lo que está sucediendo, así como el pronóstico probable y tomar decisiones para lograr el mejor rendimiento posible. Este grupo de técnicas ha sido históricamente estudiado bajo el paraguas de las OR o ciencias de la gestión y generalmente están encaminadas a optimizar el rendimiento de un sistema. El objetivo aquí es proporcionar una decisión o una recomendación para una acción específica. Estas recomendaciones pueden adoptar la forma de una decisión específica de sí o no para un problema, una cantidad específica (por ejemplo, el precio de un artículo específico o el pasaje aéreo a cobrar) o un conjunto completo de planes de producción.

Un caso aplicado para este tipo de análisis es una ferretería, que suministra barras de acero configuradas a medida para sus clientes. Estas barras se pueden cortar en formas o tamaños específicos y pueden tener requisitos únicos de material y acabado. La empresa adquiere materias primas de todo el país y las guarda en su almacén. Cuando un posible cliente llama a la empresa para solicitar una cotización de las barras especiales que cumplen con los requisitos específicos del material (composición, origen del metal, calidad, formas, tamaños, etc.), el vendedor generalmente tiene poco tiempo para envíe dicha cotización que incluya la fecha en que se puede entregar el producto y, por supuesto, los precios, etc. Debe tomar decisiones de disponibilidad para prometer, que determinan en tiempo real las fechas en las que puede prometer la entrega de los productos que los clientes solicitaron durante la etapa de cotización.

Anteriormente, un vendedor tenía que tomar tales decisiones analizando informes sobre el inventario disponible de materias primas. Es posible que parte de la materia prima disponible ya se haya comprometido con el pedido de otro cliente. Por lo tanto, es posible que el inventario en stock no sea realmente el inventario libre disponible.

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Una ferretería aunque suele ser pequeñas, venden gran cantidad de materiales.

Por otro lado, puede haber materia prima que se espera entregar en un futuro cercano que también podría usarse para satisfacer el pedido de este posible cliente. Finalmente, incluso podría haber una oportunidad de cobrar una prima por un nuevo pedido al reutilizar el inventario previamente comprometido para satisfacer este nuevo pedido mientras se retrasa un pedido ya comprometido. Por supuesto, tales decisiones deben basarse en los análisis de costo-beneficio de retrasar un pedido anterior. Por lo tanto, el sistema debería poder extraer datos en tiempo real sobre inventario, pedidos comprometidos, materia prima entrante, restricciones de producción, etc. Para respaldar estas decisiones, se desarrolló un DSS (Sistemas de soporte a decisiones) en tiempo real para encontrar una asignación óptima del inventario disponible y para respaldar análisis hipotéticos adicionales. El DSS utiliza un conjunto de modelos de programación de enteros mixtos que se resuelven mediante software comercial.

Hasta aqui la columna de hoy. Síguenos en nuestras redes para estar enterad@ de la nueva temporada de podcast y recomendarnos nuevas temáticas que te gustaría explorar para este blog.

Equipo Datlas

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Fuente de imagen de portada: https://gravitar.biz/bi/tipos-analitica/

SISTEMA ILUO para matriz de habilidades de departamentos de datos en organizaciónes – investigación datlas

Generar proyectos y áreas de datos exitosos está directamente relacionado al capital humano. Es decir, para poder avanzar con proyectos de analítica que abonen a la transformación digital de nuestras organizaciones es necesario mapear y desarrollar talento. Pero ¿Cómo lograrlo de manera ágil y sencilla? En esta columna hablaremos del sistema ILUO que nos permitirá monitorear las habilidades dentro de nuestro equipo de datos.

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Como ejemplo, estas habilidades para un departamento de datos en una organización de mediano tamaño

El objetivo del sistema ILUO es desarrollar y administrar habilidades dentro del equipo a nivel departamento (No a nivel individual).

Dentro de una matriz se coloca los miembros del equipo del lado izquierdo, las habilidades en la parte superior y dentro de la matriz se categoriza con respecto al dominio de cada habilidad por miembro del equipo.

Las siglas ILUO tienen un significado gráfico y representan el avance que se va teniendo en el desarrollo de los empleados de la organización. La cantidad de líneas que forman cada letra indica el nivel de madurez de cada empleado. Los cuatro niveles de habilidad ILUO indican:

Nivel I: Aquellas personas que se encuentran en capacitación para conocer y cumplir con su tarea, sin intervenir en los procesos.

Nivel L: Aquellas personas que ya intervienen en los procesos, pero no están calificadas para operar sin supervisión.

Nivel U: Aquellas personas que ya están acreditadas para cumplir con su tarea bajo los estándares y el tiempo requerido.

Nivel O: Aquellas personas que ya han acreditado todos los niveles de habilidad y recibieron una certificación para poder formar a otras personas.

**Te podrá interesar «Los 5 perfiles para un equipo de Datos»

¿Qué pasos hay que seguir para desarrollar una matriz de habilidades en un equipo de Datos?

1. Identifica y enlista las habilidades de tu departamento de datos
2. Enlista el «staff» en los renglones de la matriz
3. Identifica del 1 al 5 el mayor nivel en que cada miembro del equipo se desarrolla en esa habilidad
4. Una vez que tenemos calificadas estas habilidades, hay que presentárselo al líder de equipo y desarrollar un plan de acción (Capacitación, nivelación, apoyos, entre otros.)
5. Finalmente comprometer fechas y dar monitoreo constante

** Te podrá interesar «¿Por qué pueden fracasar los proyectos de datos?»

¿Cuáles son las ventajas de implementar el sistema ILUO?

·Incrementar la calidad de sus productos y/o servicios

·Reducción de desperdicios

·Mejorar la satisfacción de sus clientes internos y externos

·Lograr la continuidad operativa

·Se elimina o reducen ausentismo y rotaciones

·Aumenta la motivación de los empleados

·Desarrolla el sentido de pertenencia hacia la organización

** Te puede interesar nuestra columna sobre «Diseño de perfiles para áreas de analítica»

Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a continuar aprendiendo en nuestro podcast y a suscribirte a nuestra nueva iniciativa en Datlas Academy donde obsequiaremos algunos cursos para mantenernos a la vanguardia en temas de transformación digital.

Fuentes

https://www.leanconstructionmexico.com.mx/post/sistema-iluo-qu%C3%A9-es-y-como-implementarlo-ejemplo-de-matriz-iluo

arquitectura de proyectos de datos (Data warehouses, vs Data lake vs Data mart) – Datlas manuales

Cuando vemos una casa bonita, con buena arquitectura , jardinería bien cuidada e iluminación en su punto lo que menos nos preocupa es cómo está la casa en su plomería y en los cables que hacen que esa iluminación y jardín se vean de primera. Al final tenemos contacto con los interiores y la fachada de la casa ¿Por qué debería de importarme? Bueno si en lugar de una casa habláramos de una plataforma increíble de mapas o dashboard… seguramente tendríamos que entender cómo funciona para poder construir uno para nosotros igual de funcional.

En esta columna hablaremos de la arquitectura para proyectos de datos y cómo funciona la plomería que hace viajar los datos desde su fuente hasta los puntos de consumo por los usuarios.

¿El contexto para el «aprovechamiento de los datos» ?

Desde hace un par de años decidimos comenzar nuestros diálogos sobre data science en foros nacionales con un gráfico así. Nuestra urgencia era comunicar por qué les debería de importar aprovechar todos esos datos que las organizaciones generan.

Ahora, no es tan necesario hablar de esto, la transformación digital a vuelto a los datos los protagonistas del cambio. No hay organización respetable que quiera «dejar valor en la mesa» y no esté ocupando un porcentaje de su tiempo en capitalizar el valor de los datos.

Mencionamos esto como contexto de la columna, el aprovechamiento de los datos muchas veces es dialogado de la parte cultural… pero ¿Cómo perderle el miedo a tratar de entenderlo desde la perspectiva técnica? Esperemos esta columna te apoyo a eso

¿Cómo funciona la plomería detrás de un proyecto de aprovechamiento de datos?

Fuente: https://towardsdatascience.com/fundamentals-of-data-architecture-to-help-data-scientists-understand-architectural-diagrams-better-7bd26de41c66

Un proyecto de aprovechamiento de datos para medianas y grandes cantidades de datos se puede ilustrar de la siguiente manera.

• Existen datos de negocio de distintas fuentes. Puede ser puntos de venta transaccionales, ventas, información adquirida vía terceros (por ejemplo de clima de IBM o negocios de Google Places), de redes sociales, entre otras
• Estos datos tendrán entrada a nuestros sistemas de información mediante una copia que se dirige a un repositorio de datos denominado «Data Lake» o «Lagos de datos». En este punto la información es de todo tipo y con estructuras diferenciadas
• A partir de ahi es importante limpiar, estructurar e integrar las bases de datos de una manera en que puedan ser «consumibles» para nuestros proyectos de datos. Por ejemplo, si tenemos datos de clima y de negocio, podríamos generar una base de datos a nivel código postal o suburbio y cruzar estos 2 datos enlazados a una misma zona de la ciudad. Este proceso puede suceder via un ETL (Extract – Transform – Load ; Extraer – Transformar – Cargar) que son pasos programados para que los datos puedan ser casi listos para ser usados
• Los datos procesados por el ETL serán ahora información. Esta información podrá ser almacenada en un repositorio llamado «Data Warehouse». A diferencia del «Lago de datos», en este «Warehouse» la información compartirá estructura y habrá una mayor homologación entre los sistemas numéricos en los que se registran las variables
• Estos registros pueden pasar por pasos de «agregación» en donde se hacen sumatorias. Por ejemplo, en el «Warehouse» podríamos tener los registros de toda una semana de una tienda. Pero en la agregación, tendríamos la sumatoria de transacciones por día para poder realizar graficas de resultados diarios
• Esa agregación la podemos llevar directo a plataformas como dashboards o si queremos manejar cierta discrecionalidad en la información podemos manejar «Data Marts». Por ejemplo, si queremos que el área de Logística sólo vea información operativa y no financiera podremos generar un Data Mart para aislar los datos y habilitar la construcción de tableros sólo con los datos que les corresponde visualizar

Fuente: https://towardsdatascience.com/fundamentals-of-data-architecture-to-help-data-scientists-understand-architectural-diagrams-better-7bd26de41c66

Te podrá interesar nuestras otras columnas: Qué es un ingeniero de datos en el diseño de perfiles de equipos de datos o cómo construir iniciativas de datos

¿Cómo varía por tecnología?

Estas rutas pueden variar por cada tecnología. Pero es válido decir que la mayoría de estas etapas se podrían cumplir en cada tecnología.

A continuación te compartirnos una imagen muy interesante que encontramos sobre los «pipelines» y contrastes entre:

• AWS (amazon web services). De Lambda y S3 hasta Quicksight
• Microsoft. De AZURE a PowerBI
• Google. De big query a Data studio

Elaborado por @scgupta

Cuéntanos en @DatlasMX ¿Qué arquitectura preferirías o prefieres para tus proyectos de aprovechamiento de datos?

Liga: https://open.spotify.com/episode/3Y0AEOtTBqMrQHRKzkkWRl?si=60cd752c36bf4212

Hasta aqui la columna de hoy, gracias por leerla y te recomendamos suscribirte a nuestro podcast para seguir aprendiendo de datos y analítica. Conoce más en https://linktr.ee/datlas

Equipo Datlas

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Otras fuentes