¿Qué es el análisis de datos? De ver los datos a comprenderlos
Cada día se generan miles de millones de puntos de datos. Publicaciones en redes sociales, noticias, comentarios, búsquedas, comportamientos de usuario, interacciones, opiniones de clientes y un sinfín de rastros dejados en las plataformas digitales…
Pero tener datos no significa entenderlos.
El análisis de datos es el proceso de examinar los datos obtenidos de distintas fuentes, sacar a la luz las relaciones entre ellos, identificar cambios y patrones y convertir los hallazgos en conclusiones con sentido.
El valor real, sin embargo, no está solo en la respuesta a «¿Qué pasó?»
- ¿Por qué ocurrió?
- ¿Qué cambió?
- ¿Qué factores influyeron?
- ¿Qué significa este cambio?
- ¿Se está formando un riesgo o se abre una nueva oportunidad?
El análisis de datos moderno persigue exactamente estas preguntas.
¿Por qué importa el análisis de datos?
Saber que han aumentado las menciones de una marca es un dato.
Entender por qué se produjo ese aumento, qué tema lo desencadenó, quién habla, cómo afecta a la percepción y si es un movimiento pasajero o el inicio de un cambio mayor: eso es análisis.
Lo mismo vale para la opinión pública, la política, el comportamiento del consumidor, la competencia, la reputación o las crisis.
Por eso los sistemas de análisis avanzados no se limitan a explicar lo ocurrido. Los datos pueden abordarse desde distintas perspectivas analíticas para comprender causas, valorar posibles desarrollos y apoyar la toma de decisiones.
Los niveles básicos del análisis de datos
El análisis puede pensarse a través de cuatro preguntas básicas:
¿Qué pasó?
Análisis descriptivo
Muestra el cuadro que dibujan los datos actuales e históricos.
¿Por qué pasó?
Análisis diagnóstico
Investiga las razones, las relaciones y las causas de fondo del cambio.
¿Qué podría pasar?
Análisis predictivo
Valora posibles desarrollos a partir de los patrones de los datos pasados y actuales.
¿Qué se debe hacer?
Análisis prescriptivo
Ayuda a convertir los hallazgos en decisiones y acciones.
Esta distinción importa. Un panel puede mostrarte cientos de métricas; revelar el significado que hay detrás de esas métricas es otro nivel analítico.
El análisis está cambiando en el mundo digital
En el panorama analítico actual, los datos ya no se componen solo de tablas y registros numéricos.
Textos, comentarios, noticias, conversaciones en redes sociales y otros tipos de datos no estructurados forman ya parte del análisis de big data. Esa diversidad es una de las razones por las que la analítica de big data necesita métodos más avanzados que el análisis tradicional de datos estructurados.
Por eso en el análisis moderno es cada vez más importante valorar en conjunto no solo el volumen, sino dimensiones como el contexto, la emoción, la intención, la relación, el cambio y la fiabilidad.
Que un tema se comente mucho no demuestra que se reciba de forma positiva. Parecer positivo puede no significar apoyo real. Y un gran volumen de interacción no siempre representa un movimiento orgánico.
Cuanto mayor es la cantidad de datos, más importa interpretarlos correctamente.
Del dato a la decisión
El valor real del análisis no es producir más gráficos.
Un buen análisis debe revelar, entre millones de puntos de datos, qué cambio importa, por qué se produjo y qué significa para quien decide.
Porque lo que las organizaciones necesitan no son más datos, sino extraer el significado correcto de los datos correctos.
El dato te muestra qué pasó. El análisis revela qué significa.