Hoy te compartimos los cuatro (4) pilares fundamentales del análisis de datos para que cualquier empresa —sin importar su tamaño o sector— pueda aprovechar al máximo sus datos, mejorar la toma de decisiones y ganar eficiencia.
Pilar 1: Recolección e integración de datos
El proceso comienza por identificar todas las fuentes de información relevantes. Ej. Archivos de Excel, bases de datos, CRM, ERP, plataformas en la nube, APIs de terceros y más. La identificación e integración de datos empresariales es clave para tener una visión completa y confiable, lo que evita duplicidades y pérdida de información.
Consejo práctico: Haz un inventario de tus fuentes de información, pregunta a cada área dónde y cómo almacena sus datos. Antes de usar herramientas de integración y automatización, te recomendamos hacer una revisión manual de algunos datos para identificar patrones y relaciones entre los datos de manera preliminar.
Pilar 2: Limpieza y preparación de datos
Antes de analizar, hay que limpiar y estandarizar la información: Revisa de manera detallada nombres de columnas y campos de tu conjunto de datos, corrige errores de formato , completa datos faltantes y elimina duplicados. Yo sé que es una tarea complicada y que los datos pueden variar mucho, pero ten en cuenta que: Una base de datos sucia solo genera más dudas y errores. La calidad de datos es el pilar para análisis confiables y decisiones acertadas. Para cliente del segmento de turismo, en la fase de limpieza eliminamos un 20 % de datos duplicados y eso mejoró un KPI en 15 %.
Consejo práctico: Crea reglas claras de validación y utiliza herramientas que detecten inconsistencias automáticamente.
Automatiza la limpieza de datos para ahorrar tiempo y minimizar errores manuales.
Pilar 3: Análisis y exploración de datos
Con los datos limpios, podemos comenzar a descubrir tendencias, patrones y oportunidades aquí 3 puntos clave:
- Define y monitorea KPIs (indicadores clave de desempeño) que realmente estén alineados con los objetivos del negocio.
- No te apresures a utilizar dashboards interactivos (aunque sea el objetivo final). Un prototipo funciona muy bien aquí para entender a profundidad los datos.
- Apóyate en herramientas de análisis de datos e incluso en inteligencia artificial para agilizar la exploración, pero como sabes primero es necesario tener los datos "limpios". Sí le ingresas a la Inteligencia Artificial datos "sucios" muy seguramente recibirás una respuesta incorrecta.
Consejo práctico: Involucra a distintas áreas de la empresa en la exploración: a menudo, los mejores insights surgen de quienes están en la operación diaria, crea prototipos para cada una de estas áreas algunas veces un mismo indicador lo pueden solicitar diferentes áreas de varias maneras.
Pilar 4: Interpretación y comunicación de resultados
No basta con analizar, es primordial transformar los hallazgos en decisiones concretas. Presenta la información de forma clara e interactiva. Usa dashboards intuitivos, reportes ejecutivos y storytelling con datos. Comunica los resultados a los tomadores de decisión, no al área técnica.
Consejo práctico: Recuerda que los datos vienen acompañados de una historia, es importante, explicar la metodología, incluir un glosario y sobre todo cada uno de los gráficos contenidos en los tableros de control (dashboards) deben ir acompañados de una breve explicación.
Conclusión
Recuerda siempre tener en cuenta estos 4 pilares del análisis de datos. Ellos son parte fundamental de convertir tu información en activos estratégicos.
¿Quieres ver cómo aplicar estos pilares de forma ágil, segura y apalancada en inteligencia artificial? En Jerrejerre te acompañamos paso a paso, con procesos claros y herramientas propias que aseguran calidad y privacidad en cada etapa.
