Si su negocio no se está expandiendo, deberá dar un paso atrás e identificar sus errores antes de idear una nueva estrategia para evitar repetirlos. Incluso si su empresa está prosperando, debe esforzarse por expandirla aún más.
Cualquier plan de empresa efectivo se basa en gran medida en el análisis de datos. ¿Cómo los analistas de datos, por otro lado, convierten los datos sin procesar en algo útil? Dependiendo del tipo de datos y el tipo de ideas que su objetivo es descubrir, los analistas de datos emplean una variedad de metodologías y procedimientos.
El vínculo entre una colección de variables se estima mediante análisis de regresión. Modelar la conexión entre una variable dependiente y una o más variables independientes es cómo funciona este enfoque. Existen los datos lineales, múltiples, logísticos, de cresta, no lineales, de la vida y otros modelos de regresión.
Cuando realiza un análisis de regresión, está buscando una conexión entre una variable dependiente (la variable o el resultado que desea evaluar o anticipar) y cualquier número de variables independientes (factores que pueden tener un impacto en la variable dependiente).
El objetivo del análisis de regresión es descubrir cómo uno o más factores pueden influir en la variable de dependencia de los patrones y tendencias detectar. Puede predecir resultados probables y tomar mejores decisiones comerciales en el futuro conociendo la relación de cada variable y cómo se desarrolló en el pasado.
¿Qué es una estrategia de análisis de datos?
El análisis de datos ciertamente no es un concepto nuevo. Es una práctica común y es solo un «sentido común» estructurado matemáticamente. El análisis de datos estratégicos es diferente en que la persona que lo actúa o lo dirige tiene un profundo conocimiento y comprensión de la industria obtenida de años de «experiencia en la calle». Cuando comienza a «perforar en» los datos, se está activando en una vía hacia un objetivo específico. En el camino, habrá tenedores en el camino de datos. El conocimiento estratégico te mantiene en el camino correcto. Guía el método analítico y da como resultado acciones recomendadas más específicas y efectivas.
La «matemática» que hago con los datos de la Encuesta de Gasto del Consumidor de los EE. UU. Es el análisis de datos estratégicos a un nivel muy alto: una vista de aves del mercado. Todavía descubre las respuestas a las preguntas de gasto. Por ejemplo, en nuestro análisis del ascensor espectacular en el gasto de alimentos para mascotas, encontramos que fue impulsado principalmente por los baby boomers. Ahora, la forma en que los mantiene gastando y corriendo la voz a otros grupos se convierte en un problema de marketing, lo que requiere más investigación.
Cuando realiza un análisis de datos estratégicos de su propio negocio, los resultados se vuelven más personales y mucho más accionables. Ahora sabe cómo y sobre lo que sus clientes están gastando su dinero. El comportamiento y las tendencias que encuentras no son necesariamente tendencias «nacionales». Son tus tendencias. Usted los «posee» y puede decidir qué acciones tomar.
El análisis de datos estratégicos variará según su lugar en el patrón de distribución de productos de consumo. Los fabricantes, distribuidores y minoristas tienen un conjunto ligeramente diferente de necesidades analíticas. Sin embargo, todos comparten una comunidad importante. En última instancia, el consumidor está impulsando su negocio.
Algunos elementos típicos en análisis de datos estratégicos son:
- Gestión de categorías/racionalización de SKU
¿Cómo hacer una estrategia de datos?
- Describe su arquitectura de datos.
- Defina la relación entre BI y sus equipos.
- Asignar propiedad.
- Establecer la gobernanza de datos.
- Reevaluar regularmente.
Lo primero que desea hacer es comprender sus datos a nivel granular.
- Describe su arquitectura de datos.
- Defina la relación entre BI y sus equipos.
- Asignar propiedad.
- Establecer la gobernanza de datos.
- Reevaluar regularmente.
El objetivo aquí es comprender la estructura de sus datos.
Si no hay comprensión de la estructura, no puede construir un plan integral sobre cómo administrar sus datos.
Cuando se trata de la estrategia de datos, uno de los pasos más importantes es definir los equipos involucrados en el proceso y establecer expectativas para BI.
En una gran organización que no ha pensado en la estrategia de datos antes, a menudo encontrará que cada equipo sigue un modelo diferente y tiene una relación diferente con BI, lo que dificulta la operación de BI operar de manera optimizada y estándar.
También difumina las líneas entre los roles del analista de datos y BI.
El analista de datos debe conocer la lógica comercial que sea específica para su equipo y la estructura de los datos que se recopilan. BI, por otro lado, no debería necesitar tener un conocimiento específico sobre el área operativa que admite, y en su lugar debería centrarse en la fuente de datos y administrar la plataforma para admitir al analista.
Cuando BI está ajustando regularmente su proceso para que coincida con la lógica comercial específica del equipo, ralentiza todo y crea una necesidad constante de volver a aprender.
¿Qué es una propuesta de análisis de datos?
El análisis de datos en la propuesta de investigación cuantitativa es una parte del capítulo que los investigadores necesitan al comienzo de escribir una propuesta de investigación. Mientras que en la investigación, es una actividad después de los datos de todos recopilados. Las actividades en el análisis de datos son: agrupar datos basados en variables y tipos de encuestados, tabular datos basados en variables de todos los encuestados, presentar datos para cada variable estudiada, hacer cálculos para responder la formulación del problema y hacer cálculos para probar la hipótesis propuesta.
En una propuesta de investigación, debe estar claro qué método de análisis es capaz de responder a la hipótesis de la investigación. La hipótesis es una respuesta temporal al problema de la investigación. Las técnicas de análisis de datos en la investigación cuantitativa comúnmente utilizan estadísticas. Hay dos tipos de análisis de datos estadísticos en la investigación. Estas son estadísticas descriptivas y estadísticas inferenciales. Las estadísticas inferenciales incluyen estadísticas paramétricas y no paramétricas.
Al preparar propuestas de investigación, los investigadores deben explicar qué es la investigación descriptiva. La estadística descriptiva es un método para analizar los datos describiendo datos sin tener la intención de hacer generalizaciones. Las estadísticas descriptivas solo describen los datos de la muestra y no llegan a conclusiones que se aplican a la población. Mientras, la conclusión que se aplica a la población, la técnica de análisis de datos es estadística inferencial. Además, las estadísticas descriptivas también funcionan para presentar información de tal manera que los datos generados a partir de la investigación puedan ser utilizados por otros necesitados.
Cuando los investigadores desean generalizar conclusiones más amplias en la propuesta de investigación, es necesario escribir estadísticas inferenciales. Las estadísticas inferenciales (a menudo también comúnmente estadísticas inductivas o estadísticas de probabilidad) son técnicas estadísticas utilizadas para analizar los datos de la muestra y los resultados se aplican a las poblaciones. Requiere un proceso de muestreo aleatorio.
¿Qué estrategias se utilizan para el análisis de la información?
El volumen de datos que puede obtener de diferentes fuentes determina las ideas que puede obtener sobre cuán efectivos están funcionando los procesos de su negocio. También puede posicionar a su equipo para colaborar en alineación con tendencias futuras.
Sin embargo, la recopilación de datos no produce resultados significativos y procesables sin analizarlo adecuadamente. Solo terminará con números y cifras sin base.
Sin embargo, no hay una regla general para analizar datos. El análisis de datos se basa en sus requisitos y la forma de datos que desea obtener. Estos factores determinarán los métodos que adoptará. Eso es más que necesita para comprender la forma de datos y los mejores resultados.
El análisis de datos es el proceso de ajuste, conversión y modelado de datos para generar ideas significativas y procesables que informan las decisiones comerciales sólidas. El análisis de datos tiene como objetivo extraer información vital de los datos e implementar decisiones que aprovechen los datos analizados.
Cada vez que necesite elegir su vida, existe la necesidad de examinar lo que sucedió o lo que sucederá antes de concluir.
Este acto simplemente está realizando un análisis del pasado y el futuro para concluir. Por ejemplo, puede recordar nostalgia o recuerdos de su pasado o sus sueños con el futuro. Esto es simplemente análisis de datos. Y eso es lo mismo que debe hacer en su negocio si desea ver el crecimiento.
En caso de que no vea el crecimiento, todo lo que necesita hacer es aprender de sus errores reconociéndolos primero. Debe priorizar el análisis de datos de sus datos y procesos comerciales.
¿Cómo hacer una estrategia de análisis de datos?
El análisis es el método de análisis lógico, que se remonta a 1590 de las obras de Aristóteles en lógica. Simplificado, es el análisis sistemático de datos o estadísticas. Si bien desarrollar una estrategia de análisis puede parecer como descubrir cómo analizar mejor los datos de su organización, es mucho más complejo que eso.
Una estrategia de análisis integral no solo debe determinar cómo se analizarán los datos, sino que también deben abordar dónde está su organización hoy, a dónde quiere ir y cómo llegará allí. Debe articular las decisiones a largo plazo necesarias sobre cómo se utilizarán, gobernan y se consumen datos para satisfacer los objetivos y misiones de la organización.
Por más sencillo que parezca crear una estrategia de análisis, descubrir dónde comenzar puede ser complicado.
Los datos a menudo se dispersan en silos, atrapados en sistemas heredados que no hablan bien con los más nuevos o la calidad de los datos se fragmentan a través de procesos de usuario manuales. Para todas las complejidades que vienen junto con el desarrollo de una cultura basada en datos, es imperativo que tenga una comprensión fundamental de lo que se necesita para crear una estrategia de análisis.
En esta guía, definiremos qué es realmente una estrategia de análisis, desglosar los pasos para crear uno y darle algunos consejos clave para pensar.
Una estrategia de análisis es parte de una visión estratégica integral para especificar cómo se recopilan y se utilizan los datos para informar las decisiones comerciales. Está destinado a proporcionar claridad sobre las métricas de informes clave por:
- Especificar las fuentes y tipos de datos que se recopilan y se utilizan para informar
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