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Portada del post: ¿Cómo puedo aplicar el análisis de datos en mi empresa? Parte 2

¿Cómo puedo aplicar el análisis de datos en mi empresa? (II)

Esta es la parte 2 del post ¿Cómo puedo aplicar el análisis de datos en mi empresa?

Ahí te dejo el enlace por si quieres echarle un vistazo.

Se trata de una serie de pasos tan simples para empezar a implementar el análisis de datos en tu empresa que puedes caer en la tentación de creerte analista de datos.

Igual que la gente que se para en frente de un Picasso y dice: “Eso lo hago yo. Parece que lo ha dibujado un niño de tres años”.

Pues lo mismo. Pero créeme cuando si te digo que es la manera más simple (que no sencilla) y ordenada de empezar.

Yo sigo adelante.

Identificación de fuentes de información y definición de datos

Se supone que en esta fase tienes definidos:

  • Los datos que se recogen en tu empresa o puesto de trabajo
  • Los datos que NO se recogen en tu empresa o puesto de trabajo

Además, ya te has hecho una serie de preguntas para identificar qué información/conocimiento de valor puedes extraer a partir de los datos de tu negocio o puesto de trabajo.

Y encima has priorizado cómo se podría empezar a trabajar esos datos.

Si has hecho todo este trabajo, felicidades. Te lo digo en serio.

Has hecho lo más difícil: poner orden en tu santa casa. No es poco, créeme.

Solo esa fase ya merece la pena porque es probable que, al poner todo patas arriba, encuentres muchos puntos de mejora.

Conocimientos esenciales para el análisis de datos en tu empresa

¿Qué conocimiento necesito para realizar un análisis de datos?

Si este artículo lo hubiese escrito en 2022 la respuesta que te voy a dar hubiese sido muy distinta.

Pero como quiero que esto sea útil para ti, esto es lo que te diré:

Conoce bien tu puesto de trabajo y el negocio.

Parece obvio, ¿verdad?

Bueno, pues este primer punto es muy importante.

Entender cómo se realizan los procesos, bajo qué condiciones se recogen los datos y ser conocedor de todas las trampas, ajustes y ñapas que se realizan a los datos en el día a día te permitirá encontrar una explicación a las “cosas raras” que salen en los análisis de datos.

  • “Es que me salen unos resultados rarísimos.”
  • “Yo aquí veo cosas mu raras.”
  • “Aquí tiene que haber algo que esté mal.”

Esas son las frases que te dan la pista de que hay algo que se te está escapando. Y normalmente existe una explicación.

Podría darte bastantes ejemplos, muchos relacionados con ajustes de facturas, pérdidas y ganancias…pero prefiero contarte algo que sea fácil de entender.

Cuando trabajé analizando la afluencia peatonal de las calles de San Sebastián (cuánta gente entraba y salía cada cuarto de hora), me encontré con la siguiente situación:

HoraEntradasSalidas
17:005541
17:154733
17:303117
17:456652
18:0042854271
18:157159
18:308367
18:456374
Ejemplo de datos de entrada y salidas de personas por una calle la parte vieja de San Sebastián.

Esos valores atípicos alteraban los análisis y no siempre se daban a la misma hora.

Después de buscar varias razones y no sacar nada en claro, decidí irme una tarde a pasear por las calles donde estaban los sensores que recogían ese dato.

Al llegar y localizar los sensores, me quedé quieto delante de uno. Afortunadamente para mí, la razón de esos outliers apareció delante de mis narices en los primeros 20 minutos.

¡Una puta furgoneta!

Por lo visto en esa calle peatonal podían entrar furgonetas y pequeños vehículos a cargar y descargar. Pues sí macho, una furgoneta que se paraba justo debajo del sensor para descargar bollería y volvía loco al sensor.

Jajaja.

A esto me refiero. Tienes que controlar los datos que analizas.

Aprende estadística.

¿Se puede componer música sin saber teoría musical? Por supuesto que sí.

¿Se puede aprender a cocinar sin saber sobre las características de los alimentos? Pues claro.

Pero tu conjunto de herramientas estará muy limitado y será muy complicado que, sin conocer las técnicas y tener una base de conocimiento adecuada, puedas llegar lejos.

Si vas a analizar datos tienes que saber de estadística.

Y como lo suyo es empezar analizando tendencias, desviaciones, frecuencias y realizar gráficos para entender lo que ha sucedido en el pasado, mi recomendación es que comiences por la estadística descriptiva.

Existe la estadística inferencial, que también es importante que la conozcas, pero la estadística descriptiva es más útil para la vida.

Ya lo sé. Tú que te habías librado de las matemáticas…

A ver, no necesitas amar las matemáticas, ni la estadística.

Solo necesitas entender por qué son útiles.

La estadística es una herramienta que, si aprendes a utilizarla bien, puede mostrarte más de la realidad de lo que a simple vista se puede ver.

Para estar saludable es necesario comer sano, hacer ejercicio y descansar lo suficiente, ¿verdad? (además de otras muchas cosas)

Pues para ser un buen analista de datos y que no te tomen el pelo en otros muchos ámbitos de tu vida es necesario saber de estadística.

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Nos vemos en la tercera parte de esta serie donde hablaré sobre visualización de datos y herramientas de análisis de datos.

Chao.