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5 problemas comunes en el análisis de datos y cómo solucionarlos | Analítica, Big Data y Transformación Digital
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Mayo 10, 2020 Febrero 4, 2021
Actualmente, utilizamos solo un 20% de nuestro tiempo en analizar datos para tomar decisiones. El 80% restante, se nos va en la búsqueda, limpieza y organización de grandes volúmenes de datos, siendo una estrategia de trabajo ineficiente en la actualidad. Las tendencias de transformación hacia lo digital  exigen que seamos capaces de hacer cambios instantáneos en los procesos para poder competir.
En este artículo, veremos 5 de los principales problemas que drenan nuestra eficiencia e impiden enfocarnos en decisiones que mejoren los procesos de nuestra organización.
Necesitas enviar un informe urgente o tomar una decisión importante, pero no sabes quien tiene los datos que necesitas, si están actualizados y si son precisos. Debes bucear en decenas de planillas, convertir formatos, utilizar formulas, macros y tener tu propia base de datos para poder generar información valiosa.
Con la cantidad de sistemas que tu organización utiliza, no sabes donde están los datos de venta, si en el ERP, en e-commerce, en la contabilidad, o quizás en los 3 y ninguno tiene el mismo monto que el otro.
Recomendación: Contar con un repositorio único de datos y que puedas complementar con tu propia información. Es posible que tengas que hacer un gran esfuerzo inicial, pero solo será 1 vez y podrías automatizar este proceso.
2. Contar con Información de Calidad
Ya tienes los datos de entrada que requieres, armaste una planilla de 10 hojas, 40 columnas, llena de funciones y tablas dinámicas. Ahora te das cuenta que los datos que pudiste generar después de tanto esfuerzo, tienen algunos problemas:
Consistencia: No representan la realidad, son contradictorios o están duplicados. No todos los centros de costo existen, ves edades con valores negativos para algunos clientes y la ciudad que indican en su perfil no corresponden a su región o estado.
Completitud: Solo tienes el nombre de la calle pero no la numeración. No podrías enviarle correspondencia a tu cliente si quisieras.
Validez: Los datos que encontraste son antiguos y no sirven para el propósito que buscas. Por ejemplo, el teléfono o domicilio que el cliente te indicó hace 5 años no es el mismo que tiene hoy en día. ¿Cómo podrías ejercer acciones de cobranza si ese cliente cae en morosidad?
Formato: Datos que no están de acuerdo a su contexto, por ejemplo direcciones de email sin @, números de teléfono con menos dígitos que los requeridos o sin código de área.
Recomendación: Contar con un repositorio de "información dorada", que haya pasado por un proceso de calidad y que sea la única fuente de datos de la organización para tomar decisiones.
3. Análisis y Visualización
Al fin tienes la información que necesitas, después de haber utilizado gran parte de tu tiempo en los 2 puntos anteriores. Ahora debes cruzar, buscar y explorar datos para hallar las conclusiones que mejor ayuden a la decisión que debes tomar. Debes hacer un gran esfuerzo en encontrar la mejor manera de presentar esta información hacia tus pares o jefatura, que lo puedan interpretar de forma certera y sin confusiones.
Recomendación: Existen opciones mas allá de las planillas de cálculo, tablas dinámicas y gráficos de barras. Construir infografías, líneas de tiempo y visualización resumida de KPI's entregarán una forma sencilla de interpretar los datos que quieres presentar.
Ya tienes tu informe, con datos de calidad, atractivo visualmente y se lo vas a enviar a tus colegas. Abres el correo electrónico, adjuntas una planilla con 10 hojas y acaricias tu pata de conejo para que la otra persona vea los mismos datos que tú generaste. Si alguien te pide mas detalles, repites este proceso hasta que no surjan mas preguntas.
Recomendación: Utilizar repositorios y herramientas en la nube, como gestores documentales, herramientas de visualización o bases de datos online. Con esto facilitas el intercambio de información, e incluso puedes controlar quien recibe los reportes que compartiste.
5. Predecir el Futuro
Si te quedó algo de tiempo después de las 4 tareas anteriores, puedes simular escenarios, buscar aquello factores que mas influyen en los KPI's de negocio y buscar relaciones causa-efecto que mejoren los resultados a futuro. Es posible que no tengas herramientas que realicen esto de forma asistida o automática, por lo cual debes tener conocimientos de matemáticas, estadística y minería de datos para desarrollar modelos predictivos.
Recomendación: Los datos son el combustible de cualquier modelo analítico. Unos datos de entrada de calidad, generarán modelos robustos y precisos. Te recomendamos ser meticuloso en los 4 puntos anteriores y utilizar herramientas de apoyo.
Existen soluciones de diversos tipos, que se ajustan a todos los presupuestos y que pueden ayudarte en este proceso. Desde soluciones libres a herramientas world-class, todas pueden hacer el trabajo de manera mas eficiente que con una calculadora en tu mano.
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