Atrás
¿Por qué estudiar Data Analytics es importante para los negocios?
- Data Analytics
- may 3 - 5 min
Si te preguntas por qué estudiar data analytics, la respuesta es simple. Hoy vivimos en una época donde todo, desde la tecnología hasta el estilo de vida, cambia muy rápido. En esta situación, los negocios no pueden simplemente basar sus decisiones en la intuición o el conocimiento empírico, sino que necesitan sustentos fiables (data) para tener éxito.
Data Analytics en los negocios
Data analytics brinda a las empresas la mentalidad adecuada o los marcos necesarios para poder enfrentar problemas de negocio, saber identificarlos y finalmente utilizar los datos a su favor para poder responder a estos problemas.
Los lanzamientos y el desarrollo de nuevos productos, así como las predicciones de la demanda futura parten de decisiones que deben ser tomadas adecuadamente y con sustento. Y esta es la razón por la cual data analytics es tan crucial para las empresas.
En general, permite a las compañías y organizaciones tomar mejores decisiones, informadas y basadas en la data. De este modo, pueden dejar de fiarse en la intuición o la experiencia que, si bien en algunos casos pueden funcionar, no son suficientes, especialmente en épocas de volatilidad e incertidumbre.
¿Qué hacen los profesionales que usan data analytics?
Primero, hay que tener en claro que el proceso de data analytics en una compañía comprende 3 fases:
- Levantamiento de información
- Análisis de datos
- Comunicación de los datos
En base a estas etapas es que existen diferentes perfiles profesionales dentro del área, como por ejemplo:
1. Líder de equipo o gerente
Es una persona con cierta sensibilidad hacia los números, pero sobre todo que está preparada para hacer las preguntas correctas a su equipo en cada una de las fases del proceso para cumplir con los objetivos.
2. Diseñadores
Son aquellos profesionales que están encargados del diseño de los experimentos para el recojo de información.
3. Data scientist o científico de datos
Son profesionales que han estudiado estadística, matemática o advanced analytics. Son expertos en lo que tiene que ver con modelamiento de la información. Lo que hacen es entregar los hallazgos a su equipo en una plataforma más amigable como Excel, por ejemplo.
4. Analista de datos
Son conocedores de la industria, el mercado, el segmento y el negocio en general. Están en comunicación directa con los data scientist y son quienes dan sentido al volumen de datos que el data scientist ha ordenado y modelado para poder discutirlo con el gerente y todo el equipo.
De esta manera, se construyen los mensajes claves que se deben comunicar y se formula cómo debe darse esta comunicación para dar respuesta al problema de negocio planteado.
-1.jpeg?width=1920&name=shutterstock_1369003673%20(1)-1.jpeg)
La diferencia entre una empresa que usa Data Analytics y una que no
Una empresa que no utiliza los datos probablemente va a diseñar productos o servicios que están basados en los gustos de los diseñadores o demás colaboradores. O también puede que se deje llevar por las grandes tendencias que observan en el mercado.
Sin embargo, estas no necesariamente son válidas para ella porque cada organización tiene sus propias ventajas competitivas, modelo de negocio y su propia información.
Si solamente se ciñe a ver las cosas desde un nivel superficial sin profundizar ni usar los datos que se tienen disponibles, las decisiones que se tomen pueden llevar a perder mucho dinero y/o a no crecer tan rápido.
No digo que sin data analytics las empresas no puedan crecer o ser rentables, pero está comprobado que aquellas que lo hacen y que tienen frameworks y metodologías para justamente aplicar esos datos son más eficientes y tienen más probabilidades de éxito.
Por ejemplo, el número de lanzamientos es un factor clave a analizar. Las empresas que no usan data analytics lanzan mucho más productos porque disparan a todos lados.
En cambio, las que sí lo utilizan tienen más claras las tendencias, dónde es bueno invertir los recursos y se enfocan en menos lanzamientos, pero que resultan más exitosos. Se aprovechan mejor los recursos cuando lanzas 5 productos y 4 son exitosos, a diferencia de hacer 10 lanzamientos de los cuales solo 2 tienen éxito.
En las startups esto es aún más crítico, porque en ellas el riesgo a nivel monetario es más alto. Tal vez las grandes compañías pueden aguantar financieramente un fracaso comercial, pero en las startups esto puede significar el fin.
¿Dónde aprender?
El Harvard Business Review, en el 2012, calificó al data scientist como la profesión más sexy del siglo XXI, y Entrepreneur este año afirmó que lo continuará siendo. Hoy, los datos se generan desde que entras a Instagram y das like a una publicación. Existen grandes cantidades de datos disponibles en el mundo, de tal forma que, si sabes utilizarlos, podrás obtener insights muy valiosos para tu empresa o negocio.
Lo que hace falta no es más data science, sino que toda la big data generada en grandes volúmenes y a gran velocidad se utilice para el análisis, el descubrimiento de tendencias y extracción de insights. Y esto es precisamente lo que puedes aprender en Colectivo23 con el Módulo Data Analytics.
Te invito a conocer más sobre el curso Data Analytics aquí.