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Gestión de proyectos de data y analítica: Mejores prácticas

El análisis de la información es la acción de extraer conocimiento de los datos que puede revelar tendencias y patrones. Esta información puede utilizarse para mejorar los procesos, resolver problemas y tomar decisiones informadas. Es una parte esencial de cualquier negocio, pero no siempre es fácil hacerlo bien. A menudo se invierte mucho tiempo y esfuerzo en el análisis de datos que no conducen a resultados útiles.

Lo más importante es que esto tiene menos que ver con la falta de habilidades de los analistas y más con la forma en que abordan su trabajo. Muchas empresas tienen problemas en estas iniciativas debido a la falta de gestión de proyectos. Si quieres evitar cometer los mismos errores que muchos otros, echa un vistazo a estos seis pasos a utilizar en la gestión de proyectos de data y analítica.



Comprensión del negocio

El primer paso en cualquier proyecto de análisis de datos es comprender el lado empresarial de las cosas. En primer lugar, hay que averiguar cuál es el objetivo empresarial del análisis que se va a realizar. Puede ser aumentar los ingresos, mejorar la satisfacción de los clientes o reducir los costes. Una vez que sepas lo que quieres conseguir, puedes empezar a mirar los datos que ya tienes. También debes hablar con las personas involucradas en el negocio -como el personal de marketing y ventas- para aprender todo lo que puedas sobre el público objetivo. Este conocimiento te ayudará a elegir las fuentes de datos y las métricas adecuadas en las que centrarte y te entregará recomendaciones adecuadas basadas en sus conclusiones.


Comprensión de los datos

Después de entender el aspecto empresarial, hay que entender los datos en sí. Esto significa examinar su estructura y aprender cómo se recopilan. También hay que identificar las deficiencias de los datos, lo que te ayudará a decidir cómo superarlas. Por ejemplo, si estás analizando un listado de tus clientes, puedes notar que faltan algunos que te gustaría incluir. Después de entender los datos, puedes empezar a hacer preguntas sobre ellos. Puedes utilizarlos para crear hipótesis sobre lo que ocurre en tu empresa. Por ejemplo, puedes investigar si existe una correlación entre la duración del proceso de venta y la cantidad de ingresos generados.


Preparación de los datos

El siguiente paso es preparar los datos para su análisis. Esto puede implicar su limpieza, la eliminación de duplicados o la estandarización del formato. También puede implicar la unión de conjuntos de datos separados para crear un conjunto más completo. Cuanto más trabajo se haga por adelantado, más fácil será dar sentido a los datos una vez que se analicen. Al mismo tiempo que se limpian, hay que establecer los parámetros que se van a utilizar para realizar el análisis. Puedes hacerlo decidiendo una métrica que quieras investigar para cada conjunto de datos o puedes decidir investigar múltiples métricas por conjunto. Todo depende del tipo de análisis que estés realizando.


Modelamiento

Una vez que tengas los datos listos, puedes empezar a modelar. Aquí es donde se lleva a cabo el análisis para extraer información. Puedes usar herramientas como Excel y Tableau; puedes usar software de análisis estadístico o si cuentas con los profesionales adecuados, puedes hacer uso de modelado y análisis usando técnicas como machine learning o deep learning. La decisión dependerá del tipo de análisis que consideres necesario, los recursos disponibles y la forma en la que quieres visualizar los resultados.


Evaluación

Aquí es donde se evalúan los resultados del análisis y se decide si son suficientes para satisfacer las necesidades de la empresa. Para ello, se comparan los resultados con los objetivos empresariales originales. También hay que comprobar la solidez de los resultados planteando preguntas como: ¿podrían los resultados haberse visto afectados por factores externos? Si los resultados no son lo suficientemente sólidos, puedes reevaluar y ajustar el enfoque del estudio.


Despliegue

Una vez completado el análisis, hay que decidir la forma de desplegar los resultados. Existen varias opciones como los informes, dashboards que se actualizan en tiempo real, representaciones o modelos integrados a sistemas como ERP, CRM o una tienda en línea. Todas ellas pueden ser muy útiles para comunicar los resultados y ayudar a los usuarios a actuar.



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