La estrategia en el análisis de datos es un factor fundamental a la hora de realizar informes, ya que permite describir de manera precisa los procesos y su origen.
Existen algunos principios básicos para la estrategia en el análisis de datos y, en este post, te los explicamos.
No se puede aplicar una estrategia que no se puede describir
Hay un fallo muy común al hacer analítica: los algoritmos. Por mucho que las características más importantes de los modelos digan ciertos datos, si el algoritmo es para un público distinto al que necesita ese conjunto de datos, los datos no van a servir de nada.
Imagina que tienes que hacer un algoritmo para que la gente de retención de una empresa sepa qué le tiene que aplicar a los clientes que llaman y cumplen determinadas características. Pongamos un ejemplo: el algoritmo arroja que las características más importantes por las que los clientes se dan de baja son la edad y la provincia, y el algoritmo arroja los resultados exactos y acierta en un muchos casos. Eso está muy bien, hasta el momento en el que le tienes que entregar esos datos al área de retención, que lo que necesita es crear una estrategia en el análisis de datos para conseguir que los clientes se queden.
Entonces, lo que hay que hacer es buscar datos que se relacionen directamente con el área y con las necesidades de los clientes de esa área. Si en los resultados de los algoritmos sale que los clientes se están yendo porque están pagando demasiado dinero por el servicio prestado, esa es información útil para el área de retención, ya que en este caso se les puede llamar y ofrecer descuentos en diferentes niveles.
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Alineación entre organización y estrategia en el análisis de datos
Existen dos filosofías importantes a tener en cuenta a la hora de usar la estrategia en el análisis de datos:
Competencia de modelos
Se ponen a competir los modelos para ver cuál es el que funciona mejor. Lo relevante de este modelo es que se toman exclusivamente los datos para crear estrategias; aquí no se tienen en cuenta los negocios, ya que lo que se hace es meter datos en distintos modelos y verificar cuál arroja mejores resultados. Ese modelo será el que se aplicará como estrategia en el análisis de datos.
Estudio del negocio
Se basa en estudiar el negocio para ver qué ocurre y qué es lo que se necesita. Imagina, de nuevo, que trabajas en una compañía que ofrece servicios de internet. Los resultados te arrojan que los clientes se unen a la compañía y se van a los 9 meses, pero resulta que esto solo sucede en Salamanca. El estudio del negocio te permite saber que los clientes son estudiantes que realizan su etapa lectiva durante esos 9 meses y luego vuelven a sus casas. La estrategia que se utilizó fue proponerles que, si volvían dentro de los 3 meses siguientes, no se les cobraría la reinstalación del servicio. De esta manera se retuvieron muchos clientes sin recurrir a estrategias inviables.
De ahí la importancia de entender y estudiar el negocio para la estrategia en el análisis de datos, porque permite comprender a los clientes y brindar una ventaja de negocio.
No se trata de dirigir, sino de comunicar desde arriba hacia abajo
Anteriormente estas relaciones de poder tan marcadas eran complejas, ya que el jefe era el único que poseía toda la información de negocio y los empleados no tenían acceso a muchos de los datos importantes de la empresa que necesitan saber para desempeñar mejor su labor. Esta es la importancia de las relaciones recíprocas para la estrategia en el análisis de datos, que convierten un grupo de personas en un equipo de trabajo que conoce qué y por qué está haciendo lo que hace, lo cual hará que la toma de decisiones sea acertada.
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