La ventaja de contar con los datos precisos.

Análisis de Datos

Ponte en la siguiente situación.

Acabas de encargar un coche de gama alta. Uno de esos deportivos, elegantes, de gran potencia.

Era la ilusión de tu vida. Llevabas años soñando con eso.

De repente te llaman del concesionario.

Hay una buena y una mala noticia, te dicen.

Primero la buena: el coche ya está aquí. Puedes pasar a por él cuando quieras (y pagues lo que falta, claro).

La mala: ha habido un pequeño problema. La luna delantera es opaca. No se ve a través de ella.

Es algo que se solucionará. Hay otra luna en camino, pero igual tardará un poco.

Te ofrecen llevártelo, por si quieres lucirlo con los amigos mientras esperas a que llegue el recambio.

Tú, ansioso/a, no te lo piensas. Te lo llevas.

A los tres días de tenerlo en el garaje sin poder usarlo ya no lo soportas más. Tienes que ir, aunque sea, a dar una vuelta.

¿Qué opciones tienes para dar una vuelta con ese coche?

Acordarte de como era la carretera por la que irás para poder ir a ciegas

Ir despacio, chocándote levemente con los obstáculos que vayas encontrando para ir corrigiendo la trayectoria

Ir con la cabeza por la ventanilla. A duras penas podrás cambiar de marcha, pero al menos verás por dónde vas

¡Qué lástima! Con la potencia que tiene este coche… ¡Qué desperdicio!

Una empresa sin datos es como un coche sin luna delantera

Todavía hay empresas que no entienden el valor que tiene contar con los datos necesarios.

Que van a ciegas. Tirando de memoria o sensaciones. O mirando el saldo en el banco, como quien saca la cabeza por la ventanilla.

Nosotros proponemos un análisis exhaustivo de los datos que marcan la marcha de la empresa.

Una vez sabemos cuáles son los datos relevantes luchamos por conseguirlos.

Cuando los tenemos, los analizamos.

Con los análisis realizamos gráficos e informes que ayudan a las empresas a tomar las decisiones oportunas.

¿Te imaginas recibir de manera periódica un informe con los datos que necesitas para poder dirigir tu empresa?

De eso se trata el Business Intelligence (o Inteligencia de Negocio).

¿Quieres que analicemos tu caso?

El famoso Big Data

¿Te has preguntado alguna vez qué es Big Data?

La idea es muy sencilla.

Recopilar todos los datos que puedan ser relevantes para un negocio. Almacenarlos.

Luego, esos datos se pueden combinar entre sí para poder ver qué factores afectan en las ventas, por ejemplo, de una empresa.

Y nosotros, ¿qué tipo de datos recopilamos?

Datos Contextuales

¿Tu negocio va mejor o peor cuando llueve? ¿Es estacional? ¿Funciona mejor con el público joven o con el de edad avanzada?

Sacamos los datos del contexto que puedan ser relevantes para tu negocio. Queremos saberlo todo.

Datos Transaccionales

Pondremos el ojo en tus operaciones. Queremos saber cuánto se vende de cada producto o servicio. Queremos saber cómo vas de stock.

Intentaremos etiquetar cada transacción con el mayor número de dimensiones posibles.

Datos Financieros

Sabiendo los datos operacionales de ventas y pedidos a proveedores podemos prever un calendario financiero.

Con esto serás capaz de ajustar tus ratios de efectivo, endeudamiento, gastos fijos, variables. Es hora de empezar a maximizar el beneficio.

Datos Sociales

La interacción de tus seguidores en redes sociales es muy importante para poder evaluar cómo van a ser recibidas ciertas decisiones por parte de tus potenciales clientes.

Usamos esos datos para llevar un control de tu comunidad y anticiparnos.

Datos de Conversión

Esto va muy relacionado con las campañas de anuncios que hagamos y la monitorización de las mismas.

Es muy importante analizar los datos resultantes de las campañas para poder optimizarlas y segmentar mejor nuestro público.

Analítica Web

También el comportamiento de tus usuarios en tu página web puede servirnos para entender mejor lo que ocurre con tu negocio.

Usamos herramientas de analítica web para poder obtener estos datos y convertirlos en información.

¡Vaya! Te hemos contado todos nuestros secretos.

Ahora te tocará:

Partes que componen nuestro modelo de Data Analytics

Si has llegado hasta aquí es que te va la marcha.

Vamos a dejarte en KO técnico con unos tecnicismos.

Si bien es cierto que cada proyecto tendrá sus particularidades, intentamos mantener una arquitectura similar en todos ellos.

Esto nos permite estar seguros de qué información podemos encontrar en cada capa de nuestro modelo de datos.

Paso 1: la extracción de datos

El equipo de Data Engineering (o ingeniería de datos) es el encargado de realizar los pipelines (o flujos de datos) que nos permitan obtener la información de los sistemas fuente.

Esto nos genera datos en crudo. En el formato original en el que se encuentran en el sistema de origen.

Esta información se vuelva directamente en nuestra primera capa. La capa de Staging.

Paso 2: la transformación de datos

Una vez tenemos los datos en nuestra plataforma. Es el momento de transformarlos. Es hora de limpiarlos y dejarlos en el formato que nos permita combinarlos con otros y nos permita analizarlos.

Paso 3: la carga de los datos limpios

Los datos que ya se han transformado y limpiado deberán cargarse en lo que llamamos Data Warehouse. O dicho de otra manera, Almacén de Datos Corporativos.

Ahí es muy importante llevar una buena gestión de los cambios.

Dependiendo de la fuente, podemos encontrar altas (nuevos datos), modificaciones o bajas (eliminación de datos).

Necesitamos saber qué debemos controlar. Igual nos interesa tan solo tener la última foto de cada dato. O igual nos interesa mantener un historial de cambios de alguna de las variables.

Es muy importante que el Data Warehouse esté preparado para gestionar estos cambios de la manera conveniente.

Por eso es muy importante tener clara la estrategia de datos que quiere la compañía.

Tener que cambiar este parámetro implicaría, casi seguro, tener que volver todo el histórico de datos.

Paso 4: análisis

Desde el almacén de datos se irán construyendo otras tablas o vistas, que quedarán en la capa de reporting.

Esa capa es la que contendrá la información para pintar los informes o dashboards, con todos los gráficos y indicadores (KPIs) que se consideren adecuados para el público al que van destinados.

Esta será la capa que usará el negocio para obtener la respuesta a sus dudas. Esta es la capa también conocida como BI (o business intelligence, que es inteligencia de negocio).

Para poder llevar a cabo estos 4 pasos y que la información que se saque a partir de los datos sea relevante y determinante para mejorar la marcha del negocio será necesario involucrar a mucha gente del negocio.

Es vital para el éxito de un proyecto de Análisis de Datos entender las necesidades de los diferentes departamentos de un negocio.

Con eso se consigue diseñar un modelo que sea válido para el conjunto de la organización.

Al final, lo más importante es contar con la información. Que nos instalen de una vez el cristal delantero.

¡A disfrutar de nuestro deportivo potente!

¿Quieres un deportivo potente?