Emprender una investigación conlleva una serie de pasos fundamentales que van desde el planteamiento del problema o la pregunta de investigación, hasta la elección de las mejores herramientas y metodologías de recolección y análisis de datos.
Justo en este último paso es donde queremos detenernos hoy, pues es importante conocer las diferentes alternativas que puedes utilizar para realizar el análisis de tus datos y desarrollar un proceso de investigación coherente de principio a fin.
El análisis de datos es la ciencia que se encarga de examinar un conjunto de datos con el propósito de sacar conclusiones sobre la información para poder tomar decisiones, o simplemente ampliar los conocimientos sobre diversos temas.
El análisis de datos consiste en someter los datos a la realización de operaciones, esto se hace con la finalidad de obtener conclusiones precisas que nos ayudarán a alcanzar nuestros objetivos, dichas operaciones no pueden definirse previamente ya que la recolección de datos puede revelar ciertas dificultades.
Actualmente, muchas industrias usan el análisis de datos para sacar conclusiones y decidir acciones a implementar. Cabe mencionar que la ciencia también usa el análisis de datos para comprobar o descartar teorías o modelos existentes.
Daniel Burrus, asesor de negocios y orador de temas empresariales y de innovación dice en referencia al análisis de datos: "Mucho de esto ayudará a los humanos a trabajar más, de forma inteligente y rápido, porque tenemos datos sobre todo lo que ocurre".
El análisis de datos se utiliza en muchas industrias, independientemente del ramo, nos da las bases para tomar o no una decisión o cerciorarnos si una hipótesis es cierta o no.
Si queremos datos útiles, debemos analizarlos. Para ello debemos recurrir a diversas técnicas que dependen del tipo de información que se esté recopilando, por lo que es importante tener definida la técnica a utilizar antes de implementarla.
El análisis de datos se centra en llegar a una conclusión basada únicamente en lo que ya es conocido por el investigador. La forma en que recopila sus datos debe relacionarse con la forma en que está planeando analizarla y utilizarla, también hay que asegurarse de recopilar información precisa en la que puedas confiar, para ello existen muchas técnicas de recolección de datos.
La técnica más usada por los expertos son las encuestas online, ya que puede traer grandes beneficios como la reducción de tiempo y dinero.
En QuestionPro contamos con una herramienta de análisis de datos precisa que te ayudará a tomar mejores decisiones de forma profesional.
Realizar un análisis de datos profundo a través de las técnicas y las herramientas adecuadas puede brindarte múltiples beneficios para tu investigación, entre los que destacan:
Existen diferentes tipos de análisis de datos dependiendo del enfoque de tu investigación:
| Tipos de datos | Análisis | Ejemplos | |
|---|---|---|---|
| Cualitativo | Se centra en las opiniones, actitudes y creencias. | Preguntas y respuestas a preguntas como: ¿Por qué?¿Cómo? | Paneles en donde se da una discusión y se entrevista a consumidores sobre lo que les agrada o no del lugar. |
| Cuantitativo | Se centra en los datos duros e información que pueda contabilizarse. | Se obtiene mediante preguntas similares a: ¿Cuántos?¿Quién?¿Con qué frecuencia?¿Dónde? | Encuestas enfocadas a medir las ventas, tendencias, reportes o percepciones. |
Además de los tipos de análisis mencionados previamente, existen diversos métodos de análisis de datos que pueden ponerse en marcha dependiendo de las necesidades y las preguntas que guían tu investigación:
El método de análisis descriptivo es el punto de partida de cualquier reflexión analítica, y pretende responder a la pregunta ¿qué ha pasado? Para ello, ordena, manipula e interpreta los datos brutos procedentes de diversas fuentes para convertirlos en ideas valiosas para tu organización.
Realizar un análisis descriptivo es esencial, ya que permite organizar los datos y dejarlos listos para llevar a cabo nuevas investigaciones. Es pertinente mencionar que este análisis por sí solo no permitirá predecir resultados futuros ni dirá la respuesta a preguntas como por qué sucedió algo.
Este tipo de análisis se realiza como parte de la investigación exploratoria , cuando todavía no se tiene una idea de la relación entre los datos y las variables.
Por ello, una vez investigados los datos, el análisis exploratorio permite encontrar conexiones y generar hipótesis y soluciones para problemas concretos. Un área típica de aplicación para ello es la minería de datos.
El análisis de diagnóstico de datos permite a los analistas y ejecutivos obtener una firme comprensión contextual de por qué ha sucedido algo. Si se sabe por qué ha sucedido, además de cómo ha sucedido, se podrán identificar mejor las formas exactas de abordar el problema o el reto.
Diseñado para proporcionar respuestas directas y procesables a preguntas concretas, es uno de los métodos más importantes del mundo en la investigación, entre sus otras funciones organizativas clave, como la analítica de la venta retail, por ejemplo.
El análisis predictivo permite mirar al futuro para responder a la pregunta ¿qué pasará? Para ello, utiliza los resultados de los análisis descriptivos, exploratorios y de diagnóstico mencionados anteriormente, además de herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
De este modo, puede descubrir tendencias futuras, posibles problemas o ineficiencias, conexiones o pérdidas en los datos.
A través del análisis predictivo se pueden desarrollar iniciativas que no solo mejorarán los diversos procesos operativos, sino que también ayudarán a obtener una ventaja competitiva importante.
El análisis prescriptivo se enfoca en la identificación y uso de patrones o tendencias para desarrollar estrategias empresariales prácticas y con alta capacidad de respuesta.
Al profundizar en el análisis prescriptivo, la organización podrá tener un papel activo en el proceso de generación de datos, ordenando la información de forma concreta para utilizarla como una poderosa solución a los problemas emergentes en una serie de áreas clave, como el marketing, las ventas, la experiencia del cliente, los recursos humanos, el cumplimiento, las finanzas y el análisis de la logística, entre otros.
Conoce más herramientas de análisis de datos.
Cuando hablamos del análisis de datos es importante conocer el orden que debemos seguir para extraer los insights más valiosos de nuestra investigación.
Este proceso consta de 5 pasos principales, los cuales te detallaremos a continuación:
Comienza seleccionando las preguntas correctas. Las preguntas deben ser medibles, claras y concisas. Diseñe sus preguntas para calificar o descalificar posibles soluciones a su problema u oportunidad específicos.
Este paso se divide en dos sub-pasos:
A) Decide qué medir: Analiza qué tipo de datos necesitas.
B) Decidir cómo medirlo: Pensar en cómo medir sus datos es igual de importante, especialmente antes de la fase de recolección de datos, porque su proceso de medición respalda o desacredita su análisis más adelante.
Con la pregunta claramente definida y sus prioridades de medición establecidas, ahora es el momento de recopilar sus datos. A medida que recopiles y organices los datos, recuerda tener en cuenta estos puntos importantes:
Antes de recopilar nuevos datos, determina qué información podría recopilarse de las bases de datos o fuentes existentes.
Determina de antemano un sistema de almacenamiento y asignación de nombres de archivos para ayudar a todos los miembros del equipo a colaborar. Este proceso ahorra tiempo y evita que los miembros del equipo recopilen la misma información dos veces.
Si necesita recopilar datos mediante encuestas, observación o entrevistas, desarrolla con anticipación un cuestionario para asegurar la consistencia y ahorrar tiempo.
Mantén los datos recopilados organizados en un registro con las fechas de recopilación y agrega cualquier nota de origen a medida que avanza.
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Una vez que haya recopilado los datos correctos para responder a su pregunta del Paso 1, es el momento de realizar un análisis más profundo de la información. Encuentra relaciones, tendencias, ordena y filtra tu información de acuerdo a las variables. A medida que haces un análisis de los datos encontrarás que tienes los datos exactos que necesitas.
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Después de analizar los datos y posiblemente realizar más investigaciones, finalmente es tiempo de interpretar los resultados. Hazte estas preguntas clave:
Si tu interpretación de los datos se sostiene bajo todas estas preguntas y consideraciones, entonces es probable que hayas llegado a una conclusión productiva. El único paso restante es utilizar los resultados del proceso de análisis de datos para decidir cómo vas a actuar.
Con estos cinco pasos en tu proceso de análisis de datos, tomarás mejores decisiones para tu negocio ya que tus elecciones están respaldadas por datos que han sido robustamente recopilados y analizados.
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