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Errores que no debes cometer en análisis e interpretación de datos

by Redacción PowerData on marzo 18, 2021

Powerdata Errores que no debes cometer en análisis e interpretación de datosEn plena era del Data 4.0 atravesados por lo digital, comenzamos un año complejo que, en lo único en que se diferencia del 2020 es que ahora tenemos más datos. Más datos sobre este virus que puso en vilo al mundo entero y más datos de nuestros clientes y usuarios ya que se volvieron más digitales que nunca. En este escenario, poder hacer un análisis e interpretación efectivo de estos datos cobra una importancia fundamental.

 

¿Cómo hacerlo de la mejor forma posible?

 

Tanto si se trata de un análisis simple o más complejo, muchas de las organizaciones no son aún conscientes de la mina de oro que representa la información que resulta de un buen análisis e interpretación de los datos para el negocio.

 

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Se habla mucho de los consejos para aprovechar las oportunidades que la gestión de datos pone a nuestra disposición, pero es igual de importante empezar por conocer cuáles son los errores que debemos evitar al trabajar con herramientas de análisis.

 

Estas son las 5 equivocaciones más frecuentes:


1. Separar datos y negocio:


En muchas empresas, los equipos de datos y de negocio viven en mundos separados, lo que provoca una falta de comprensión total por parte de la compañía de las ventajas y posibilidades que ofrecen las herramientas de gestión de la información.

 

Esta separación provoca que, aunque dentro de la organización se lleven a cabo importantes análisis de datos, son pruebas aisladas que no se aplican después al desarrollo del negocio y, por lo tanto, son ineficaces para tomar decisión alguna.


2. Comenzar por proyectos de grandes dimensiones


Uno de los errores más comunes a la hora de interpretar los datos es apostar por los análisis a gran escala, cuando lo recomendable es empezar por información de menor envergadura.

 

Es mejor situar el punto de inicio con proyectos más pequeños, con el fin de conocerlos en profundidad y tomar decisiones más locales, para ir pasando después a aspectos más generales del negocio.

 

Powerdata Errores que no debes cometer en análisis e interpretación de datos

3. Omitir estudios previos o el diseño de una estrategia


Cuando se trata de analizar los datos, las empresas no deben trabajar con un enfoque basado únicamente en estudiar la información para tomar decisiones inmediatas. No se trata de sólo mirar hacia delante; es más importante echar la vista atrás e interpretar esos datos para crear una estrategia de negocio que identifique las verdaderas necesidades, sin precipitarse.

 

Gracias a ello, evitaremos invertir recursos en problemas que no merecen ser resueltos, o al menos de un modo inmediato. En definitiva, los responsables de los análisis de datos deben comprender que no se trata de identificar soluciones que buscan problemas, sino de problemas que buscan soluciones.

 

4. Falta de compromiso y liderazgo


Para que la gestión e interpretación de la información cumpla su objetivo y sirva para tomar decisiones de negocio importantes es esencial crear una cultura empresarial basada en los datos. En ella deben integrarse todos los departamentos de la empresa, desde los equipos de ventas al CEO de la compañía.

 

Para conseguir, es imprescindible el compromiso e implicación de un líder que haga efectiva la transformación orientada a los datos y comprenda que los resultados del análisis de la información pueden afectar a diferentes áreas de las compañías. Sin embargo, muchas empresas dejan en manos de cada departamento la responsabilidad de la implementación de sus propios proyectos, sin designar a una persona con poder para gestionar todas las áreas de una manera general, evitando así problemas de descoordinación.

  

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5. No optimizar los recursos profesionales


En el mismo momento en que una compañía toma la decisión de implantar sistemas de gestión de datos, la organización de su estructura interna cambia radicalmente.

 

Powerdata Errores que no debes cometer en análisis e interpretación de datosNo sirve de nada contar con las mejores herramientas para analizar e interpretar la información si no existen perfiles profesionales con las habilidades precisas para comprender estas aplicaciones y obtener de ellas los máximos resultados. Por ello, es necesario incorporar a la plantilla personal capacitado y que cuente con los conocimientos necesarios para hacer frente a este nuevo desafío.


El análisis y la interpretación de los datos es cada vez más la respuesta a los desafíos y oportunidades que los negocios enfrentan en un contexto donde como ya decía Heráclito: lo único constante es el cambio. Y para aprovechar todo este potencial es necesario comprender que sí es posible cambiar el modo de hacer las cosas, pero sin pasos en falso y evitando cometer errores que lleven a tomar decisiones incorrectas para el desarrollo del negocio.

 

 

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Topics: Big Data, Gestión de Datos

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