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Sea cual sea el área de trabajo en la que nos movamos, hay algo de lo que podemos estar seguros; el fenómeno Big Data es algo que hay que aprovechar. Marketing, finanzas, ventas, operaciones… todos los departamentos de una empresa pueden hacer buen uso de la inmensa cantidad de datos que se recopilan a diario; ya sean datos de los clientes o usuarios, datos financieros, datos de gestión logística. Con todo eso podemos predecir actitudes, predecir cantidades, niveles de stock, etc. Pero, ¿cómo extraer y analizar todos estos datos?

Existen muchas opciones; desde complejos softwares como RedShift, MapReduce o Hadoop, hasta alternativas más asequibles para manejar bases de datos en pequeñas empresas. Las startups sacan especial beneficio de este tipo de herramientas de análisis de datos; hasta un 33% consiguen más facturación y un 12% experimenta un crecimiento positivo, según datos de RJMetrics.

Veamos pues cuáles son las mejores formas de trabajar con datos:

Herramientas de análisis de datos

1. SpreadSheets

Google lanzó su propio ‘office pack’ y lo cierto es que se ha convertido en un importante competidor del famoso paquete de Microsoft. La principal ventaja con SpreadSheets: el que sería el equivalente a Excel, es que tus datos quedan almacenados en la Nube y nunca los pierdes; si te olvidas de guardar, no pasa nada porque se va actualizando solo; si no llevas el documento contigo, no pasa nada porque puedes acceder desde cualquier ordenador a él… En definitiva, es rápido, fácil y ofrece increíbles resultados para ciertas tareas.

¿Cuándo usarla? Es adecuada para casi cualquier cosa, desde llevar un control de los datos financieros, hasta controlar los datos del posicionamiento SEO, la evolución de los pedidos, etc. No es recomendable usarla para hacer operaciones muy complejas.

2. SQL

SQL, o Structured Query Language, es el lenguaje más joven y universal usado para la interacción con bases de datos. Aunque a los emprendedores les suele parecer un poco intimidatorio, en realidad está pensada para ser más accesible a los usuarios menos técnicos. Esta herramienta, al contrario que SpreadSheets es muy poderosa a la hora de modelar complejas conexiones de datos.

¿Cuándo usarla? Esta herramienta es buena para hacer análisis primerizos o dar respuesta a métricas básicas.

3. Software estadístico

Con un software estadístico vamos un paso más allá y podemos realizar variaciones y regresiones lineales que permiten darnos resultados más concretos y rigurosos. Entre los software estadísticos tenemos varias opciones entre las que elegir: SPSS, STATA o R son las más oportunas, ya que se centran sobre todo en ofrecer datos sobre el usuario o consumidor; muy útiles para startups que desean mejorar su producto o servicio.

¿Cuándo usarlo? Cuando se necesiten hacer herramientas de análisis de datos para predecir la causalidad, decidir entre competidores o una segmentación avanzada del mercado. No es recomendable para novatos.

4. Software de visualización y Dashboard

Una de las cosas que más ayudan a estructurar la información es poder visualizarla de forma clara y ordenada, por eso un software de Visualization&Dashboard es muy importante para tener conciencia de dónde se está y qué se necesita averiguar para seguir avanzando. Estas herramientas de anaálisis de datos no nos sirven para hacer un scrapeo, pero si el análisis ya está terminado y lo que se quiere es traducirlo, entonces es perfecta.

¿Cuándo usarla? Cuando necesitemos crear historias complejas, impactar o mostrar algo al mundo que se explica en datos pero se puede representar en gráficos para ser más visual y comprensible.

5. Analytics

La mayoría de software del mercado hoy en día lleva consigo un sistema de análisis incluido. Este tipo de herramientas de análisis de datos es muy útil para coleccionar datos desde un dominio web y poderlos visualizar de forma fácil y rápida. Estos ‘extra’ pueden llegar a ser muy eficientes y ahorran mucho trabajo. Por ejemplo, un email marketer sin muchos conocimientos técnicos puede extraer datos como el CTR o el impacto en la facturación desde estas herramientas.

¿Cuándo usarla? Esta herramienta es perfecta para crear la colección de datos, que posteriormente puede ser analizada en otros sistemas. Es recomendable usarla solo para decisiones individuales de la web o responder preguntas comunes sobre métricas. Sin embargo, no es la mejor alternativa para tomar decisiones multivariante o responder preguntas complejas.

A pesar de que todas estas herramientas pueden ser muy útiles, la clave para aprovechar los datos es saber interpretarlos. En IEBS Business School se lanzó el primer Postgrado en España sobre Big Data, una oportunidad para empresas de sacar todo el partido a la nueva era digital.

 

Imagen: ShutterStock

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