¿Qué es el análisis descriptivo?

El análisis descriptivo es una interpretación estadística que se utiliza para analizar datos históricos e identificar patrones y relaciones. El análisis descriptivo busca describir un evento, fenómeno o resultado. Ayuda a comprender lo que sucedió en el pasado y proporciona a las empresas la base perfecta para realizar un seguimiento de las tendencias.

El análisis descriptivo consiste en encontrar significado a los datos. Los datos necesitan contexto y los análisis proporcionan dónde y cuándo las cifras se convierten en patrones mensurables.

El análisis descriptivo es uno de los cuatro tipos principales de la analítica de datos.Los otros tres son el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo.

Cómo funcionan juntos los cuatro tipos de análisis

En un sentido general, la analítica consiste en descubrir patrones en los datos y comunicar estas tendencias a las distintas partes interesadas. Cuando se trabaja con datos registrados enriquecidos, los análisis utilizan estadísticas, programación e investigación operativa para validar el rendimiento de los datos. Hay cuatro tipos básicos de análisis: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

Las organizaciones suelen combinar el análisis descriptivo y otros formatos para obtener una visión general del rendimiento de la empresa. El análisis descriptivo resume e interpreta datos históricos, mientras que otros estudios analíticos examinan las causas detrás de las tendencias y los resultados futuros. Además del análisis que realizan los humanos, el proceso probablemente utiliza Machine Learning para detectar patrones y conexiones en los datos automáticamente.

El análisis de diagnóstico examina por qué las cosas sucedieron como sucedieron, diagnosticando un problema o la causa raíz. Busca identificar causas de tendencias y anomalías que el análisis descriptivo puede haber detectado previamente. El análisis de diagnóstico utiliza para ello la minería de datos y la correlación, entre otros métodos.

Como sugiere su nombre, el análisis predictivo utiliza datos históricos para hacer predicciones. Proporciona pronósticos de probabilidad y los posibles efectos de resultados futuros concretos. Esto permite a la dirección de las organizaciones trabajar con un enfoque proactivo y basado en datos para su toma de decisiones. También se puede utilizar el análisis predictivo para comprender el posible impacto de los problemas.

Y, por último, el análisis prescriptivo utiliza los resultados del análisis descriptivo, de diagnóstico y predictivo para aportar sugerencias y que las empresas obtengan buenos resultados en la medida de lo posible.

¿Qué información proporciona el análisis descriptivo?

El análisis descriptivo se puede aplicar a una amplia variedad de actividades operativas cotidianas de una empresa. Los informes sobre inventario, diversos flujos de trabajo, cifras de ventas y estadísticas de ingresos se basan en el análisis descriptivo. En conjunto, estos informes ofrecen a la empresa una descripción histórica de sus operaciones. Los datos contenidos en dichos extractos se pueden recopilar para que sirvan como base para crear instantáneas específicas de diversas funciones relacionadas con el negocio.

El análisis social es un ejemplo del análisis descriptivo para crear este tipo de instantáneas. Por cada entrada publicada en las redes sociales, se puede realizar un análisis de los seguidores de la página, los "me gusta" que recibe la publicación, los comentarios interactivos, la cantidad de visitas a la página y el tiempo de respuesta disponible. Todos estos factores determinan el impacto de la página en el público objetivo y, una vez agregados, identificarán cualquier brecha o área de mejora. Todo ello ayuda a comprender mejor las actitudes de los consumidores.

Sin embargo, debe entenderse que el análisis descriptivo solo determina patrones y no va más allá del análisis de datos superficial. No hace inferencias ni crea predicciones. Si bien el informe anual de ventas puede mostrar que una empresa ha sido rentable este año, el equipo directivo necesitará otras metodologías para compararlo con las cuentas de años anteriores y comprender si esta ganancia ha sido mayor o menor que en años anteriores. Estas comparaciones ayudarán a las organizaciones a determinar una tendencia.

¿Cómo funciona el análisis descriptivo?

Para que el análisis descriptivo funcione, la organización primero debe crear un conjunto de métricas que midan el rendimiento del negocio en comparación con los objetivos comerciales. Por ejemplo, una empresa de fabricación puede medir los cambios interanuales en los precios de las materias primas o usar métricas de crecimiento de los ingresos mensuales. Una empresa de tecnología puede examinar cuántos suscriptores se han sumado cada mes o cuántas actualizaciones de su tecnología ha creado. Una vez implementadas las métricas necesarias, es necesario recopilar los datos relevantes. Luego habrá que gestionarlos, limpiarlos y prepararlos para el siguiente paso, que es su análisis.

La recopilación de datos históricos para el análisis descriptivo se realiza mediante dos técnicas principales: agregación de datos y minería de datos. La empresa recopila y organiza los datos en conjuntos manejables mediante la agregación de datos. Los datos recopilados se analizan con diversas herramientas y métodos, como estadísticas resumidas o seguimiento de patrones. Los analistas los utilizan para estudiar datos y descubrir patrones y, con ello, el rendimiento.

Estos son algunos ejemplos de cómo las empresas pueden utilizar el análisis descriptivo:

• Entre los resultados del análisis descriptivo están la creación de una amplia gama de informes relacionados con ventas, ingresos y flujo de trabajo, como los informes de inventario
• Información sobre el uso de las redes sociales y la participación en ellas desde varias plataformas y en base a múltiples métricas
• Resumen de eventos que han concluido, como campañas de marketing, datos operativos, mensurables relacionados con las ventas
• Cotejo de resultados de encuestas
• Información sobre tendencias generales
• Esta forma de análisis es valiosa para evaluar los datos de los alumnos y generar mejores resultados a partir de los programas de capacitación.

Por ejemplo, cuando una junta directiva de varios países se reúne digitalmente, el análisis descriptivo puede determinar cuántos miembros participaron activamente en la discusión, los niveles de interacción y cuántos se publicaron en el foro de discusión. Otro ejemplo sería informar sobre métricas financieras como el cambio interanual de los precios, cifras de crecimiento (o disminución) de las ventas mensuales e ingresos de los suscriptores. Estos datos se basan en lo que ha ocurrido dentro de un período fijo.

Cómo aplicar el análisis descriptivo a una organización

Comprender los conceptos básicos del análisis descriptivo parece bastante sencillo, pero aplicarlo en la vida real puede resultar un desafío. Hay varios pasos que la organización debe seguir para aplicar el análisis descriptivo a su negocio.

Identificar las métricas relevantes

Primero, la organización necesita conocer las métricas que se van a crear. Estas métricas deben reflejar los objetivos de negocio principales para cada sector de la empresa o de la organización. Es posible que el equipo directivo desee analizar el crecimiento desde una perspectiva trimestral o que necesite realizar un seguimiento de los pagos pendientes para comprender los retrasos. Identificar varias métricas de datos es el primer paso.

Si este paso no se completa prestando cierta atención, los resultados no serán útiles. Una organización necesita comprender qué es medible, cómo recopilar los datos adecuados y si son aplicables.

Un ejemplo de ello se puede encontrar en el departamento de marketing y ventas. Los representantes de ventas realizarán un seguimiento de los ingresos de las ventas por mes, mientras que un contable querrá examinar métricas financieras como el margen de beneficio bruto.

Identificar los datos que respaldan estas métricas

El siguiente paso es encontrar los datos necesarios para respaldar las métricas requeridas. En algunas organizaciones, los datos pueden estar en múltiples silos y archivos. Es posible que la mayoría de los datos necesarios ya estén en la empresa si se utilizan sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP). También habrá que identificar las fuentes externas necesarias, en particular aquellas relacionadas con puntos de referencia de la industria, bases de datos ajenas a la empresa, sitios de comercio electrónico y los numerosos sitios de redes sociales.

Extraer y preparar los datos

Si una organización trabaja con múltiples fuentes de datos, necesitará extraer los datos, fusionarlos y prepararlos para su análisis para garantizar la uniformidad. Este es un proceso prolongado pero es fundamental para la precisión. La limpieza de datos consiste en eliminar las redundancias y errores y crear los datos en un formato adecuado para su análisis.

Análisis de datos

Existen muchas herramientas para realizar análisis descriptivos, que van desde hojas de cálculo básicas hasta una amplia gama de software de inteligencia de negocio (BI) más complejo. Pueden estar basados en la nube o implementados en el sitio. Estos programas utilizan varios algoritmos para crear resúmenes e información precisos sobre los datos proporcionados.

Presentación de los datos

El último aspecto del análisis descriptivo es la presentación de los datos. Generalmente se utilizan técnicas de visualización, con formatos de presentación atractivos y estimulantes para que los datos sean accesibles y el usuario los comprenda. La información se puede presentar como gráficos de barras, gráficos circulares o gráficos de líneas. Si bien algunos departamentos prefieren una presentación visualmente atractiva, los profesionales financieros suelen optar por datos en tablas y números. Hay que acomodarse al usuario final.

Beneficios del análisis descriptivo

Los beneficios del análisis descriptivo son muchos.

Análisis sencillo

El análisis descriptivo no requiere de grandes conocimientos o experiencia en métodos estadísticos o análisis.

Muchas herramientas disponibles

Muchas aplicaciones de análisis son tan sencillas como conectar y usar.

Responde las preguntas más comunes sobre el rendimiento empresarial

La mayoría de las partes interesadas y el personal de ventas desean respuestas sencillas a preguntas básicas como "¿Cómo nos va?" o "¿Por qué cayeron las ventas?" El análisis descriptivo proporciona los datos para responder de manera efectiva y eficiente a esas preguntas.

Desafíos del análisis descriptivo

Como cualquier otra herramienta, el análisis descriptivo no está exento de problemas. Existen tres desafíos importantes para las organizaciones que deseen utilizar el análisis descriptivo.

Es una herramienta en bruto y sin perspectiva

El análisis descriptivo examina la relación entre un puñado de variables, y eso es todo. Simplemente describe lo que está sucediendo. Las organizaciones deben asegurarse de que los usuarios entienden lo que el análisis descriptivo les proporciona.

Indica a la organización el qué, pero no el por qué

El análisis descriptivo notifica los eventos que se produjeron, pero no por qué se produjeron o qué podría suceder después. La organización deberá ejecutar todo el conjunto de análisis para comprender la situación.

Puede medir lo incorrecto

Si se utilizan métricas incorrectas, el análisis es inútil. Las organizaciones deben estudiar qué desean medir y por qué. Es necesario pensar en el proceso y emparejarlo con los resultados que pueden ofrecer los datos.

Mala calidad de los datos

Si bien se pueden recopilar grandes cantidades de datos, no producirán resultados precisos si no son útiles o están llenos de errores. Después que la organización ha decidido las métricas que necesita, es necesario verificar los datos para garantizar que pueden proporcionar esta información. Una vez comprobado que proporcionarán la información relevante, los datos deben limpiarse cuidadosamente. Hay que solucionar los datos erróneos, los duplicados y los campos de datos que falten.

El análisis descriptivo en el futuro de la analítica de datos

Las empresas se basan cada vez más en datos y utilizan resultados derivados del análisis descriptivo para la optimización o prácticas comerciales, desde ventas y finanzas hasta la mejora de las cadenas de suministro. En el futuro, se prevé que el análisis de datos se alejará del análisis predictivo y avanzará hacia el análisis prescriptivo.

La analítica de datos ideal describe lo que ha sucedido y predice con precisión lo que está por venir. Tomemos el ejemplo de un sistema de navegación GPS. El análisis descriptivo evalúa las rutas de entrega anteriores, los tiempos utilizados y el uso de combustible. Sin embargo, no hace predicciones sobre el recorrido más rápido en el futuro, formas de mejorar la velocidad o cómo reducir el uso de combustible.

Para ello, las organizaciones deben utilizar análisis predictivos. Yendo un paso más allá del simple análisis descriptivo, la organización obtendrá también instrucciones de entrega óptimas. El uso de análisis prescriptivos puede ayudar a comparar múltiples rutas de viaje y sugerir la mejor posible para ese conductor, camino u hora del día.

El análisis descriptivo es una técnica fundamental que utilizan las empresas para comprender las enormes cantidades de datos históricos que recopilan. Es una técnica que ayuda a controlar las tendencias y el rendimiento mientras rastrea los indicadores clave de rendimiento y cualquier otra métrica que se haya establecido. Sin embargo, es una herramienta básica y debe verse como un paso en el proceso, no como el objetivo final. Para lograr los mejores resultados, las organizaciones deben utilizar el análisis descriptivo junto con los análisis predictivo, de diagnóstico y prescriptivo para obtener información en profundidad, predicciones precisas y cómo pueden mejorar los resultados.

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