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En la actualidad, los empresarios pueden analizar rápidamente cantidades masivas de datos y hacer predicciones sobre el futuro fácilmente. Pueden recopilar datos de millones de clientes, estudiar patrones históricos y correlacionar variables que de otra manera estarían desconectadas. Sin embargo, si no se manejan los datos correctamente los resultados no serán los esperados..

Sin una base de datos sólida, no importará cuántas herramientas de análisis de datos utilices o cuántos datos estés recolectando. Los errores que cometas a lo largo del camino podrían comprometer cualquier conclusión o conocimiento procesable que obtengas.

Algunos errores comunes en el análisis de datos

Hay muchos errores en los que, cuando se está iniciando en el mundo del análisis de datos, son muy frecuentes. Uno de los más comunes es no recolectar la cantidad de  datos suficientes para obtener los resultados requeridos.

Cuantos más datos tengas, más precisas serán las conclusiones que puedas obtener. Incluso los mejores algoritmos de análisis predictivo del mundo requieren un umbral mínimo de datos antes de que puedan funcionar con éxito. Dependiendo de tu situación, eso puede requerir encuestar a más clientes y prospectos, permitir que las herramientas de recolección de datos funcionen por más tiempo, o simplemente investigar diferentes áreas.

También es posible que te centres en los tipos de datos equivocados. En este caso, «Más» no siempre es «mejor» particularmente, si estás suministrando a tus cuadros de mando y algoritmos datos irrelevantes que no afectarán tu balance final o que podrían llevar a una conclusión diferente.

Introducir los datos de forma incorrecta o inconsistente puede ser otro gran inconveniente. Es uno de los mayores errores cometidos en el mundo del análisis de datos, y sucede porque a menudo los datos son introducidos erróneamente por los humanos.

Hay docenas de posibles errores de entrada de datos que podrían comprometer tu sistema, incluyendo el formato incorrecto de los datos, errores tipográficos simples, entradas duplicadas y más. Hay algunas formas de evitar este problema, pero puede que nunca sea perfecto.

Otras equivocaciones frecuentes

Es frecuente cometer el error de utilizar las herramientas equivocadas para la recopilación de datos, la gestión de datos o el análisis de datos. «Equivocado» es un término amplio que podría referirse a problemas de consistencia, eficacia, utilidad, fiabilidad o seguridad. Por ejemplo, si se invierte en una herramienta con normas de seguridad laxas, podrías comprometer la integridad o la seguridad de los datos. Si se invierte en demasiados instrumentos a la vez, sin comprender sus puntos fuertes y débiles, podría conducir a prácticas ineficientes.

Como en un experimento científico, normalmente es mejor estudiar las alternativas, una  a la vez. Cuando se aíslan las variables, se puede determinar con mucha más fiabilidad si una variable específica está influyendo en los resultados. De lo contrario, habrá demasiado ruido para que pueda concluir razonablemente la relación causa-efecto de sus datos.

La visión errónea del proceso de análisis de datos puede llevarte a hacer preguntas poco útiles. Es mejor pensar en el análisis de datos como una herramienta que responde a las preguntas que le haces. Si haces las preguntas equivocadas, obtendrás respuestas inútiles y poco confiables.

Puedes verlo de la siguiente manera: si le preguntas a un algoritmo «¿Va a llover mañana?» y el algoritmo «sabe» que va a haber una ventisca, pero se enfoca en contestar tu pregunta, probablemente no obtengas la respuesta que buscas. Técnicamente, la respuesta es no, pero esta respuesta no te ayudará en tu propósito de saber si habrá alguna precipitación de la que preocuparse.

Consejos finales

Para que tu enfoque de análisis de datos sea exitoso, necesitas una base sólida. Eso significa establecer reglas y procedimientos estrictos sobre cómo recoger y analizar los datos y elegir las herramientas adecuadas para el trabajo. Tienes que aprender de tus errores y perfeccionar tu enfoque temprano, ampliando desde ahí. De lo contrario, ni siquiera los mejores sistemas de inteligencia artificial del mundo podrán ayudarte.

Conocer estos errores comunes puede ayudarte a evitarlos, a mejorar tus procesos de análisis de datos y a enfocar el trabajo adecuadamente, lo cual traerá excelentes beneficios a largo plazo.