Su hoja de ruta para convertir los datos en información procesable

Tienes todos los datos que necesitas. Y los datos para respaldar esos datos. Y los datos para probar la exactitud de todos sus datos. Aún así, todo lo que tiene es materia prima para tomar las decisiones comerciales correctas.

Debe darle significado convirtiendo los datos en información procesable y, con las enormes cantidades de datos que ingresan constantemente, esa no es una tarea sencilla.

Siga leyendo para conocer los pasos y principios fundamentales para convertir los datos en conocimientos.

¿Cuál es la diferencia entre datos e información?

Para los analistas, los datos y las perspectivas pueden ser casi lo mismo. Pero para el resto de nosotros, meros mortales que no ven el mundo en números, ¿cómo convierte los datos en información y, a partir de ahí, en conocimientos procesables? Primero definamos qué son los insights procesables.

Los datos son pequeños fragmentos de medición, mientras que los conocimientos interpretan lo que nos dicen estas medidas. Los conocimientos procesables proporcionan información que ayuda a las partes interesadas a tomar decisiones comerciales.

He aquí un ejemplo de la vida real. Si tiene uno, mide regularmente el crecimiento de su niño pequeño: esos son sus datos. Luego compara y calcula la diferencia entre la medida anterior y la actual: esa es la información que extrae de los datos.

Con cada centímetro que crece su hijo, se le quedan pequeños la ropa y los zapatos, y debe comenzar a comprar tallas más grandes. Asi que. si crecen x pulgadas en 6 meses, debe renovar su guardarropa cada medio año; ahora tiene información procesable.

El mismo proceso básico ocurre en los negocios a gran escala.

¿Cómo conviertes los datos en insights?

Tradicionalmente, cada unidad de negocio tiene un alcance definitivo de responsabilidades. Los equipos de BI (Business Intelligence) y Analytics están a cargo de recopilar datos y presentarlos a los especialistas en marketing y otras partes interesadas cuyo trabajo es tomar decisiones y elaborar estrategias.

La mayoría de las veces, los tomadores de decisiones se pierden entre las cifras y las estadísticas porque no pueden encontrar la conexión con la realidad de su negocio. Los datos están ahí, pero aún faltan los conocimientos, lo que provoca una brecha en el flujo de toma de decisiones.

Con la cantidad y la complejidad de los datos en aumento, la brecha solo se está agrandando.

Esta brecha ya no existe en las empresas digitalmente maduras, donde los equipos están compuestos por varios miembros del departamento. ¿El primer principio que debe recordar al convertir los datos en información? Colaboración.

3 principios básicos para generar insights a partir de datos

Colaboración. Los equipos deben combinar esfuerzos y asumir responsabilidades mutuas si quieren obtener información procesable de sus datos. La comunicación y el apoyo mutuo producen ideas más valiosas que la confrontación y la demanda. En última instancia, los equipos trabajan hacia el mismo objetivo y el entendimiento mutuo es la piedra angular de esa cooperación.

Transparencia. El analista conoce las fuentes de datos y los procesos y tipos de datos y métricas. La gerencia sabe cuáles son sus objetivos y qué preguntas deben responder. La comunicación entre ambas partes debe ser abierta y transparente para que cada uno pueda entender lo que el otro necesita para cumplir con su parte de la tarea.

especificidad. Las unidades de negocios deben comprender los impulsores clave de ingresos, gastos y riesgos en el área de negocios relevante. Para la identificación de los conjuntos de datos representativos, es vital que todas las partes involucradas definan con precisión sus requisitos, intenciones y objetivos. La especificidad es fundamental para permitir que los analistas de datos identifiquen las métricas correctas para monitorear.

¿Cómo se aplican los principios?

• Defina la pregunta o preguntas específicas.

Ser vago puede conducir al caos. Piense en este ejemplo: si alguien pregunta, "¿cómo llego al aeropuerto?", necesita más información antes de poder dar una respuesta válida. ¿Cual Aeropuerto? ¿Cuál es su ubicación actual? ¿Están volando o recogiendo a alguien?

• Aclarar la importancia, el contexto y el impacto empresarial.

Comprender el contexto del análisis, las restricciones, las motivaciones y el resultado deseado le permite decidir qué métricas monitorear y cómo. ¿La meta? Cree una conexión entre las métricas y lo que representan los datos.

• Establezca expectativas claras con respecto al resultado del análisis de datos.

Defina qué tipo de información se puede obtener de los datos que proporcionará. Por ejemplo, ¿necesita presentar un número total, un número promedio o una tasa de cambio?

• Establecer KPI medibles

Asegúrese de que haya métricas medibles adjuntas a las preguntas. Puede usar la estructura SMART para verificar (Específico, Medible, Alcanzable, Relevante, Basado en el tiempo).

• Cree una hipótesis para obtener la máxima claridad.

Definir una hipótesis puede ayudar a lograr todos los puntos anteriores. Una hipótesis podría verse así: si A es el resultado, significa xyz para nuestro negocio. Si B es el resultado, significa zyx para nuestro negocio.

• Recopile los datos correctos de la manera correcta.

Elija las métricas capaces de mostrar la información deseada. Es posible que deba correlacionar varias medidas y crear un plan sobre cómo llegar a los resultados que conducen a las respuestas necesarias.

• Utiliza la segmentación.

La segmentación de sus datos lo ayuda a ser más específico y obtener una vista más granular. Puede concentrarse en un subconjunto seleccionado de datos, como un segmento de sitio web, una industria o una audiencia, y luego profundizar en el comportamiento de los datos.

Leer más: ¿Qué es la segmentación del mercado? Consejos, tipos y beneficios explicados

• Integrar fuentes de datos.

Integrar diferentes fuentes de datos. Elija las herramientas que proporcionen datos de la más alta calidad para respaldar el resultado que está buscando. Considere la posibilidad de integrar diferentes fuentes y datos de investigación secundarios.

• Correlacionar datos.

Investigue las métricas relacionadas que se impactan entre sí. Por ejemplo, siempre desea controlar su tasa de rebote para poner las métricas de tráfico en la luz correcta.

• Descubre el contexto.

Hasta ahora, hemos enfatizado la importancia de ser específico. Sin embargo, para comprender el significado y poder interpretar el impacto o el resultado, debe ver este punto de datos preciso en contexto.

¿Cómo pones los datos en el contexto adecuado?

• Punto de referencia.

¿100 es mucho o poco? ¿Qué tal un aumento del 10%? ¿Eso es bueno o malo? Eso depende. Siempre debe presentar datos relativos a algo, como la competencia, el promedio de la industria, el resultado deseado, etc.

Compare los datos de su empresa con los datos de la industria. También compare patrones de datos, comportamiento y tasas de crecimiento para identificar tendencias y anomalías.

Descubra dónde encaja en el panorama competitivo y cómo se mide en diferentes áreas comerciales.

• Reconoce patrones.

Las métricas tienen patrones. Para determinar la relevancia de una cifra de datos, debe identificar el patrón y ponerlo en contexto. Reconocer patrones proporciona una comprensión del comportamiento. Por ejemplo, hay fluctuaciones diarias y estacionales de actividad en cada sitio web. Reconocerlos ayuda a detectar comportamientos inusuales en los datos y, por lo tanto, a evaluarlos con mayor precisión.

¿Cómo se relacionan los datos?

El análisis se hace para llegar a la información. A continuación, debe presentarlo de una manera comprensible para las partes interesadas. Aquí hay algunos consejos sobre cómo hacerlo:

• Explora técnicas de visualización.

Los informes que incluyen solo números son la pesadilla de un C-suite. Ayúdalos a obtener claridad y evitar malentendidos, confrontaciones y desafíos innecesarios.

Visualice los datos de una manera que resalte la información crucial. Puede usar gráficos, matrices, pasteles e incluso infografías.

• Explique verbalmente los números.

No se limite a enviar el informe por correo electrónico. Explique lo que significan los números en palabras, directamente a las partes interesadas relevantes. La comunicación está en el corazón de la transformación digital.

Leer más: Estrategia de transformación digital: cómo impulsar el cambio (y mantenerse a la vanguardia)

• Proporcione contexto.

En lugar de mostrar solo los datos de su empresa, proporcione el contexto que ayude a comprender la importancia de los datos que está entregando. Prepare el escenario para que sus gerentes entiendan el significado y lo traduzcan en acción.

Explique el entorno competitivo o presente algunos datos históricos como antecedentes que conduzcan a resultados específicos.

• Mostrar ejemplos.

Representa con precisión a lo que te enfrentas con la evaluación comparativa competitiva. La mayoría de las empresas tienen un gran rival con el que medirse. Mostrar ejemplos de cómo le va a ese rival. Agregue ejemplos de otras empresas representativas para ayudar a ilustrar su punto.

• Proporcionar fuentes.

Asegúrese de que puede proporcionar las fuentes de sus datos y explicar la relevancia. Los líderes empresariales necesitan confirmación, y es posible que tengas que explicar cómo llegaste a los resultados que obtuviste.

Cree un flujo de trabajo para convertir los datos en información

Configure un proceso repetible para generar conocimientos a partir de datos basados ​​en estos principios y pasos.

Los pasos que mostramos aquí siguen el concepto Six Sigma para optimizar la calidad de los procesos comerciales. Six Sigma es un concepto basado en datos de evaluación de procesos y mejora constante.

Los tres primeros pasos de la metodología son: Definir. Medida. Analizar. Para los nuevos procesos, estos son seguidos por Design and Verify (DMADV). Para procesos existentes, Mejorar y Controlar siguen el DMA inicial (DMAIC).

Convertir los datos en información es un proceso y debe tratarlo como tal.

Configure un flujo de trabajo estructurado para el análisis de datos basado en los pasos que acaba de seguir. De esta manera, convierte la generación de informes de datos en un proceso repetible de generación de conocimientos con un alto valor operativo.

Similarweb Digital Research Solution proporciona los datos de sitios web más precisos para análisis y herramientas para monitorear y segmentar sus datos y luego compararlos con la industria y su competencia.

Preguntas más frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre datos e información?

Los datos son una medida de hechos, mientras que la información es la comprensión de lo que significan los datos en contexto.

¿Quién es responsable de crear conocimientos a partir de datos en un entorno empresarial?

El proceso de obtener conocimientos a partir de los datos debe ser un esfuerzo mutuo entre el analista que recopila los datos y la parte interesada que requiere los conocimientos.

¿Qué contexto se necesita para obtener información de los datos?

Los datos sin contexto no proporcionan información. Debe compararse con el promedio de la industria y la competencia directa y debe verlo en el marco de tiempo correcto.