Errores más comunes en el análisis de datos

noviembre 11, 2020 Conecta Software

El análisis de datos consiste en transformar estos datos en información útil para la organización. Cada día se generan miles de datos en cada empresa, los cuales pueden ser explotados mediante técnicas de análisis de datos para tomar ciertas decisiones. Este tipo de estrategias han cogido un gran impulso con el paso de los años ya que se ha demostrado que haciendo uso de esta información somos capaces de tomar decisiones más acertadas para nuestra empresa.
Durante toda la vida se ha generado una gran cantidad de datos pero la gran diferencia con la actualidad es que ahora es almacenada y puede ser estudiada y explotada. Sin embargo, hace falta tener bastante conocimiento para adentrarse en el sector del análisis de datos. Por lo tanto, es conveniente detallar los errores más comunes en este tipo de análisis.

  1. Falta de formación y experiencia: Tal y como se comentaba anteriormente, hacen falta ciertos conocimientos para desarrollar trabajos de análisis de datos de calidad. Sin embargo, uno de los errores más típicos que se cometen en las empresas es encargar un proyecto de esta medida a personas sin experiencia o sin formación, lo cual lleva a trabajos de una baja calidad o, incluso, te llega a proporcionar información errónea.
  2. No declarar un objetivo: Para definir si un resultado ha sido bueno o malo primero debemos definir un objetivo. Sin objetivo no podemos saber qué buscamos dentro de nuestros datos. Cuáles de estos nos serán útiles para nuestro proyecto, cómo orientar el trabajo, etc.
  3. Más datos no significan mayor calidad: Este es un error de lo más común. Normalmente las personas tienden a pensar que como los datos son la base de este tipo de proyectos, cuántos más mejor. Esto no es del todo cierto ya que como comentábamos anteriormente necesitamos definir un objetivo para seleccionar los datos que necesitamos y no abrumarnos de información innecesaria para lograr nuestro objetivo. Seleccionar bien la información que nos puede ser útil mejora bastante la calidad del proyecto ya que cuando se dispone de un gran volumen de datos, suelen estar llenos de campos que “ensucian” el modelo.
  4. No realizar un análisis previo de los datos: Una práctica muy utilizada en un proyecto de análisis de datos es, previamente a inicializar el trabajo, analizar los datos disponibles mediante gráficas para cuando empecemos el proyecto tener una noción de los datos con los que estamos trabajando. Aunque parezca algo muy simple es una práctica que ayuda mucho a la hora de afrontar el proyecto.
  5. No diseñar una estrategia de trabajo: En múltiples ocasiones se comienzan proyectos sin una estrategia predefinida y este es un error de lo más común a la hora de comenzar un tipo de proyecto de estas características. Antes de comenzar con su desarrollo es fundamental no solo mirar hacia adelante sino mirar hacia nuestro alrededor para crear una estrategia de negocio que se adapte a las necesidades de la empresa.
  6. No utilizar herramientas especializadas en este tipo de proyectos: Aunque cada vez son más las empresas que apuestan por este tipo de tecnologías, todavía es bastante común que estos análisis se realicen de forma manual.
  7. Basarnos en la intuición y no en el análisis: Un error de lo más común es simplemente no basarnos en el análisis que se ha llevado a cabo y seguir haciendo caso a tus propias intuiciones, lo cual suele jugar en nuestra contra en la mayoría de ocasiones.

 
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