5 habilidades clave para el análisis de datos

Aunque no lo creamos, todos tenemos habilidades analíticas y es posible no caer en la cuenta de que las poseemos y que, además, las potenciamos con actividades que realizamos cada día. Pero es importante saber cuáles son porque precisamente ayudan a cualquier persona para ser analista de datos.

Para reconocerlas comencemos por definir de qué estamos hablando…

Las habilidades analíticas son cualidades y características asociadas a la resolución de problemas basados en hechos, en evidencias. En Dazzet por ejemplo, usamos todas estas habilidadades analíticas en nuestros procesos de consultoría y diseño de estrategia digital.

Son múltiples las habilidades analíticas, pero en aquí nos concentraremos en cinco elementos esenciales:

1. Curiosidad.
2. Entendimiento del contexto.
3. Mentalidad técnica.
4. Diseño de datos.
5. Estrategia de Datos.

Además de ver su definición, daremos algunos ejemplos cotidianos que te harán pensar que quizás sí cuentas con todas estas habilidades y, que solo hacía falta identificarlas.

Comencemos…

1. Curiosidad

La curiosidad se trata de querer aprender algo, de entenderlo más allá de lo que se ve. Las personas curiosas suelen buscar nuevos retos y experiencias, lo que finalmente conduce al conocimiento.

Por ejemplo, cuando miramos la estructura, el contenido y forma de un conjunto de datos, como analistas comenzamos pensar cómo se pueden transformar esos atributos para mejorar la calidad de las decisiones que tomamos con base en la información que tenemos.

En este caso, un ingeniero puede saber cómo obtener los detalles técnicos de un proyecto, pero es solo la curiosidad la que creará preguntas más complejas y de alto nivel como:

• ¿Se pueden consolidar o resumir estos datos para encontrar respuestas a nuestras preguntas?
• ¿Podemos clasificar, redirigir o crear un nuevo proceso ordenando la información de otras maneras? Y, de esta manera ¿mejoraremos las decisiones a tomar en nuestro negocio?
• ¿Cómo se relaciona el significado de los datos con sus propiedades estadísticas como el contexto cultural, geográfico, etc.?

2. Entendimiento del Contexto

Como mencionamos antes, la curiosidad permite que se puedan realizar preguntas más complejas con respecto a los datos, una de ellas es tener el entendimiento del contexto.

El contexto es la condición en la que algo existe o sucede, bien puede ser una estructura o un entorno. Una forma sencilla de entender el contexto es contar del 1 al 5: “Uno, dos, tres, cuatro, cinco”. Pero, ¿qué pasa si alguien llega y cuenta “uno, dos, cuatro, cinco, tres”? Bueno, el tres estará fuera de contexto.

Puede ser un poco más complejo…

Está la posibilidad de que no entendamos en un inicio que el número tres está fuera de contexto sino estamos prestando suficiente atención.

Es por ello que escuchar y tratar de comprender la imagen completa es fundamental, así como preguntarse por qué el 3 no está en su ubicación correcta, analizar el contexto puede ser la respuesta…

En nuestra propia vida, ponemos las cosas en contexto todo el tiempo.

Podemos verlo con otro ejemplo…

Cuando hacemos la lista de compras del supermercado, si agrupamos los elementos por categoría: manzanas, peras, duraznos, fresas… estamos agregando contexto a las compras que vamos a realizar. Si en cambio ponemos: fresas, harina, mantequilla, peras, azúcar, jabón… Se ve un tanto más desordenado.

Agrupar todo por categorías (como la primera lista de compras) y darles de esta manera un contexto a los elementos, nos ahorrará tiempo cuando estamos en cada sección del supermercado.

Veamos otro ejemplo.

Recordemos algún momento en donde fuéramos a jugar cartas y en automático has sacado al comodín o al Joker, porque sabemos que ese juego en particular no incluye esa carta, estamos entendiendo que está fuera de contexto.

Ahora sabemos que tenemos tanto curiosidad como la capacidad de comprender el contexto.

En el caso del análisis de datos tenemos en cuenta factores como la influencia psicográfica, demográfica, sociográfica, etc. así que pasemos a la tercera habilidad analítica: mentalidad técnica.

3. Mentalidad Técnica

Una mentalidad técnica implica la capacidad de dividir las cosas en pasos o partes más pequeñas y trabajar con ellas de manera ordenada y lógica.

Por ejemplo, al revisar las facturas que debemos pagar, probablemente ya contamos con nuestro propio sistema dividido en pasos más pequeños, tal vez las organicemos por fecha de vencimiento, lo cual nos da prioridad de unas facturas por sobre otras…

A continuación, podemos sumarlas completas y comprar la cantidad con el saldo en la cuenta bancaria. Esto nos ayudaría a ver si podemos pagar las facturas ahora o si debemos esperar hasta la próxima quincena o, analizar cuáles son más importantes para pagar ahora y cuáles serán pagadas en el próximo mes.

Al final todas serán pagadas, pero al dividirlas por pasos más pequeños y alcanzables en un proceso ordenado es que estamos usando una mentalidad técnica.

Ahora exploremos la cuarta parte de un conjunto de habilidades analíticas, el diseño de datos.

4. Diseño de Datos

El diseño de datos es cómo organizamos la información, así que, como analista de datos, el diseño generalmente tiene que ver con una base de datos real. Pero, de nuevo, todas estas habilidades se pueden aplicar fácilmente a la vida cotidiana.

Por ejemplo, pensemos en la forma en que organizamos los contactos en el celular… Es un tipo de diseño de datos. Tal vez ubiquemos primero por nombre en lugar de apellido, o tal vez, por direcciones de correo electrónico o lugar donde trabaja, en vez de los nombres y apellidos.

Lo que realmente estamos haciendo es diseñar una lista clara y lógica que permite llamar o enviar mensajes de texto a un contacto de una manera rápida y sencilla, todo esto lo hacemos según la estrategia y las necesidades que tenemos.

El último, pero definitivamente no menos importante, el quinto elemento de las habilidades analíticas es la estrategia de datos.

5. Estrategia de Datos

La estrategia de datos es la gestión de las personas, los procesos y las herramientas utilizadas en el análisis de datos.

¿Qué quiere decir esto? Desglosemos por partes:

• Gestión de las personas: administrar el recurso humano para que se asegure de que sepa cómo usar los datos correctos para encontrar soluciones al problema en el que se está trabajando.
• Procesos: reafirmarnos de que el camino hacia esa solución sea claro y accesible.
• Herramientas: tener a la mano la tecnología adecuada para el trabajo y que sea acorde con el objetivo final.

De esta manera, cada persona sabrá identificar qué información necesita y cuál descarta (entendimiento del contexto), buscará nueva información en caso de que la requiera (curiosidad) y finalmente, clasificarla de acuerdo con el objetivo trazado (diseño de datos).

Veamos esto con un ejemplo de la vida real, imaginemos por un momento que debemos podar el césped, pero nunca lo hemos hecho…

• Paso 1: Leer el manual de la cortadora de césped, eso es asegurarse de que sabemos usar los datos disponibles, quizás el manual nos indique cómo debemos llenar la máquina con gasolina, que debemos ponernos zapatos adecuados y además, usar gafas protectoras.
• Paso 2: Analizar el contexto, en este caso particular es hacer que el espacio que va a podar sea claro y accesible, por lo que el manual indica que debe retirar piedras u otros objetos que puedan obstaculizar el proceso.
• Paso 3: Revisar la cortadora de césped, llenar el tanque de gasolina, revisar que tenga suficiente aceite y que esté en buenas condiciones para hacer la poda con seguridad.

Conclusión

Ahora que ya sabemos cuáles son las cinco habilidades seguramente ya reconocemos cómo las usamos en el día a día y cómo éstas son esenciales para el análisis de datos que realice cualquier persona.

Cada una de las habilidades que planteamos aquí no son nuevas para nosotros y por ende, ellas pueden ser desarrolladas y repotenciadas a lo largo de la vida, ya que con lo que hacemos en la cotidianidad tomamos la experiencia necesaria para ser buenos analistas de datos.

Actualizado:

miércoles, 22 de marzo de 2023