Analítica descriptiva: interpretación de datos históricos

La analítica descriptiva, también conocida como inteligencia de negocios, se refiere a la interpretación de datos históricos para comprender mejor los cambios que ocurren en una empresa. Esta forma de análisis utiliza una variedad de datos históricos para hacer comparaciones con otros períodos de informes de la misma empresa (trimestrales o anuales) o con otras empresas dentro de la misma industria. Los indicadores financieros más comúnmente informados son producto de la analítica descriptiva, como los cambios de precios año tras año, el crecimiento de las ventas mes tras mes, el número de usuarios o los ingresos totales por suscriptor. Estas medidas describen lo que ha sucedido en una empresa durante un período determinado.

Cómo funciona la analítica descriptiva

La analítica descriptiva toma una amplia gama de datos en bruto y los analiza para llegar a conclusiones que puedan resultar útiles y comprensibles para los gerentes, inversores y otras partes interesadas. Estos datos proporcionan una imagen precisa del rendimiento pasado y cómo difiere de otros períodos comparables. También se pueden utilizar para comparar el rendimiento con otras empresas dentro de la misma industria. Estas métricas de rendimiento pueden utilizarse para identificar áreas de fortaleza y debilidad e informar las estrategias de gestión.

Por ejemplo, un informe que muestra ventas de $1 millón puede sonar impresionante, pero carece de contexto. Si esa cifra representa una disminución del 20% mes tras mes, hay motivos de preocupación. Si es un aumento del 40% año tras año, entonces sugiere que algo está funcionando bien en la estrategia de ventas o marketing. Sin embargo, se requiere un contexto más amplio, incluido el crecimiento objetivo, para obtener una visión informada del rendimiento de ventas de la empresa.

La analítica descriptiva es una de las piezas más básicas de la inteligencia de negocios que utilizan las empresas. A menudo puede ser específica de la industria (piense en la variación estacional en los tiempos de entrega de los envíos), pero también hay medidas ampliamente aceptadas en toda la industria financiera.

La analítica descriptiva es un componente importante del análisis de rendimiento para que los gerentes puedan tomar decisiones estratégicas informadas basadas en datos históricos.

¿Qué te dice la analítica descriptiva?

Las empresas pueden utilizar la analítica descriptiva para obtener información valiosa sobre su rendimiento. Dado que generalmente es una herramienta específica de la industria, una empresa puede utilizarla para comparar su rendimiento y posición en el mercado con sus competidores, analizando su rendimiento pasado, como el crecimiento de sus ingresos y ventas. También es útil para determinar las tendencias financieras actuales, incluidos los objetivos para las personas dentro de la empresa.

¿Cómo se utiliza la analítica descriptiva?

La analítica descriptiva es una herramienta muy importante que se puede utilizar en diferentes partes de cualquier negocio. Esto se debe a que permite a las empresas comprender qué tan bien están desempeñándose y dónde pueden haber ineficiencias. Como tal, la dirección empresarial puede identificar áreas para mejorar y utilizarla para motivar a los diferentes equipos a implementar cambios para alcanzar el éxito continuo.

Hay dos métodos principales mediante los cuales se recopilan datos para la analítica descriptiva. Estos son la agregación de datos y la minería de datos. Antes de que los datos puedan tener sentido, primero se deben recopilar y luego analizar para convertirlos en información manejable. Esta información puede ser utilizada de manera significativa por la gerencia para comprender dónde se encuentra el negocio.

Por ejemplo, el retorno de la inversión (ROI) es una forma de analítica descriptiva que se crea tomando tres puntos de datos: ingresos netos, dividendos y capital total, y convirtiéndolos en un porcentaje fácil de entender que se puede utilizar para comparar el rendimiento de una empresa con otras.

La analítica descriptiva proporciona información sobre lo que sucedió en las operaciones de una empresa, mientras que la analítica diagnóstica proporciona información sobre por qué sucedió y la analítica predictiva proporciona información sobre lo que podría suceder en el futuro.

Pasos en la analítica descriptiva

Hay algunos pasos que las empresas pueden seguir para implementar con éxito la analítica descriptiva en su estrategia empresarial. La siguiente lista destaca estos pasos junto con una descripción de cada uno:

• Identificar las métricas a analizar. Antes de comenzar, es importante decidir qué métricas se desean producir y el período de tiempo para cada una, como los ingresos trimestrales o las ganancias operativas anuales.
• Identificar y localizar los datos. Este paso requiere localizar todos los datos necesarios para producir el resultado. Esto implica revisar todas las fuentes internas y externas, incluidas las bases de datos.
• Compilar los datos. Una vez que se han identificado y localizado todos los datos, el siguiente paso es prepararlos y compilarlos. Parte del proceso aquí es asegurarse de que sean precisos y formatear todo en un solo formato.
• Análisis de datos. Analizar conjuntos de datos y cifras significa utilizar diferentes herramientas.

Una vez completados todos estos pasos, es importante presentar todos los datos a las partes interesadas correspondientes. El uso de ayudas visuales apropiadas, como gráficos, gráficos, videos y otras herramientas, puede ser una excelente manera de proporcionar a los analistas, inversores, gerentes y otros la información que necesitan sobre la dirección de la empresa.

Cuanto más grande y compleja sea una empresa, más analítica descriptiva utilizará en general para medir su rendimiento.

Ventajas y desventajas de la analítica descriptiva

Ventajas

Uno de los principales beneficios de utilizar la analítica descriptiva en el flujo de trabajo corporativo es que difunde información de manera sencilla y proporciona a todas las partes interesadas principales una forma de comprender ideas complejas. Esto se hace generalmente a través de visualizaciones fáciles de entender, como gráficos y gráficos. No es raro ver comparaciones lado a lado de cómo estaba la empresa antes y cómo está ahora.

Las principales partes interesadas pueden ver cómo una empresa se compara con su competencia dentro de la misma industria. Esto se debe a que las variables tienden a ser las mismas, como los costos de producción, las fuentes de ingresos y las ofertas de productos. Esto permite a una empresa ver si hay áreas de mejora en sus propios planes de negocios y modelos.

Desventajas

Aunque la analítica descriptiva ayuda a comprender lo que sucedió en el pasado, no necesariamente abre una ventana a lo que se puede esperar en el futuro. Como tal, las empresas no pueden contar con ella para determinar cómo las fuerzas del mercado, los cambios en la oferta y la demanda, las fluctuaciones económicas y otras variables pueden afectarlas en el futuro.

Las partes interesadas pueden tener dificultades para leer entre líneas, especialmente cuando entra en juego el sesgo explícito o implícito. Por ejemplo, las partes interesadas pueden elegir métricas favorables para analizar e ignorar otras. Al hacerlo, pueden dar a otros la sensación de que una empresa es rentable y que no hay áreas que requieran cambios.

Pros

• Desglosa la información para que sea fácil de entender
• Permite a las empresas ver cómo les va en comparación con la competencia

Contras

• No se puede utilizar para determinar el rendimiento futuro
• Las partes interesadas pueden elegir métricas (favorables) para analizar

Analítica descriptiva vs. analítica predictiva, prescriptiva y diagnóstica

La analítica descriptiva proporciona información importante en un formato fácil de entender. Como tal, siempre habrá una necesidad de este tipo de análisis. Pero puede haber más énfasis en campos más nuevos de análisis, incluidos la analítica predictiva, prescriptiva y diagnóstica.

Estas formas de análisis utilizan la analítica descriptiva e integran datos adicionales de diversas fuentes para modelar los resultados probables a corto plazo. Estas analíticas de miras al futuro van más allá de proporcionar información para ayudar en la toma de decisiones. También pueden sugerir cursos de acción que maximicen los resultados positivos y minimicen los negativos.

Analítica predictiva

Como su nombre lo indica, la analítica predictiva intenta hacer predicciones sobre el rendimiento futuro. Esto se hace mediante el uso de estadísticas y modelado. Los datos actuales y pasados se utilizan para determinar si es probable que ocurran resultados similares nuevamente en el futuro.

Las empresas que utilizan la analítica predictiva pueden beneficiarse al identificar y abordar ineficiencias. También pueden usarla para encontrar formas mejores y más eficientes de utilizar sus recursos (como suministros, mano de obra y equipos).

Analítica prescriptiva

La analítica prescriptiva permite a las empresas utilizar la tecnología para analizar datos importantes y determinar qué deben hacer para lograr resultados específicos. Toma ciertas situaciones y los recursos disponibles, junto con el rendimiento pasado y actual, en cuenta para desarrollar sugerencias para el futuro.

Las partes interesadas que utilizan el análisis prescriptivo pueden estar mejor preparadas para tomar decisiones importantes en cualquier período de tiempo, incluido si necesitan invertir más en investigación y desarrollo (I+D), si deben continuar con una oferta de productos específica o si necesitan ingresar a un nuevo mercado.

Analítica diagnóstica

La analítica diagnóstica implica el uso de datos para comprender la relación entre variables y por qué existen ciertas tendencias. En pocas palabras, es otra forma de determinar por qué ocurrió algo. Este tipo de análisis se puede realizar manualmente o con la ayuda de software informático.

A diferencia de otros tipos de análisis, la analítica diagnóstica no trata de comprender el rendimiento histórico de una empresa ni de hacer predicciones sobre lo que las empresas pueden esperar en el futuro. En cambio, se utiliza comúnmente por parte de las partes interesadas clave para determinar la causa raíz de un evento y realizar cambios en el futuro.

¿Cómo pueden las empresas beneficiarse de la analítica descriptiva?

La analítica descriptiva es una forma de análisis que intenta responder a la pregunta ¿qué sucedió?. Como tal, utiliza datos históricos para comprender los cambios que han tenido lugar. Esto permite a las empresas hacer comparaciones con otros períodos de informes o empresas similares. Al utilizar la analítica descriptiva, las empresas están en mejores condiciones de identificar ineficiencias en sus operaciones y realizar cambios para el futuro.

¿Cuál es la relación entre la analítica descriptiva y la analítica predictiva?

La analítica descriptiva intenta responder a la pregunta ¿qué sucedió?. La analítica predictiva, por otro lado, intenta responder a la pregunta ¿qué sucederá?. Esto significa que la analítica descriptiva utiliza datos históricos y rendimiento pasado para determinar dónde se pueden realizar mejoras. La analítica predictiva puede intentar ayudar a las empresas a comprender cómo esos cambios afectarán el rendimiento en el futuro. Como tal, estos dos tipos de análisis se pueden utilizar juntos para trabajar en conjunto.

¿Cuál es un ejemplo de analítica descriptiva?

Las empresas pueden utilizar la analítica descriptiva para analizar diversas métricas durante un período de informes específico para ayudarles a alcanzar el éxito. Estas métricas pueden ser financieras y no financieras. Algunas empresas eligen medir la participación de su audiencia a través de las redes sociales porque les puede decir si funcionó una determinada campaña publicitaria o lanzamiento de producto. Esto se puede medir analizando cómo los clics y los me gusta conducen a un aumento del tráfico en sus sitios web y, por lo tanto, a un aumento en las ventas y las recomendaciones.

La analítica descriptiva puede ser una excelente manera para que las empresas comiencen a analizar sus métricas de rendimiento. Esto se debe a que es una de las formas más sencillas de análisis de datos. Es un enfoque directo para proporcionar a la dirección, los inversores y los analistas una comparación directa con métricas similares, como los ingresos trimestre tras trimestre. El uso del rendimiento pasado puede ayudar a las partes interesadas clave a comprender mejor lo que sucedió para tomar decisiones mejores y más informadas para el futuro.

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