La analítica de datos es mucho más que ingresar información en una plataforma para obtener gráficos; se trata de una disciplina creativa orientada a resolver problemas concretos de negocio.[1]
El primer paso fundamental de cualquier proyecto es comprender la naturaleza del problema. Identificar correctamente a cuál de los 6 tipos de problemas comunes pertenece la necesidad del negocio permite determinar qué datos recolectar, cómo transformarlos y de qué manera presentarlos a los stakeholders.[1]
Los 6 Tipos de Problemas Analíticos según Google
En la metodología de Google, los problemas de datos se clasifican en seis categorías fundamentales:[1]
- 1. Hacer Predicciones (Making Predictions): Utiliza datos históricos de ubicación, canales y comportamiento para estimar resultados futuros. Ejemplo: Evaluar el rendimiento de campañas publicitarias pasadas para predecir la mejor ubicación de pauta y atraer nuevos clientes.
- 2. Categorizar Cosas (Categorizing Things): Asigna elementos individuales a grupos definidos para organizar la información. Ejemplo: Clasificar llamadas de soporte al cliente según palabras clave o puntajes para medir el desempeño de ejecutivos y correlacionar acciones con satisfacción (CSAT).
- 3. Detectar Elementos Inusuales (Spotting Something Unusual): Diseña algoritmos para alertar sobre valores que se desvían de las tendencias normales. Ejemplo: Relojes inteligentes que analizan métricas de salud agregadas para activar alarmas cuando detectan lecturas cardíacas anómalas.
- 4. Identificar Temas (Identifying Themes): Agrupa categorías en conceptos conceptuales más amplios para explorar creencias, prácticas y necesidades. Ejemplo: Equipos de experiencia de usuario (UX) que analizan interacción para agrupar hallazgos en temas e identificar qué funcionalidades priorizar en el producto.
- 5. Descubrir Conexiones (Discovering Connections): Revela relaciones entre variables operativas para optimizar procesos. Ejemplo: Empresas de logística que analizan tiempos de espera en centros de distribución para ajustar horarios y aumentar las entregas a tiempo.
- 6. Encontrar Patrones (Finding Patterns): Examina eventos repetitivos en el tiempo para prevenir fallas o cuellos de botella. Ejemplo: Mantenimiento predictivo en maquinaria industrial que descubre que la mayoría de las averías ocurren cuando el mantenimiento regular se retrasa más de 15 días.
Diferencia Clave: Categorizar vs. Identificar Temas
Es común confundir estas dos categorías en proyectos de investigación:[1]
- Categorizar cosas: Consiste en asignar elementos específicos a categorías individuales (por ejemplo, etiquetar opiniones de clientes como 'Lentas' o 'Incompletas').
- Identificar temas: Toma esas categorías individuales y las agrupa en temas más amplios y profundos (por ejemplo, consolidar 'Lentas' e 'Incompletas' bajo el tema general de 'Fricción en la Experiencia de Entrega').
💡 ¿Para qué te sirve esto como emprendedor?
- Para definir requerimientos sin ambigüedad: Saber si necesitas predecir ventas, encontrar un patrón de fallas o clasificar tickets te ayuda a contratar el talento exacto o pedir el reporte adecuado a tu equipo.
- Para implementar mantenimiento predictivo: Encontrar patrones de tiempo en tus procesos operativos te permite actuar antes de que ocurran interrupciones costosas en el servicio.
- Para tomar decisiones alineadas con tus stakeholders: Encuadrar el análisis dentro de uno de estos 6 tipos garantiza soluciones prácticas que responden directamente a las expectativas de la gerencia.
Conclusión: Clasificar el problema desde la fase inicial aporta claridad metodológica, optimiza los recursos analíticos y asegura que las soluciones generen un impacto real en el negocio.
Fuentes Consultadas & Referencias Bibliográficas
- [1]Google Data Analytics Certificate / Coursera: "Foundations: Data, Data Everywhere - Six Common Problem Types". Ver publicación oficial
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