La utilidad de cualquier tipo de datos o fuente de datos depende del tipo de análisis que se realice. Para algunas empresas, el análisis de datos funciona como una herramienta de recopilación de inteligencia en tiempo real y medición del rendimiento. Otra empresa podría utilizar análisis puramente descriptivos que se centran en la creación de perfiles, la segmentación y la identificación del consumidor. Una versión más ambiciosa de la analítica de datos se ocupa de transformar los datos en predicciones, preguntando no solo qué es sino qué será. La aplicación de datos de mayor crecimiento en el análisis empresarial se conoce como optimización, donde se comparan diferentes tipos de datos para maximizar la eficiencia en los resultados específicos.
Los datos son importantes cuando se han refinado en una herramienta útil. Para poner esto en perspectiva, piense en los datos sin refinar como si se tratara de petróleo sin refinar: es posible recopilar grandes cantidades de datos, pero tiene que transformarse en un producto útil para ser valioso en un sentido económico. La aplicación debe extraerse de los datos. La función de la analítica empresarial es refinar los datos.
Considere el siguiente ejemplo: la empresa ABC vende autos de juguete. La gerencia decide que quiere comprender su mercado potencial, pero no puede decidir qué tipo de datos recopilar. ¿Debería considerar los patrones de compra en automóviles reales? ¿Debería tomar encuestas de los colores favoritos de los juguetes para niños? ¿Debería analizar el origen étnico, la religión, el género o los ingresos en el mercado objetivo?
La empresa ABC probablemente no comenzaría a recopilar datos sobre los hábitos alimenticios de sus consumidores. No parece haber mucha correlación entre las comidas y las compras de autos de juguete. Incluso si sus empleados tuvieran herramientas de modelado estadístico notables y pudieran realizar estudios econométricos complejos, es poco probable que estos datos sean importantes.
Los datos más importantes son los que proporcionan la mayor ventaja competitiva. La extracción y refinación de datos no es un proceso gratuito. Las empresas deben buscar datos que proporcionen el mayor retorno de su inversión en análisis de negocios.
