Existen errores comunes en el análisis de datos, estos ocurren no tanto en la fase analítica, sino en la preparación de datos para el análisis.
La preparación de datos es una tarea que requiere mucho más tiempo, incluso con pequeños conjuntos de datos, requiere incluso más dedicación que la parte de revisión y análisis real del proceso. En esta parte hay una porción justa de espacio para que el error humano suceda y esto suele pasar al ingresar manualmente los datos o las fórmulas para analizar. La preparación de datos es la parte más desafiante y, a menudo, la que lleva más tiempo.
Factores que afectan la preparación de datos para un correcto análisis
Hoy vamos a ayudarte a identificar algunos de los errores en el análisis de datos más comunes y que se cometen en la preparación de datos, de modo que puedas evitar estas dificultades y centrarte en las cosas buenas: es decir, ¡en datos precisos!
1. Preparación de datos para el análisis sin un objetivo claro.
El acceso a todos los datos del mundo es inútil sin un objetivo claro en mente. Claro que puede ser interesante examinar un montón de grandes datos, pero por el bien del crecimiento y la innovación del negocio, los objetivos claramente definidos ayudarán a simplificar el análisis.
Recomendamos que los tengas en mente y todos los de tu equipo se acuerden siempre de esos objetivos por escrito para garantizar que se mantengan en el camino correcto al preparar sus datos para el análisis.
Si las metas claramente definidas parecen demasiado grandes, entonces al menos ten listas preguntas claras que se propongan responder. Este enfoque más organizado y preparado para el análisis de datos ahorrará tiempo y resultará mucho más eficiente que intentar resolver misterios.
Antes de enfocarte en la preparación de datos, asegúrate de que tu y tu equipo de análisis de datos estén en la misma página para que puedas llevar a cabo tu trabajo con pasos consistentes que culminen en respuestas a tus preguntas y/o cumplan con los objetivos que te propusiste alcanzar.
2. Priorización de la visualización de datos.
En la preparación de datos para el análisis, es increíblemente fácil quedar atrapado en los números sin pensar en la presentación final o incluso en la revisión del análisis de datos. La presentación o visualización de datos es importante porque así es como tu, tu equipo y otros verán e interpretarán los datos.
Elegir tu gráfico circular o de barras favorito está muy bien, pero tus objetivos y/o preguntas claramente definidos deberían ayudarte a informar la forma en que tus datos deben registrarse y presentarse visualmente.
El tipo incorrecto de visualización puede dar como resultado una percepción sesgada de los datos o incluso eliminar ciertas preguntas. Es hora de decidir la mejor visualización de datos al preparar la información para el análisis, no al presentar tus hallazgos.
3. Ignorar problemas fuera del alcance de los datos.
Recuerda que más allá del alcance de los números y el rendimiento digital pueden influir en la preparación de los datos. Puede ser demasiado fácil permitir que estos informen cada decisión comercial, dejando atrás el instinto y los problemas de ética.
Si bien los datos pueden y deben usarse en la toma de decisiones comerciales importantes, nunca es una buena idea confiar únicamente en números puros sin al menos considerar otros factores externos.
En la preparación de datos para el análisis, podría ser mejor pensar en estos como un motivador o influyente sin poder de decisión final. Puede haber problemas éticos, culturales o filosóficos en juego que pueden tener prioridad sobre el análisis de datos puros. Se sensible a estos posibles puntos de dolor para comprender mejor cómo pueden influir en tus resultados finales.
Conoce más de la importancia del análisis de datos.
4. Ingreso de datos incorrectos.
Sí, es posible que incluso tú puedas cometer un error en la entrada de datos básicos.
Es por eso que introducir o fusionar información en la fila o columna incorrecta o agregar un cero accidental al final de un número son errores humanos increíblemente comunes en la preparación de datos para el análisis.
La recomendación para evitar datos incorrectos es la automatización de entrada de datos. Cuando se trata del análisis, cualquier proceso que minimice el riesgo de error humano es muy positivo. Recuerda siempre buscar formas de aumentar la eficiencia y ahorrar tiempo.
5. Análisis de una población (demasiado) pequeña.
Es importante estar preparado para que los datos no presenten tanta información útil como sería si tu población fuera más grande.
Las poblaciones más pequeñas tienden a producir más valores atípicos sin correlaciones suficientes para discernir lo que realmente está sucediendo. Puede ser mejor esperar hasta que haya un conjunto de datos más grande, o al menos puedes esperar a ver datos más pequeños durante períodos de tiempo más largos. A menudo es útil preparar los datos de la población para el análisis cuando se observan plazos específicos, por ejemplo, año tras año o mes tras mes para obtener comparaciones más claras.
6. Nombres erróneos o confusos.
La organización y la coherencia son clave en la preparación de datos para el análisis. Asegurate de configurar un sistema de nomenclatura simple antes de profundizar en el análisis. Utiliza términos claros y que tengan sentido para aquellos con quienes planeas compartir tu análisis. Aunque aparentemente es algo simple, este es el tipo de desorganización que a menudo causa estragos en el análisis de datos.
7. ¡Cuidado con la duplicación!
Esto puede parecer obvio, pero la duplicación es un error bastante común al preparar los datos para el análisis. Duplicar incluso una pequeña entrada sesgará incorrectamente tus datos, lo que dará como resultado predicciones corruptas o una mala toma de decisiones.
Asegúrate de “deducir” tus datos en las etapas de preparación para realmente estar seguro de eliminar cualquier rastro de duplicación que pueda afectar de manera desigual a tu conjunto de datos.
Aquí algunos consejos para crear una base de datos de manera correcta
8. Análisis de datos sucios.
¡Necesitas datos limpios! Y la fase de preparación es el momento de asegurarte de que tus datos lo estén.
Ya discutimos la necesidad de evitar la duplicación de datos, pero además de eso, sugerimos limpiar tus datos identificando valores atípicos, es decir, datos incorrectos, datos faltantes o datos que simplemente no tienen sentido lógico. Tienes que saber a qué te enfrentas antes de comenzar.
9. Conexión incorrecta de los datos.
Si estás trabajando con un gran conjunto de datos, es probable que recibas información de varias fuentes. Incluso con conjuntos de datos más pequeños, deberás ingresar o fusionar datos de al menos una o dos fuentes.
Asegúrate que tu dashboard te permita visualizar datos de diversas fuentes, y correctas. La conectividad es clave y es por eso que te recomendamos trabajar para mantener estas relaciones de conectividad de datos lo más simple posible. Múltiples fuentes de datos significan que hay muchas más posibilidades de error. Conoce tus fuentes y adminístralas por adelantado durante la preparación de datos para el análisis. De esta manera, puedes intentar evitar sorpresas innecesarias en el futuro.
10. Uso de datos obsoletos.
El uso de datos obsoletos podría suceder si hay un problema con la integración o el ingreso de tu fuente de datos. Préstale atención especial a los plazos. Pero, por supuesto, ten en mente que es mejor ser cauteloso al estudiar los datos a través de un marco de tiempo específico.
Asegúrate de haber verificado que los datos están actualizados en todas las plataformas y de que estás obteniendo datos de manera constante del mismo período de tiempo.
¿Una solución para la preparación de datos?
Si bien no es mucho más fácil preparar datos para el análisis, existen herramientas para ayudar a automatizar de manera segura y precisa gran parte del proceso de preparación e integración de datos.
Afortunadamente, existen dashboards para eliminar la mayor parte de la preparación de datos manual necesaria para una revisión e informe de datos totalmente funcionales. Estos ayudan a eliminar la posibilidad de errores comunes, lo que resulta en datos más precisos y de mejor calidad.
La preparación adecuada del análisis de datos siempre toma un tiempo y ese tiempo variará según el tamaño del conjunto de datos y el objetivo u objetivos del análisis de tus datos.
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