Empezar a usar analytics

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Históricamente, una definición simple de la analítica es «el estudio del análisis». Una descripción más útil y moderna sugeriría que la «analítica de datos» es una herramienta importante para obtener conocimientos empresariales y ofrecer respuestas adaptadas a los clientes. La analítica de datos, a veces abreviada como «analytics», es cada vez más importante para las organizaciones de todos los tamaños. La práctica de la analítica de datos ha evolucionado gradualmente y se ha ampliado con el tiempo, proporcionando muchos beneficios.

El uso de la analítica por parte de las empresas se remonta al siglo XIX, cuando Frederick Winslow Taylor inició ejercicios de gestión del tiempo. Otro ejemplo es cuando Henry Ford midió la velocidad de las cadenas de montaje. A finales de la década de 1960, la analítica empezó a recibir más atención cuando los ordenadores se convirtieron en sistemas de apoyo a la toma de decisiones. Con el desarrollo de los big data, los almacenes de datos, la nube y una variedad de software y hardware, la analítica de datos ha evolucionado, de manera significativa. La analítica de datos implica la investigación, el descubrimiento y la interpretación de patrones dentro de los datos. Las formas modernas de análisis de datos se han ampliado para incluir:

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Las empresas necesitan el análisis de datos más que nunca. En esta ruta de aprendizaje, aprenderá sobre la vida y el viaje de un analista de datos, las habilidades, las tareas y los procesos por los que pasan para contar una historia con datos para que se puedan tomar decisiones empresariales de confianza. Aprenderá cómo el conjunto de herramientas y servicios de Power BI son utilizados por un analista de datos para contar una historia convincente a través de informes y cuadros de mando, y la necesidad de un verdadero BI en la empresa.

¿Le gustaría explorar el viaje de un analista de datos y aprender cómo un analista de datos cuenta una historia con datos? En este módulo, explorará los diferentes roles en los datos y aprenderá las diferentes tareas de un analista de datos.

Google Analytics

Suponiendo que haya configurado correctamente su seguimiento e integrado cualquier herramienta externa, hay varias formas en las que debería empezar a utilizar sus análisis lo antes posible, y no le quitarán mucho tiempo. Ya sea que esté buscando análisis de SaaS, análisis de productos, análisis de sitios web o análisis de marketing, este artículo es para usted.

La frase «Funnel Analytics» puede sonar aterradora, pero en realidad es un concepto sencillo. Un embudo no es más que la serie de pasos que dan los usuarios para alcanzar un objetivo final. Eso es todo. Funnel Analytics le dirá en qué pasos los usuarios abandonan el embudo. Esto le ayuda a encontrar las áreas que necesitan ser mejoradas para que pueda conseguir que más personas lleguen a ese objetivo final.

Por ejemplo, digamos que nuestro objetivo es «pagar». El informe de Funnel Analytics que aparece a continuación nos muestra que el 32,3% de los usuarios que añaden un producto a su cesta acaban realizando una compra. Entonces, ¿qué pasa con los que no lo hacen? Nuestro informe nos muestra que estamos perdiendo la mayoría de nuestros clientes en el paso «Añadir método de pago», donde más de la mitad de ellos abandonan el embudo. Ahora sabemos que este es el paso que causa más fricción, y tenemos que mejorar aquí.

Curso de Google Analytics

La analítica deportiva es una colección de estadísticas relevantes e históricas que pueden proporcionar una ventaja competitiva a un equipo o individuo. Mediante la recopilación y el análisis de estos datos, la analítica deportiva informa a los jugadores, entrenadores y demás personal para facilitar la toma de decisiones tanto durante como antes de los eventos deportivos. El término «analítica deportiva» se popularizó en la cultura deportiva dominante tras el estreno de la película de 2011, Moneyball, en la que el director general de los Oakland Athletics, Billy Beane (interpretado por Brad Pitt), se basa en gran medida en el uso de la analítica para construir un equipo competitivo con un presupuesto mínimo.

Hay dos aspectos clave de la analítica deportiva: la analítica dentro y fuera del campo. La analítica dentro del campo se ocupa de mejorar el rendimiento de los equipos y los jugadores en el campo, incluyendo preguntas como «¿qué jugador de los Red Sox ha contribuido más a la ofensiva del equipo?» o «¿quién es el mejor alero de la NBA?», etc. La analítica fuera del campo se ocupa de la parte comercial del deporte. La analítica fuera del campo se centra en ayudar a una organización u organismo deportivo a aflorar patrones y conocimientos a través de los datos que ayudarían a aumentar las ventas de entradas y mercancías, a mejorar el compromiso de los aficionados, etc. La analítica fuera del campo utiliza esencialmente los datos para ayudar a los titulares de los derechos a tomar decisiones que conduzcan a un mayor crecimiento y una mayor rentabilidad[1].

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