Análisis granular de datos
Análisis granular de datos
El concepto de análisis granular de datos engloba el procedimiento de evaluar elementos de datos concretos y precisos para descubrir el conocimiento y la transformación que suelen quedar ocultos en los datos agregados. Esta tendencia es de suma importancia para tomar decisiones sobre la base de conocimientos precisos, ya que es una puerta de entrada para que las empresas identifiquen cifras, variantes y potenciales a nivel microscópico.
¿Qué importancia tiene el análisis granular de datos en la empresa?
La posibilidad de realizar análisis granulares de datos en el mundo profesional es muy importante. Este tipo de análisis permite a los ejecutivos examinar segmentos de datos más específicos y exactos que nunca. A modo de ejemplo, una empresa minorista podría utilizar la técnica empleando el caso de los historiales de compra personales de sus clientes para elaborar recomendaciones multimedia, aumentando así el nivel de ventas con un mejor compromiso del cliente. Gracias al #[data-analysis-software-(https://www.ieee802.org/15/pub/2007/051876r1.pdf) que los minoristas pueden obtener de los hábitos de compra de los clientes, pueden aplicar directamente a los datos y editar sus operaciones, con lo que los clientes quedan más satisfechos.
¿En qué se diferencia el análisis de datos granulares del análisis de datos agregados?
Aunque el análisis de datos agregados resume los datos en categorías más generales, el análisis de datos granulares se centra en los datos únicos y particulares. Por ejemplo, el análisis agregado que muestra las ventas totales por zona es diferente del análisis granular, que presenta las ventas por tiendas regionales o incluso los datos demográficos de los clientes. Es importante hacer esta diferenciación porque estos datos granulares a menudo proporcionan información sobre tendencias que no se habrían detectado con los datos agregados.
¿Qué herramientas se utilizan habitualmente para el análisis de datos granulares?
Algunos de los programas informáticos más utilizados para el análisis de datos granulares son los de visualización de datos, como Tableau, las plataformas de inteligencia empresarial, como Power BI, y las herramientas de programación de análisis estadístico, como R y Python. Estas plataformas permiten a los usuarios manipular y visualizar datos a un nivel granular, lo que posibilita un análisis más profundo. Por ejemplo, un equipo de marketing puede aplicar Tableau para diseñar cuadros de mando elaborados que muestren el comportamiento de los clientes en diversos segmentos.
¿Cuáles son algunos de los retos asociados al análisis de datos granulares?
El tratamiento de una gran cantidad de datos, los problemas de integridad de los datos y el grado de complejidad en la realización de análisis son los principales retos del análisis de datos granulares. Los datos detallados suelen provocar una sobrecarga de información y percepciones que no se tienen en cuenta. Por otra parte, es sumamente importante determinar que los datos granulares son realmente concluyentes y pertinentes, ya que los datos de baja calidad pueden dar lugar a lo contrario. Por ejemplo, cuando una empresa examina datos erróneos sobre sus clientes, puede juzgar mal los hábitos de compra y, por tanto, planificar estrategias que no sean eficaces.