¿Y esto de los datos... para qué sirve?

¿Has oído alguna vez a alguien decir algo como “Estoy trabajando en analítica de datos” o “La empresa ahora toma decisiones basadas en datos” y has asentido con la cabeza como si supieras perfectamente de qué hablan, mientras en realidad pensabas: “¿Qué demonios es eso?”

No estás solo. Hoy vamos a hablar de qué es eso de “Data Analytics”, en qué se diferencia de la inteligencia de negocio, por qué los datos sucios pueden arruinarlo todo (como cuando haces una tortilla con huevos podridos), y cómo la inteligencia artificial está revolucionando este mundillo.

1. ¿Qué es Data Analytics y por qué debería importarte?

La analítica de datos es básicamente el arte de mirar datos y encontrarles sentido. Es como ser detective, pero en vez de una lupa tienes un Excel (o si eres más pro, una herramienta como Power BI, Tableau, Python o R). 

Imagina que tienes un restaurante y recoges información de qué platos se venden más, a qué hora la gente viene y cuánto gastan de media. Con esos datos puedes ver patrones:

• ¿Tus clientes piden más paella los viernes?

• ¿Los lunes no entra ni el gato?

• ¿Los que piden postre también suelen pedir café?

La analítica de datos te permite descubrir tendencias, anticiparte a lo que viene y tomar decisiones más inteligentes.

 2. ¿Es lo mismo que Business Intelligence (BI)?

 Aquí viene la clásica confusión: Data Analytics, BI, Data Science, Machine Learning… ¿todo lo mismo? Nope. Te explico:

• Business Intelligence (BI): Es como mirar por el retrovisor. Te dice qué ha pasado. “¿Cuántas ventas tuvimos el mes pasado?”, “¿Qué producto se vendió más?” Se enfoca en reportes, dashboards y KPIs.

• Data Analytics: Va más allá. No solo te dice qué pasó, sino también por qué y qué puede pasar. Puede ser descriptiva, predictiva o prescriptiva (te recomienda acciones).

• Data Science y Machine Learning: Son el siguiente nivel. Usan algoritmos para predecir comportamientos, clasificar cosas, automatizar decisiones… No es magia, pero lo parece.

Resumen express:
BI te cuenta el cuento, Analytics te explica la moraleja, y Data Science te predice el próximo capítulo.

3. “Shit in, shit out” — El drama de los datos sucios 

Aquí entra el concepto de data cleansing o limpieza de datos. Es asegurarte de que no estás analizando datos erróneos, duplicados, vacíos o absurdos.

Ejemplos clásicos:

• “Pepe García”, “Pepe G.” y “José García” = misma persona, tres registros.

• Correos falsos como [email protected].

• Fechas como 01/01/1900 (¿de verdad vendiste algo en 1900?).

Si analizas datos basura… el resultado será, efectivamente, basura. O como decimos en el mundillo:

4. ¿Y qué pinta la Inteligencia Artificial en todo esto?

Mucho. La IA está cambiando el juego. Aquí algunos superpoderes:

• Detecta anomalías antes de que tú las veas.

• Predice comportamientos: ventas futuras, rotación de empleados, cancelaciones…

• Limpia datos automáticamente: corrige errores, elimina duplicados, estandariza formatos.

• Explica resultados en lenguaje natural: como si ChatGPT te contara qué está pasando en tu negocio.

La IA no reemplaza al humano (todavía), pero sí es como tener un becario que nunca duerme, no se queja y sabe de todo.

5. Caso práctico: El bar de Manolo

Manolo tiene un bar de toda la vida. Lleva el negocio “a ojo”. Pero su hija le convence para digitalizarlo un poco y registrar los pedidos con una app.

Después de 3 meses analizan los datos:

• Los jueves hay más raciones (¡hay fútbol!).

• Los calamares se venden más con promoción.

• Los clientes fieles siempre vienen los mismos días.

Entonces Manolo:

1. Lanza promo de ración + caña los jueves → ventas +18%.

2. Compra calamares solo cuando hace falta → menos desperdicio.

3. Crea un grupo de WhatsApp con los clientes top → más fidelidad.

¿Resultado? Más ingresos, menos pérdidas y Manolo durmiendo mejor. Todo, gracias a usar sus datos con un poquito de cabeza.

¿Y ahora qué?
 

No necesitas un máster en Harvard ni un ejército de analistas. Solo entender lo básico, tener curiosidad y usar los datos como brújula.

Y hasta aquí esta semana.
OK, Bye ✌️