Máster marketing digital y análisis de datos

Máster marketing digital y análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Realizar un análisis de datos detallado a través de las estrategias y herramientas apropiadas puede brindar muchos beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más ágiles y argumentadas, y fundamentadas en datos reales.
• Comprensión más amplia de lo que necesita nuestra audiencia, lo que ayuda a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar obstáculos de productividad que requieren medidas.
• Mejor entendimiento del avance financiero del negocio.
• Mayor claridad del riesgo, ayudando a la ejecución de acciones preventivas.
• Puede reportarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse a un golpe de vista, permitiendo agilizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha demostrado que disminuye los costes y, por tanto, aumenta los beneficios.

En al actualidad, muchos sectores emplean el análisis de datos para extraer información que pueda ser usada como guía para determinar qué racciones implementar dependiendo los resultados que pueden reportar. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa principalmente para predecir el comportamiento de los consumidores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el Big Data también aplicarse a la docencia, siendo de gran utilidad para escoger a los nuevos alumnos y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta muy útil en el mundo empresarial para crear un ambiente agradable entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para valorar potenciales talentos.

Máster marketing digital y análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es extraer datos relevantes, es indispensable que los analicemos, para lo cual, tenemos la opción de aplicar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, en algunas ocasiones, de manera gráfica. Están basados en la interpretación y el modo más común para de obtenerlos es a través de entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, por regla general, los investigadores buscan puntos comunes en las observaciones realizadas mientras recogen la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y se sustentan en resultados concretos.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos lo que busca es alcanzar una conclusión teniendo en cuenta exclusivamente el saber que el especialista ya conoce. La forma en la que obtiene los datos tiene que estar relacionada con la estrategia con la que tiene previsto estudiar y emplearla. Pero también debe comprobar que los datos recopilados sean fiables y reales. En este sentido, la táctica más usada por los especialistas son los cuestionarios online, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, contamos con distintos métodos de análisis de datos que podemos usar según nuestras necesidades y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, manipula e analiza los datos extraídos para transformarlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir tendencias futuras, ineficiencias, potenciales problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de mejorar los procesos de trabajo y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite identificar asociaciones y crear hipótesis y deducciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la detección y el uso de tendencias y modelos para crear estrategias empresariales prácticas y una gran capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del Big Data, es indispensable saber cuál es el orden que hay que seguir para conseguir los insights de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento cuenta con cinco pasos básicos:

1. Formular las preguntas: comienza seleccionando las preguntas adecuadas, que deben ser claras, medibles y precisas.
2. Perfilar las prioridades de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: estudia el tipo de datos que vas a precisar.
   • Decide cómo medirlo: reflexionar sobre la forma de medir la información también es importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, ya que el proceso de evaluación desacreditará o argumentará el análisis posteriormente.
3. Recoger la información: con la pregunta claramente formulada y sus metas de evaluación fijadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Decide qué información vas a poder recopilar y el modo de almacenamiento.
4. Estudiar la información: es el momento de llevar a cabo un examen detallado de la información. Intenta detectar tendencias y posibles conexiones, y clasifica y filtra la información teniendo en cuenta las variables establecidas.
5. Analizar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a enfrentar cualquier obstáculo, es posible que hayas llegado a una deducción eficaz. En ese caso, únicamente queda aplicar los resultados para planificar tus estrategias.

Máster marketing digital y análisis de datos | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

A lo largo de los últimos años, los datos han ido ganando interesante para las empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como las que no. La transformación digital de la información de los productos y compradores ha generado una increíble profusión de datos de gran relevancia para trazar campañas de negocios. Por este motivo, saber de Big Data es actualmente algo muy demandado.¿Te gustaría saber por qué?

• Muchas empresas utilizan tus datos personales: saber manejar grandes conjuntos de información ayuda a comprender nuestros propios datos, cómo se tratan y si debemos autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tu perfil en el sector de la tecnología: independientemente del trabajo que desempeñes, aprender a manipular la información y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu perfil resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones importantes que se ponen en marcha se hacen sustentadas en datos reales. Por esta razón, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a ello, sí es una magnífica forma de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los cargos más valorados por las grandes empresas hoy en día, pues poseen habilidades que les permiten recopilar y analizar los datos, de forma que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de datos, pero el auténtico experto es un lenguaje informático conocido como Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar y representar grandes cantidades de datos con mucha fiabilidad.
• Hay una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se posicionan entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más requeridas. Por esta razón, hay infinidad de ofertas de trabajo para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se ofrecen son muy interesantes.
• Los datos también son para mentes creativas: aunque no lo creas, la imaginación es fundamental en este sector. Una gran parte del Big Data se enfoca en encontrar propuestas creativas sobre cómo responder a una pregunta complicada o resolver un problema complicado. A lo que hay que añadir que a las empresas les interesa mucho que los datos estén siempre a disposición para que todos los miembros de la plantilla puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la representación de la información, cuya función es convertir grandes conjuntos de información en imágenes y gráficos que la gente pueda comprender.