by Autor invitado - Brandon Mora 59 Comentarios
Debido al boom de las soluciones basadas en datos, es importante detallar cuál es el proceso para generar análisis de datos para la toma de decisiones. El avance en cuanto a herramientas y capacidad de las computadoras para efectuar cálculos de manera rápida, ha permitido evidenciar situaciones en diversos campos, desde la economía hasta la demografía e incluso la genética. A continuación, te presentamos seis pasos prácticos para producir análisis de datos más efectivos:
1.- Define bien tu problema
Para plantear una solución basada en datos de manera efectiva, la piedra angular para lograr los resultados deseados es definir el problema de una forma clara y concreta. Si dos personas no pueden ponerse de acuerdo sobre la naturaleza del problema, mucho menos podrán llegar a un consenso sobre su resolución. Este mismo principio se aplica a las computadoras, que básicamente son una extensión de nuestra mente, destinadas a recibir instrucciones y proporcionar resultados. Asegúrate de tener claro el “qué” de tu problema, ya que esto facilitará mucho el proceso de formular el “cómo” resolverlo.
2.- Conoce tus datos
Basado en el problema que deseas resolver, es igualmente importante tener una comprensión clara de tu objetivo deseado antes de abordarlo. Consideremos un escenario del mundo real: Supongamos que deseas responder a la pregunta, ¿Cuál es la tendencia de crecimiento de las exportaciones en Latinoamérica y el Caribe durante la última década? En este caso, tu conjunto de datos ideal consistiría en datos históricos de exportaciones por país que cubra los últimos diez años. Al conocer tu entorno de datos, identifica qué datos le hacen falta, y realiza una revisión en portales de datos abiertos para dar con estos y consumirlos. Una buena referencia para ello es iniciar con elcatálogo de datos abiertos del Banco Interamericano de Desarrollo. Algunos conjuntos de datos que pueden ser de tu interés incluyen:
- Encuesta a firmas exportadorasde América Latina y el Caribe
- Indicadores Socialesde Latinoamérica y el Caribe
- Latin Macro Watchcon indicadores macroeconómicos y financieros en Latinoamérica y el Caribe
- Bases de datos de instituciones políticascon datos institucionales y electorales
3.- Identifica el set de datos ideal
Una vez identificado tu conjunto de datos estudia también los metadatos (las características de sus datos) como el tamaño, naturaleza de las variables, alcance, entre otros. En muchos casos, los conjuntos de datos están acompañados de referencias, como diccionarios de datos que proporcionan información detallada sobre las variables incluidas. Una vez que hayas examinado minuciosamente estos detalles, es hora de comenzar con un análisis exploratorio de las variables que son relevantes para tu objetivo. Por ejemplo, si estás trabajando con datos relacionados con el crecimiento de las exportaciones en América Latina y el Caribe, podrías iniciar utilizando gráficos de barras para visualizar patrones y tendencias. Te recomendamos consultar nuestro blog deherramientas para analizar y visualizar datos, donde encontrarás referencias útiles que pueden ser de gran ayuda.
4.- Haz tu análisis reproducible
Como muchas veces la intención de un análisis es comunicar una evidencia o hecho mediante datos, es importante que las demás personas involucradas sepan exactamente cuál fue tuestrategia para llegar a ese resultado. En este sentido, los manuales de usuario y las guías desempeñan un papel sumamente valioso, especialmente cuando se trata de análisis que deben repetirse de forma periódica. Si se dispone de la capacidad técnica, la opción más recomendable es la creación de un script o código que implemente la solución. De esta manera, utilizando los mismos datos, siempre se obtendrán los mismos resultados, lo que evita confusiones o posibles errores de interpretación. Existen lenguajes de programaciónespecializados como R para computación estadísticao Python, entre muchos otros.
5.- Reta tu análisis
Ya teniendo resultados preliminares,somete tus resultados a prueba. Puedes hacerlo a través de revisiones realizadas por personas que no estuvieron involucradas en el proceso o mediante pruebas manuales. Este proceso permite identificar posibles problemas, ya sea relacionados con el formato de los datos o con los cálculos, que pueden ser corregidos y mejorados sin necesidad de alterar la perspectiva del problema. Recuerda el viejo adagio: “basura entra, basura sale” (garbage in, garbage out). Un análisis mal planteado conlleva a malos resultados.
6.- Presenta tu análisis en formatos multiplataforma
Es decir, no te comprometas con unaherramienta. Las personas suelen tener una variedad de entornos informáticos en sus dispositivos. Algunos pueden no tener instalado Microsoft Excel, que para muchos es una herramienta indispensable. Otros pueden preferir ver los resultados en sus teléfonos móviles o en computadoras con sistemas operativos Linux o Mac.Es mejor utilizar archivos en formatos como CSV(archivos separados por coma), .txt (archivos de texto plano) o HTML (como las páginas web) que independientemente del dispositivo que se utilice los resultados pueden ser fácilmente visibles.
¿Cuál ha sido tu experiencia en el manejo y análisis de datos? Te invitamos a compartir tu experiencia en la sección de comentarios y a que nos cuentes si este artículo te ha sido de utilidad.
Artículo originalmente escrito por Eladio Montero, de Grupo Inco, y actualizado en diciembre 2023 por Brandon Mora del BID.
Brandon Mora
Brandon Mora es consultor de datos e información en el Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Ha trabajado como consultor de investigación y datos en el Departamento de Evaluación de Impacto del Banco Mundial, y como analista de datos en la oficina de planeamiento estratégico del Ministerio de Educación en Perú. Es economista graduado de la Universidad Andina del Cusco y además posee un MicroMaster en Data, Economía y Política del Desarrollo del MIT.
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Muchas gracias por sus aportes a la efectividad de estos procesos que en ocasiones son cruciales y afectan la vida de muchas personas en los programas de desarrollo social.
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Arcilo DiceConsidero que estas herramientas de análisis de datos facilitan dar un mejor uso a los datos, mejores decisiones y disminuye costos en las ‘áreas de las empresas y automatizar procesos sistemicos de la empresa.El uso de datos contribuye en cadena de valor a posicionar la transformación digital…
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- Missael Dice
Gran aporte, es importante retomar estos pequeños pasos los cuales nos pueden ayudar a mejorar la calidad de nuestros análisis sean tanto del ambito cuantitativo, cualitativo o mixto.
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- Lucrecia Gordillo Dice
Muy útil para el Control de Gestión! Gracias!
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- eduardo parra Dice
Muchas gracias por estos pasos a seguir ya que para generar un buen análisis debemos tener una buena base a seguir.
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- Rafael Peralta Dice
Gracias por sus valiosos aportes. ¿La herramienta SPSS podría ser útil para el análisis de datos cuantitativos?
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- Gabriel Lugo Dice
Qué herramientas recomiendan para la definición del problema? Existe alguna metodología que facilite identificar el problema y que facilite la evaluación de que lo que se plantea como problema realmente lo es? y no es un sólo un síntoma pero la causa raíz de éste está mucho menos evidente que lo que se cree y se ha planteado como “problema”?
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- Melissa Villalobos Dice
Muchas gracias por el aporte compañero.
Me parece muy oportuna la síntesis que se hace de los pasos y la secuencia que sigue. Saludos desde Heredia, pura vida!Reply
- carlos mogollon Dice
Bien concreto el articulo, aunque me quedo una duda acerca del paso 4 cuando dice que es importante hacer un script o código, supongo que habrá que utilizar algún lenguaje de programación y hacer ejecutable el modelo?
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- Leopoldo Dice
Puntos bien concretos. Gracias por compartir. Quisiera saber su recomendación sobre cuál software de análisis estadístico prefiere usted: R o SPSS (o su versión libre PSPP).
Muchas gracias!
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- Patricia Dice
Unos pasos simples, pero importantes. Detallados y facil de entender. Gracias por el aporte
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- CLELIA Dice
EXCELENTE APORTE MUCHAS GRACIAS
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- Carmen Dice
Realmente es muy importante conocer los metadatos, nos ayuda a ver la confiabilidad de información y co respaldar el análisis
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- Beatriz Ruiz Dice
Gracias por el aporte, practico y realizable
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- Filiberto Dice
Los 6 pasos para el análisis de datos es indispensable para un evaluador, investigador u otros a académicos, porque le ayuda en su trabajo para buscar nuevas mejoras.
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- Emily Moradel Dice
Eladio, muy buen artículo!
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Excelente y fácil metodología.
Útil también para los proyectos de investigaciónReply
- Jorge Zeña Callacná Dice
Jorge Zeña
La relación de los pasos me parece muy importante para estructurar el manejo de los datos. Pero, mi duda es ¿cómo tener confiabilidad en los datos cuando uno no participa en la obtención de los mismos?.
GraciasReply
- Joaquin Diaz Dice
Muy buena aportación sin embargo me hubiera gustado que agregaras algunas herramientas que existen para no depender solo de excel y power point
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- ALDO GIOVANNI MACERA ARONES Dice
Es muy Importante el análisis de datos, para quienes tenemos la responsabilidad de brindar información, los que trabajamos en seguimiento y evaluación de proyectos
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- María Collantes Dice
Una descripción concreta y precisa de los momentos que debemos cumplir para el análisis de datos. Gran aporte para llegar a buenos resultados, pues justamente la políticas que no llegan a funcionar probablemente tengan su asidero desde el inicio de su análisis para determinar el problema real a solucionar, mucho más si éste comprende un listado de raíces de origen.
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- Roque Dice
Pasos muy específicos que son de gran ayuda, gracias por compartirlos
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- Juan Luna Trejo Dice
Muchas gracias por el aporte. La gestión de datos sin sesgos es una herramienta necesaria para la toma de decisiones que conlleva a la solución práctica de problemas en beneficio de la comunidad.
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Un buen análisis de datos, dará a lugar a una buena toma de decisiones y estos 6 pasos son un aporte muy significativo a ese proceso. Gracias por compartir.
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- Ricardo Zerbinatti Dice
Pasos muy utiles y de gran ayuda las sugerencias de herramientas. Gracias a todos
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- Edgar Rosales Dice
Muchas gracias por el texto presentado. Es muy didáctico, práctico y útil, lo cual lo convierte en una herramienta de consulta confiable.
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- Silvia Dice
Excelente aporte. Corto, preciso y conciso. Saludos
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- Carlos Alberto Escobar Dice
Muchas Gracias por los elementos publicados, estos tips a tener en cuenta para el analisis de datos en general.
- pilar rodriguez Dice
Concreto y directo, gracias por la orientación.
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- Saúl Valdovinos Dice
Muy buen procedimiento, paso a paso para la identificación y análisis de datos
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Excelente material de apoyo y refuerzo para tener mayor claridad del concepto de Análisis de datos.
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- Verónica Velasco V Dice
Excelentes recomendaciones para una mejor análisis de datos. Gracias
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- alfonso Dice
Felicitaciones por tan importante aporte
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- Evangelina Sánchez G. Dice
Me llamó poderosamente la atención la recomendación de permitir a otras personas que analicen lo que hicimos en el análisis de datos, ya que he descubierto en mi paso por la administración que me resulta difícil colaborar de esa manera con los compañeros, y efectivamente, como decimos en mi país “cuatro ojos ven más que dos” o “dos mentes piensan mejor que una”. Por otro lado, algo que sí me ha funcionado y veo que es una recomendación del autor del blog es el redactar una guía para uno mismo, para hacer reproducible el análisis y reporte de los datos, pues efectivamente, a veces uno mismo olvida su propia metodología y si queremos que dichos datos sirvan de algo en el futuro es preciso indicar el camino a quien nos suceda en el puesto.
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- Enrique Gutiérrez Dice
Muy básico, genérico.
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- Josefina Coutino García Dice
Los 6 pasos para el análisis de datos, son una cadena de valor que te conduce a toma decisiones informadas, ;étodo realmente útil
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Los seis pasos del Analisis de datos, nos permite obtener datos confiables en los resultados de un proyecto en ejecucion, y la transparencia del mismo.
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- sandra sanchez Dice
Muy buena explicación los 6 pasos: breves concisos y super ccomprensibles
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- Estrella Asenjo Valdivieso Dice
Muchas gracias por la síntesis clara y puntual. Estoy segura que me permitirá seguir el curso y concluirlo con éxito.
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- Clara Jiménez Dice
Excelente información sobre los 6 pasos para un buen análisis de datos. Muchas gracias
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- Carlixta Reynoso Florentino Dice
Muchas gracias por definir con claridad estos seis pasos, los cuales nos ayudaran a tener éxito en el análisis de los datos. Serán de mucha utilidad…
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- Aura Mercedes Dice
Excelente aporte, muy buenos ejemplos utilizados por el autor.
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- KENNY LUIS FABIAN Dice
Muy buena guía; uno de los inconvenientes para tomar decisiones basadas en análisis de datos está justamente en identificar claramente el problema. En la práctica hay la tendencia en intentar explicar un conjunto de problema sin discriminar previamente la data que los explica.
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- Ing. Selva Esteva Dice
Muchas gracias por el aporte. Seguramente son prácticas que todos conocemos pero no siempre seguimos. Invariablemente valoro la capacidad de síntesis de vuestras recomendaciones, de lo que sea, son un clásico, no enevejecen!
Afectuoso saludo, SelvaReply
- Allan Ugalde Rojas Dice
Muchas gracias por las recomendaciones. Son de mucha utilidad
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- Mireya Quintana Dice
Muchas gracias por la información, es bastante clara y concisa. La aplicaré para la realización de mi tesis. Saludos.
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- Joel Pérez Fernández Dice
Gracias por la explicación y orientación en el análisis de datos. Particularmente, el material se ofrece de una manera clara y sencilla para su fácil comprensión.
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- ROCIO ARRIETA Dice
Gracias, interesante los pasos a seguir, intento llevar los pasos al fortalecimiento de un Hospital que esta como un territorio en desastre, por la afectación de la corrupción y los desvíos de fondos y débil inclusión del personal asistencial para mejorar la atención.
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- Ingrid Polanco Dice
Estos 6 pasos determinan la ruta base para el manejo de datos, Muchas gracias por la información y orientaciones
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- FRANCISCO LUIS RAMON TORIBIO Dice
Un buen esquema integral, que permite lograr eficiencia en los resultados a encontrar…gracias
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- Carlos López Mendizábal Dice
Muchas gracias por compartir estos seis pasos para analizar nuestros datos, ya que son aplicables en organizaciiones privada y públicas.
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- Maria Fernanda Corado Dice
Interesante aporte, puesto que nos ayuda a conocer los pasos correctos para analizar los datos e información que poseemos.
Gracias por compartir.Reply
- Smile Barillas Dice
Muy amable por compartir estos pasos para realizar un buen análisis de datos.
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- Rocío Natalia De María Gándara Barrientos Dice
En realidad estos 6 pasos ayudan a definir la situación considerada problema y los pasos a seguir para poder encontrar la mejor solución. Lo primero que me vino a la mente es que puede servir para una Auditoría de Desempeño. Gracias!
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- José Carlos Quan Dice
Excelente artículo. Lo que me parece muy interesante es el énfasis que se debe hacer en definir la respuesta que se quiere obtener antes de iniciar con la recopilación y estructuración de los datos que se van a obtener, y tiene todo el sentido del mundo! En la manera que sepamos lo que estamos buscando, será más fácil encontrarlo.
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- Ofelia Tunche Dice
La información es poder, y el tener un buen análisis sobre la información hace de esto algo importante, contar con bases fundamentales y buenos rudimentos nos abre la puerta a este análisis de datos, el artículo es muy bueno, nos brinda una perspectiva diferente, al momento de la toma de decisiones. En conclusión es un artículo de ayuda.
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- Angela Figueroa Dice
Indispensable la utilización de herramientas tan importantes, para la gestión de datos.
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- Mildred Patricia Hernàndez Hernàndez Dice
El análisis de datos es de mucha importancia para las entidades Gubernamentales y estos 6 pasos ayudan a definir como se puede empezar con un análisis eficiente, teniendo claro los objetivos que se quieren lograr con dicho análisis. Otro punto importante en este tema es la estandarización de datos.
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- Christian Sumale Dice
Definitivamente la construcción de información nos permitirá a la toma de decisiones correcta sin embargo las fuentes deben ser confiables y es muy interesante tener un paso a paso nos simplifica la efectividad con la que se pueda construir esa información que para nosotros representara la confirmación o insumos para nuestro análisis.
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