El análisis y la interpretación de datos han ocupado un lugar central con el advenimiento de la era digital, sin embargo, la gran cantidad de datos puede ser aterradora. De hecho, un estudio de Seed Scientific encontró que el suministro total de datos en 2020 fue de 44 zettabytes (1 Zettabyte (ZB) = 1000 Exabytes = 1 millón de petabytes = 1,000 millones de terabytes). Para comprender e incluso dimensionar el crecimiento de la acumulación de datos en la última década, en 2012 se estimaba que el total de data era de 2,9 billones de gigabytes.
Basándose solamente en esa cantidad de datos, está claro que la tarjeta de presentación de cualquier empresa exitosa en el mundo globalizado de hoy será la capacidad de analizar datos complejos, producir información procesable y adaptarse a las nuevas necesidades del mercado… todo a la velocidad del pensamiento.
Los cuadros de mando empresariales son las herramientas de la era digital para los grandes datos. Capaces de mostrar indicadores clave de rendimiento (KPI) para análisis de datos tanto cuantitativos como cualitativos, son ideales para tomar decisiones de mercado aceleradas y basadas en datos que empujan a los líderes de la industria de hoy hacia el éxito sostenible. A través del arte de la comunicación visual simplificada, los tableros de datos permiten a las empresas participar en la toma de decisiones informadas y en tiempo real y son instrumentos clave en la interpretación de datos. En primer lugar, busquemos una definición para comprender qué hay detrás del significado de la interpretación de datos.
¿Qué es la interpretación de datos?
La interpretación de datos se refiere al proceso de utilizar diversos métodos analíticos para revisar los datos y llegar a conclusiones relevantes. La interpretación de los datos ayuda a los investigadores a categorizar, manipular y resumir la información para responder preguntas críticas.
La importancia de la interpretación de los datos es evidente y por eso es necesario que se haga correctamente. Es muy probable que los datos provengan de múltiples fuentes y tienden a ingresar al proceso de análisis con un orden aleatorio. El análisis de datos tiende a ser extremadamente subjetivo. Es decir, la naturaleza y el objetivo de la interpretación variarán de un negocio a otro, probablemente en correlación con el tipo de datos que se analizan. Si bien existen varios tipos diferentes de procesos que se implementan en función de la naturaleza de los datos individuales, las dos categorías más amplias y comunes son el «análisis cuantitativo» y el «análisis cualitativo».
Sin embargo, antes de que puedas comenzar cualquier investigación seria de interpretación de datos, debe entenderse que las presentaciones visuales de los hallazgos de datos son irrelevantes a menos que se tome una decisión acertada con respecto a las escalas de medición. Antes de que pueda comenzar cualquier análisis de datos serio, se debe decidir la escala de medición para los datos, ya que esto tendrá un impacto a largo plazo en el ROI de interpretación de datos. Las diferentes escalas incluyen:
- Escala nominal: categorías no numéricas que no pueden clasificarse ni compararse cuantitativamente. Las variables son exclusivas y exhaustivas.
- Escala Ordinal: categorías exclusivas que son exclusivas y exhaustivas, pero con un orden lógico. Las calificaciones de calidad y las calificaciones de acuerdo son ejemplos de escalas ordinales (es decir, bueno, muy bueno, regular, etc., O de acuerdo, muy de acuerdo, en desacuerdo, etc.).
- Intervalo: una escala de medición donde los datos se agrupan en categorías con distancias ordenadas e iguales entre las categorías. Siempre hay un punto cero arbitrario.
- Relación: contiene características de los tres.
Para una revisión más profunda de las escalas de medida, lea nuestro artículo sobre preguntas de análisis de datos. Una vez que se han seleccionado las escalas de medición, es hora de seleccionar cuál de los dos amplios procesos de interpretación se adaptará mejor a sus necesidades de datos. Echemos un vistazo más de cerca a esos métodos específicos de interpretación de datos y posibles problemas de interpretación de datos.
