Última actualización: 30 · 03 · 2023
Vivimos en un tiempo en que estamos cegados por el auge del Big Data y las empresas hacen alarde de su cultura orientada a datos. Como dice el director de research de Google Peter Norvig «No tenemos mejores algoritmos, simplemente tenemos más datos». Por eso creo que el salto diferencial en estos tiempos no está tanto en la tecnología como en los sistemas de integración y tratamiento de los datos, que es lo que realmente cambia la forma de hacer las cosas, por lo que veremos a continuación si estudiar Analítica Web merece la pena.
Es mucho más interesante y accionable decir «Vamos a analizar conjuntamente los datos de CRM y los de la experiencia de usuario para poder entender mejor la relación que el cliente tiene con nosotros» que «Vamos a hacer Big Data».
Al principio, la analítica web trataba de estudiar y gestionar la información tradicional y dar soporte a las decisiones internas. El Big Data es algo diferente ya que en lugar de hacer informes y presentaciones que permitan tomar decisiones a los stakeholders, los científicos de datos normalmente profundizan en diferentes tipos de datos por medio de algoritmos para poder optimizar servicios y productos, encontrar nuevas líneas de negocio, etc...
Un analista web toma un histórico de datos, lo prepara y analiza, encuentra un modelo que le permite elaborar una o varias hipótesis y según los resultados obtenidos recomienda una acción o varias acciones al stakeholder. Los analistas web trabajan en todas las fuentes posibles de datos para encontrar nuevos patrones de comportamiento, alertar sobre las anomalías y los cambios y ser capaces de actuar en consecuencia.
Se ha generado y se está generando tal cantidad ingente de datos que no hay tiempo suficiente para analizarlos, por lo que el objetivo es analizar los datos con la mínima intervención humana, para poder llegar a tener la agilidad suficiente como para ser capaces en el mínimo tiempo posible de encontrar vías de afrontar lo que nos vamos encontrando.
El Big Data nos puede ayudar mucho en la parte de estudiar y tomar mejores decisiones, ya que el valor primario es añadir nuevas fuentes de datos para encontrar modelos descriptivos y predictivos. Es decir, si tenemos datos de lo que nos compran los usuarios, seguramente podemos añadir los datos del servicio al cliente, los datos de devolución de productos, los datos de lo que comentan los compradores en redes sociales, etc… Lo que quiero decir con esto es que la clave para tomar mejores decisiones es ir añadiendo contexto e información a los datos primarios. Si solamente tenemos una fuente de datos, nuestras hipótesis van a ser más básicas que si contamos con otros tipos de datos que nos ayudan a entender la situación y a predecir qué puede pasar si realizamos esta acción o esta otra.
El objetivo en ambas disciplinas sigue siendo el mismo: tomar decisiones, pero las herramientas son diferentes. Ahora mismo se pueden utilizar tecnologías que analizan sentimientos de usuarios o llamadas al callcenter y transforman la información que antes no se podía procesar de manera eficiente en datos que sí pueden servir para identificar a los clientes descontentos, por ejemplo. O ser capaces de entender el uso de diversos canales y dispositivos que el cliente utiliza antes de comprar. Este análisis incluyen datos estructurados, semiestructurados y completamente desestructurados y eran complicados de gestionar en empresas que disponen de muchos potenciales clientes. Cada vez es más fácil ahondar en esta maraña de datos, con la tecnología adecuada y los perfiles adecuados.
El descubrimiento termina en una idea de un nuevo producto, servicio o de un factor que identifica mejor un nuevo camino. Sin embargo el análisis basado en la optimización es básicamente dar con mejores maneras de actuar, de cambiar las cosas. En el descubrimiento la intervención humana debe ser para dar con el algoritmo o modelo más sólido y en la optimización la intervención humana debe ser para unir las piezas del puzzle y dar con la mejor estrategia para afrontar un problema.
Y ahora mismo lo mejor que puede hacer una organización es hacer trabajar la optimización y el descubrimiento de manera conjunta para beneficiarse del conocimiento que de los datos tendrán ambas estructuras. Con el tiempo estos dos perfiles tomarán lo mejor uno del otro y el analista podrá usar la tecnología para optimizar y descubrir y el científico podrá usar el conocimiento del negocio para descubrir y optimizar. Ahora mismo están lejos de tener el mismo perfil pero a la vez están muy cerca en la manera de pensar y de llegar a accionar en base a los datos.
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El Máster de Analítica Web ha ido evolucionando desde que vio la luz en 2011 para poder formar a los mejores profesionales en la toma de decisiones en base a los datos, ahora mismo estamos:
Por lo tanto, estudiar analítica web (además de que a día de hoy sigue siendo una disciplina muy demandada por las empresas), es una buena opción si lo que quieres es formarte en la cultura del dato y (todavía) no tienes perfil para entrar directamente en el campo del Big Data.
Si te hemos convencido de estudiar, es el momento de que veas toda información de nuestro Máster de Analítica Web.
Gemma Muñoz (@sorprendida)
El artículo ¿Vale la pena estudiar ahora Analítica Web? fue escrito el 2 de febrero de 2016 y actualizado por última vez el 30 de marzo de 2023 y guardado bajo la categoría Analítica Digital. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre ¿Vale realmente la pena estudiar Analítica Web hoy en día? La respuesta es que sí, y te lo argumentamos con Gemma Muñoz. bajo las siguientes etiquetas Analítica web, Big data, kschool, master analitica web.
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