Nuestro Proceso de Análisis de Datos
En DELAP ENGINEERING, convertimos tus datos en una ventaja competitiva mediante un proceso riguroso y orientado a resultados. Haz clic en cada paso para ver más detalles.
Iniciamos entendiendo tus metas comerciales y los desafíos que buscas resolver con el análisis de datos. Definimos KPIs y preguntas clave.
En esta fase inicial, nos enfocamos en:
- Identificar los problemas de negocio específicos que el análisis de datos puede resolver.
- Definir claramente los Key Performance Indicators (KPIs) y métricas de éxito.
- Entender el contexto de la industria y las particularidades de tu empresa.
- Alinear las expectativas sobre los resultados y el impacto del proyecto.
Identificamos y recopilamos datos de diversas fuentes. Realizamos un análisis exploratorio para entender la calidad, estructura y potencial de los datos.
Este paso implica:
- Mapeo de fuentes de datos internas y externas (Bases de datos, APIs, archivos planos, etc.).
- Extracción de datos y consolidación en un repositorio central si es necesario.
- Análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar patrones iniciales, anomalías y calidad de los datos.
- Documentación del linaje y las características de los datos.
Procesamos y transformamos los datos crudos, manejando valores atípicos, datos faltantes y asegurando la consistencia para un análisis preciso.
La calidad de los datos es fundamental. Aquí nos encargamos de:
- Limpieza de datos: manejo de valores nulos, duplicados, errores de formato.
- Transformación de datos: normalización, escalado, creación de nuevas variables (feature engineering).
- Integración de datos de múltiples fuentes.
- Validación de la calidad y consistencia de los datos preparados.
Aplicamos técnicas estadísticas, algoritmos de machine learning y modelos predictivos para extraer insights, identificar patrones y responder a las preguntas de negocio.
Seleccionamos y aplicamos las técnicas analíticas más adecuadas:
- Análisis descriptivo para resumir las características principales de los datos.
- Análisis diagnóstico para entender las causas de eventos pasados.
- Análisis predictivo para pronosticar tendencias futuras (ej. modelos de regresión, series temporales).
- Análisis prescriptivo para recomendar acciones óptimas (ej. algoritmos de optimización).
- Desarrollo y validación de modelos de Machine Learning si es pertinente.
Configuramos e integramos herramientas líderes de analítica web y de producto como Google Analytics y PostHog para un seguimiento detallado.
Maximizamos la recolección de datos valiosos mediante:
- Configuración avanzada de Google Analytics (GA4) para seguimiento de eventos y conversiones.
- Implementación de PostHog para análisis de producto, funnels y retención de usuarios.
- Creación de planes de seguimiento personalizados (tracking plans).
- Integración con gestores de etiquetas (ej. Google Tag Manager).
- Aseguramiento de la privacidad y cumplimiento normativo (ej. GDPR, CCPA).
Creamos dashboards interactivos e informes visuales claros que comunican los hallazgos de manera efectiva, facilitando la toma de decisiones informada.
La comunicación efectiva de los insights es clave:
- Diseño de visualizaciones de datos impactantes y fáciles de entender (gráficos, mapas, tablas).
- Desarrollo de dashboards interactivos para exploración de datos (ej. Power BI, Tableau, Looker, PostHog Dashboards).
- Elaboración de informes detallados con conclusiones y recomendaciones.
- Presentación de los resultados a los stakeholders de forma clara y concisa.
Integramos las soluciones de análisis en tus sistemas existentes o desarrollamos nuevas herramientas para que puedas aprovechar los insights en tu día a día.
Llevamos los insights a la acción:
- Despliegue de modelos de Machine Learning en producción.
- Integración de dashboards y reportes en los flujos de trabajo existentes.
- Automatización de procesos de recolección y análisis de datos.
- Capacitación a los usuarios para el uso de las nuevas herramientas y soluciones.
Realizamos un seguimiento del rendimiento de las soluciones implementadas, ajustando modelos y actualizando análisis para asegurar su relevancia y efectividad a largo plazo.
El análisis de datos es un proceso iterativo:
- Monitorización continua del rendimiento de los modelos y la precisión de los análisis.
- Reentrenamiento de modelos con nuevos datos para mantener su efectividad.
- Identificación de nuevas oportunidades de análisis basadas en la evolución del negocio.
- Soporte técnico y resolución de incidencias.
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