La necesidad inicial surgía de la falta de visibilidad que muchas empresas tenían sobre sus propios datos. 

Como consultor de Business Analytics, actué como intérprete entre el lenguaje de los datos y el humano, creando visualizaciones claras y efectivas que permitieron a los equipos de negocio entender el resultado real de sus operaciones y descubrir oportunidades de mejora. 

Este enfoque facilitó la toma de decisiones basadas en información precisa y oportuna, lo que se tradujo en mejoras significativas en funnels de conversión, diseño de creatividades, segmentación de usuarios y modelos de negocio en general. 

Mi rol en estos proyectos fue integral, abarcando desde la gobernanza y calidad del dato hasta el análisis y la presentación de insights a los equipos de negocio. En primer lugar, determiné qué información era necesaria, su origen y en qué formato debía estar para su correcta interpretación. A partir de ahí, diseñé visualizaciones y generé dashboards interactivos que permitían explorar los datos de manera intuitiva. Además, realicé el análisis de los datos, extrayendo insights relevantes que posteriormente compartía con las áreas de negocio para su aplicación práctica.

Lideré directamente todas las fases del proceso, mi labor fue crucial para proporcionar la información necesaria que permitiera tomar decisiones estratégicas. En resumen, mi responsabilidad abarcó desde la ETL (Extracción, Transformación y Carga) de los datos, pasando por el diseño de dashboards y análisis de datos, hasta la automatización de reportes y la presentación de resultados.

1. Identificación del reto de negocio

El primer paso consistió en comprender a fondo el problema que la empresa quería resolver o el área específica que necesitaba optimización. Esto implicó reuniones con los equipos de negocio para definir claramente los objetivos y entender el contexto en el que se iban a aplicar las soluciones analíticas. La correcta identificación del reto permitió enfocar los esfuerzos en los puntos críticos que realmente necesitaban atención.

2. Identificación de preguntas clave o necesidades de información

Una vez definido el reto de negocio, se procedió a establecer las preguntas clave que los datos debían responder. Este paso fue fundamental para guiar el análisis, ya que permitió determinar qué métricas y KPIs eran relevantes. Preguntas como ¿Dónde estamos perdiendo clientes en el funnel de conversión? o ¿Qué campañas están generando el mejor ROI? ayudaron a enfocar el análisis y las visualizaciones.

3. Recolección de datos de diversas fuentes

El siguiente paso fue la recopilación de datos desde diferentes fuentes, que podían incluir plataformas de marketing, bases de datos internas, hojas de cálculo y sistemas ERP. Esta fase requirió coordinar con diferentes departamentos para obtener acceso a los datos necesarios y garantizar que la información recopilada fuera completa y precisa.

4. Unificación de datos y data cleansing

Una vez recolectados los datos, el siguiente paso fue su unificación en un formato coherente y estándar. Esto incluyó la eliminación de duplicados, la corrección de errores, el tratamiento de valores nulos y la estandarización de formatos. El data cleansing fue esencial para asegurar la calidad y la fiabilidad de los análisis posteriores.

5. Análisis inicial de los datos

Con los datos limpios y unificados, se realizó un análisis exploratorio para identificar patrones, tendencias y posibles anomalías. Esta fase permitió obtener una primera visión de la información disponible y sirvió como base para el desarrollo de insights más profundos.

Se combinaron diferentes dimensiones y variables de los datos para descubrir relaciones significativas y extraer insights valiosos. Por ejemplo, se cruzaron datos de ventas con perfiles demográficos de los clientes para identificar qué segmentos eran más rentables o se analizaron los canales de marketing para determinar cuáles generaban el mejor retorno.

6. Creación de dashboards e informes para negocio

A partir de los insights obtenidos, se diseñaron visualizaciones interactivas y dashboards personalizados que respondían directamente a las preguntas de negocio planteadas. Herramientas como Looker y Power BI permitieron crear paneles intuitivos y fácilmente interpretables, facilitando la comprensión de los datos por parte de los equipos de negocio.

Además de los dashboards, se elaboraron informes detallados que recogían los principales insights y recomendaciones derivadas del análisis. Estos informes se presentaron a los equipos de negocio para su implementación en estrategias y decisiones operativas.

7. Automatización y factorización de las soluciones analíticas

Para asegurar la continuidad y eficiencia del análisis, se automatizaron los procesos de recolección, limpieza y visualización de datos. Esto permitió que los dashboards y reportes se actualizaran automáticamente, proporcionando información en tiempo real sin necesidad de intervención manual constante.

8. Formación de los equipos para el uso de dashboards

Finalmente, se instruyó a los equipos de negocio en el uso de los dashboards y herramientas de visualización. Esta formación aseguró que los usuarios pudieran interpretar correctamente los datos y aplicar los insights en sus procesos diarios, maximizando el impacto de las soluciones analíticas implementadas.

La implementación de las soluciones analíticas tuvo un impacto significativo en la optimización de las inversiones y las conversiones de los clientes. La visualización clara de los datos permitió a los equipos de negocio entender qué estaba ocurriendo, cómo, cuándo y de qué manera, facilitando la identificación de oportunidades de mejora y la toma de decisiones informadas.

Gracias a la visibilidad proporcionada por los dashboards, los equipos pudieron detectar rápidamente qué estrategias estaban funcionando y cuáles no, permitiéndoles enfocar sus esfuerzos en las áreas más rentables y eliminar aquellas que no aportaban valor. Además, la capacidad de experimentar con nuevas soluciones y medir su impacto permitió a las empresas innovar de manera controlada, optimizando continuamente sus procesos y resultados.

Conclusiones y Aprendizajes Clave

Uno de los mayores desafíos durante estos proyectos fue la integración de los datos y la aseguración de su calidad. Sin datos precisos y consistentes, cualquier análisis o visualización pierde su valor, por lo que este paso fue fundamental para el éxito del proyecto. Otro desafío importante fue encontrar la visualización adecuada que respondiera de manera sencilla y efectiva a las preguntas de negocio planteadas. A menudo, la complejidad de los datos requería simplificaciones que no siempre eran fáciles de lograr.

Además, la gestión de expectativas de los clientes fue un aspecto crítico. Los equipos de negocio suelen querer visualizar toda la información posible, pero en el análisis de datos, a menudo menos, es más. Aprendí que es fundamental centrarse en las métricas que realmente aportan valor y ayudan a resolver los retos planteados. Excederse en la cantidad de datos puede saturar al usuario y dificultar la toma de decisiones, por lo que es esencial priorizar y enfocar el análisis en lo que realmente importa.

Finalmente, comprendí la importancia de conocer bien la materia que se está analizando. Para obtener insights de valor, es crucial entender el contexto del negocio y saber qué valores son atípicos o normales. Sin este conocimiento, es difícil interpretar correctamente los datos y detectar patrones relevantes.