¿Qué decisión quieres informar?
Por ejemplo, entender una variación, comparar períodos o investigar qué factores se relacionan con un resultado.
Análisis · Modelamiento de datos
Qué dicen tus datos, con la evidencia a la vista.
Analizamos y modelamos datos para responder una pregunta concreta. Entregamos hallazgos, supuestos y límites que tu equipo puede revisar.
01Preguntas mejor definidas
02Relaciones contrastadas
03Decisiones con más contexto
Lo que aprendimos en terreno
La mitad del análisis es acordar qué significa cada número.
Ventas puede significar facturado, cobrado o despachado. Si eso no está claro, cualquier modelo que se construya encima hereda el error.
01
Análisis exploratorio
Antes de concluir revisamos lo aburrido: registros duplicados, fechas en otro formato, meses que faltan. Ahí suelen estar las sorpresas.
02
Relaciones entre variables
Que dos cosas suban juntas no significa que una cause la otra. Separamos lo que los datos muestran de lo que todavía es una hipótesis.
03
Modelos estadísticos
Un modelo simple que el equipo entiende suele servir más que uno complejo que nadie puede explicar. Elegimos según la pregunta.
Cómo trabajamos con los datos
De fuentes dispersas a hallazgos con contexto.
Revisamos las fuentes, exploramos patrones y modelamos relaciones para explicar qué muestran los datos y qué conviene investigar después.
Fuentes
Calidad, estructura y datos disponibles
Exploración
Distribuciones, relaciones y valores atípicos
Modelamiento
Hipótesis, supuestos y límites
Hallazgos
Evidencia para orientar una decisión
Esquema conceptual con datos simulados. Las asociaciones se interpretan junto al contexto y no demuestran causalidad.
Cómo avanzamos
De una pregunta a un aprendizaje verificable.
Decimos con claridad qué muestran los resultados y qué no.
- 01
Enmarcar
La pregunta y la decisión que podría cambiar.
- 02
Explorar
Fuentes, calidad y relaciones en los datos.
- 03
Modelar y explicar
Hallazgos, supuestos y próximos pasos.
Una pregunta práctica
¿Tus informes hablan de lo mismo cuando muestran un indicador?
Dos cifras pueden diferir por sus períodos, fuentes o definiciones. Antes de modelar, conectamos cada métrica con su significado para que la comparación tenga sentido.
Qué podrás revisar con tu equipo
- 01
Una lectura de las fuentes
Identificación de datos relevantes, definiciones, problemas de calidad y límites que pueden afectar la respuesta.
- 02
Análisis y modelos revisables
Variables, transformaciones, supuestos y resultados documentados según el alcance, para que el equipo pueda seguir el razonamiento.
- 03
Hallazgos que orientan el siguiente paso
Una explicación de patrones, incertidumbres y nuevas preguntas, conectada con la decisión que motivó el trabajo.
Cuándo tiene sentido
Cuando los datos existen, pero todavía no enseñan lo suficiente.
Antes de automatizar, escalar o invertir en otra solución.
- 01
Hay muchos datos, pero cuesta convertirlos en una respuesta útil
- 02
Indicadores distintos parecen contar historias diferentes
- 03
El equipo quiere identificar factores asociados a un resultado
- 04
Se necesita contrastar una hipótesis antes de tomar una decisión
Antes de conversar
Un buen punto de partida.
Podemos empezar con una pregunta y un mapa de la información disponible. No hace falta que todo esté ordenado de antemano.
¿Dónde vive la información?
Enumera sistemas, planillas o reportes y quién puede explicar sus campos, sin necesidad de enviarlos en el primer contacto.
¿Qué comparaciones ya generan dudas?
Trae una definición de los indicadores y ejemplos de diferencias entre áreas, períodos o fuentes.
Conversemos
Exploremos qué pueden responder tus datos.
Cuéntanos la pregunta y dónde están los datos. No hace falta enviarlos todavía.
Conversemos