Continuando las diferencias entre las "ardillas de los informes" y "los ninjas del análisis", compartimos algunos puntos para revisar qué cultura de análisis de dato tenés, y las limitaciones que esto implica

1. ¿Informes standard o a medida?

La cultura de análisis ninja evita los informes standard de cualquier herramienta. Estos son simples herramientas que utiliza el proveedor de la herramienta para mostrar los datos. Estos "genéricos" no responden a las necesidades específicas de nadie, y frecuentemente presentan métricas que no son de utilidad. No sirven, a pesar del esfuerzo de las "ardillas" de agregar algún filtro o sumar otra dimensión.

El ninja busca crear informes a medida, una vez que pensaron cuál es la pregunta del negocio que se quiere responder.

Si... Generar informes a medida es trabajoso, ya que primero implica pensar con profundidad las presguntas a responder, identificar diversas métricas y dimensiones de análisis, sumar filtros y entender qué alcance darle a los datos a analizar. Pero también el camino es útil, ya que nos obliga a hablar con el negocio, y crear informes a medida, ver si responden a la pregunta, cuál es la respuesta y si ésta sirve al negocio (todo trabajo de un ninja).

2. No se utiliza datos sumarizados... Todo está segmentado.

Combinar los datos no sirve. Ganancia total. Cantidad de empleados. Antigüedad promedio. Renuncias mensuales.

Todos estos datos dicen poco, o nada. No tienen contexto, no hay análisis específico, no vemos qué pasa dónde y cómo. Y finalmente las personas terminan borrando automáticamente estos datos que generamos automáticamente. Lo que es necesario es la segmentación, que nos permite identificar los clusters (grupos) dentro de los datos. ¿Cuáles son los segmentos con mayor rotación? ¿Los empleados de qué edades llegan a menor antigüedad en la empresa? 

Una vez que tenemos informes a medida, pasar a la segmentación es pasar a la próxima capa de preguntas que seguramente llevará de manera directa a algún hallazgo que nos indicará acciones a tomar. Es por eso que no hay que aceptar datos sin segmentación significante.

En otras publicaciones continuaremos con otros puntos para diferenciar y poder pasar de tener "ardillas de los informes" a "ninjas del análisis"

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