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La utilidad de cualquier tipo de datos o fuente de datos depende del tipo de análisis que se realice. Para algunas empresas, el análisis de datos funciona como una herramienta de recopilación de inteligencia en tiempo real y medición del rendimiento. Otra empresa podría usar análisis puramente descriptivos que se centren en la creación de perfiles, la segmentación y la identificación del consumidor. Una versión más ambiciosa del análisis de datos tiene que ver con la transformación de datos en predicciones, preguntando no solo qué es sino qué será. La aplicación de datos de mayor crecimiento en análisis de negocios se conoce como optimización, donde se comparan diferentes tipos de datos para maximizar la eficiencia en los resultados específicos.

Los datos son importantes cuando se han redefinido como una herramienta útil. Para poner esto en perspectiva, piense en datos no refinados como si se tratara de petróleo sin refinar: es posible recolectar grandes cantidades de datos, pero tiene que transformarse en un producto útil para ser valioso en un sentido económico. La aplicación debe ser extraída de los datos. El papel del análisis empresarial es refinar los datos.

Considere el siguiente ejemplo: la Compañía ABC vende autos de juguete. La gerencia decide que quiere comprender su mercado potencial, pero no puede decidir qué tipo de datos recolectar. ¿Debería mirar patrones de compra en automóviles reales? ¿Debería llevar encuestas de los colores favoritos de los juguetes para los niños? ¿Debe tener en cuenta el origen étnico, la religión, el género o los ingresos en el mercado objetivo?

La empresa ABC probablemente no comenzaría a recopilar datos sobre los hábitos alimenticios de sus consumidores. No parece haber mucha correlación entre las compras de restaurantes y autos de juguete. Incluso si sus empleados tuvieran herramientas notables de modelado estadístico y pudieran realizar estudios econométricos complejos, es poco probable que estos datos sean importantes.

Los datos más importantes son los datos que proporcionan la mayor ventaja competitiva. La minería y la refinación de datos no es un proceso sin costo. Las empresas deben buscar datos que proporcionen la mayor rentabilidad de su inversión en análisis empresarial.