¿Alguna vez te has encontrado con un problema de negocio que no sabes cómo resolver y crees que los datos pueden darte la respuesta? Esta guía te muestra, paso a paso, cómo convertir una simple pregunta en acciones concretas que impulsen decisiones estratégicas. A lo largo de seis fases —Pregunta, Preparar, Procesar, Analizar, Compartir y Actuar— descubrirás técnicas y consejos prácticos respaldados por expertos para aprovechar el potencial de SQL y hojas de cálculo, incluso si eres principiante
Anécdota real para contextualizar: Imagina que Carla, la gerente de Marketing de tu empresa, te comenta preocupada que las ventas han disminuido en el último trimestre. Ella se pregunta qué ha cambiado en la estrategia de ventas y si la competencia está afectando el rendimiento. Esta situación crea una necesidad: comprender por qué las ventas están bajando y determinar qué acciones podrían revertir la tendencia.
Para que tu investigación no se desvíe:
Conecta con los stakeholders: Conversa con personas clave (Carla en nuestro ejemplo) para entender sus inquietudes y objetivos.
Delimita la duda principal: Determina si se trata de una caída generalizada o específica de algún segmento, canal o periodo.
Enfoca la meta: Concreta la pregunta en algo medible. Un ejemplo: “¿Cuáles son los factores internos y externos que impactan en la disminución de ventas, y qué oportunidades de mejora existen?”
Con esto, ya tienes una hipótesis que guiará todo tu proceso.
Definida la pregunta, necesitas organizar los recursos. Según los lineamientos de Provost y Fawcett (2013) en Data Science for Business, la fase de preparación determina en gran medida la calidad de tus posteriores análisis.
Identifica las fuentes de datos: ¿Los números de ventas están en tu ERP, en una base de datos SQL o en varias hojas de cálculo?
Determina las métricas clave: En el caso de Carla, podrías enfocarte en la cantidad de ventas por producto, canal de venta (online, tiendas físicas), región, periodo, etc.
Administra la seguridad: Si manejas datos confidenciales (como información de clientes), ajusta los permisos y cumple con la normativa de protección de datos (GDPR, si aplica).
Documenta tu plan: Anota qué información vas a recopilar y por qué es relevante para tu pregunta. Esto te permitirá recordar, más adelante, la lógica detrás de cada métrica.
Ejemplo en acción: Carla te comparte un archivo de Excel con el histórico de ventas y acceso a la base de datos SQL de la empresa. Tú, por tu parte, reúnes un par de informes de la competencia que ayudan a contextualizar la situación. Con todo esto, elaboras un plan de trabajo indicando cuáles campos o tablas consultarás y cómo enlazarás la información.
Tip práctico: Si tu empresa realiza cierres mensuales, revisa si los datos registrados coinciden con los totales oficiales. Así podrás cerciorarte de que el dataset para análisis está completo y libre de inconsistencias.
La fase de procesamiento (o limpieza) garantiza que los datos que vas a analizar sean precisos y consistentes. Los expertos de EMC Education Services (2015) en Data Science and Big Data Analytics recalcan que gran parte del tiempo de un analista se invierte en esta tarea.
Verifica la calidad: Asegúrate de que no haya valores duplicados ni faltantes. En SQL, utiliza DISTINCT para remover duplicados y, en hojas de cálculo, la herramienta “Quitar duplicados”.
Estandariza formatos: Si hay datos de fechas, unifícalas bajo un mismo estándar (ej. “DD-MM-AAAA”). Si hay mezclas de monedas o unidades de medida, conviértelas a un formato común.
Detecta valores atípicos: ¿Hay ventas excesivamente altas o bajas? Verifica que no sean errores de captura.
Normaliza categorías: Si un campo de texto varía (“Región Norte” vs. “Norte” vs. “Zona Nte”), unifícalo para no fragmentar tus análisis.
Tip práctico: Si tu empresa realiza cierres mensuales, revisa si los datos registrados coinciden con los totales oficiales. Así podrás cerciorarte de que el dataset para análisis está completo y libre de inconsistencias.
Ahora que tus datos están limpios, estás listo para explorar patrones, relaciones y tendencias. Aquí entra en juego tu pensamiento analítico.
Estadísticas descriptivas: Empieza con lo básico: promedios, totales, mínimos, máximos. En SQL, combina cláusulas como GROUP BY y ORDER BY para agrupar y ordenar tus resultados. En hojas de cálculo, usa tablas dinámicas para filtrar rápidamente información.
Cruces de información: Une la tabla de ventas con otras que contengan datos de marketing o de productos (ejemplo: JOIN en SQL). Analiza si hay correlaciones entre inversión publicitaria y volumen de ventas.
Identifica tendencias o picos: Observa la evolución temporal de los números. ¿Han caído en la semana previa a un feriado? ¿Ha surgido recientemente un competidor en el mercado local?
Plantea hipótesis: “La disminución de ventas puede estar relacionada con un cambio en la estrategia publicitaria.” Contrasta esta teoría con los datos de Marketing que hayas reunido.
Ejemplo con Carla: Al analizar los últimos seis meses, descubres que las ventas han bajado sobre todo en la región oeste, donde la competencia lanzó una campaña agresiva en redes sociales. Además, notas que las ventas online han mantenido su nivel, mientras que las tiendas físicas evidencian el mayor descenso.
De nada sirve un gran análisis si no lo comunicas con claridad y persuasión. Inspirándote en Cole Nussbaumer Knaflic (2015) y su obra Storytelling with Data:
Crea narrativas atractivas: En lugar de mostrar solo números, cuenta una historia. Explica cómo la llegada de un competidor agresivo impactó en la región oeste y qué patrones identificaste.
Utiliza visualizaciones efectivas: Gráficos de barras, líneas de tendencia o diagramas circulares deben usarse en la justa medida. Pregunta: “¿Cuál es la forma más simple de transmitir la idea central?”
Ejemplo real de presentación: Para Carla y el equipo de Marketing, podrías preparar un dashboard interactivo (por ejemplo, en Google Data Studio o Power BI) donde se muestren:
Ventas comparadas mes a mes.
Mapas de calor por región.
Evolución de la participación de mercado frente a la competencia.
Sugiere próximos pasos: Al final de tu presentación, incluye una guía concreta que indique cómo tus hallazgos pueden transformarse en acciones. Por ejemplo: “Reforzar la publicidad digital en la región oeste” o “Negociar descuentos especiales con proveedores para competir en precio”.
Recuerda: Si tus stakeholders no comprenden bien cuáles son las acciones prioritarias a tomar, corres el riesgo de que tu trabajo de análisis se quede solo en un reporte para archivar.
Finalmente, el propósito máximo de la analítica de datos es impulsar el cambio. Aquí decides qué se hará con la información obtenida.
Propuestas de mejora: Sugiere a Carla acciones específicas, como lanzar una nueva campaña publicitaria focalizada en redes sociales, o diseñar promociones exclusivas para tiendas físicas.
Asignación de roles y responsables: De nada sirve recomendar pasos si no queda claro quién los ejecutará. Define, por ejemplo, que el equipo de Ventas se encargue de hablar con los proveedores y el de Marketing de elaborar el contenido publicitario.
Monitoreo y seguimiento: Establece un calendario para revisar si las medidas tomadas funcionan. Mide los indicadores de ventas (o los que sean pertinentes) cada semana o mes para garantizar que vas en la dirección correcta.
Ciclo de mejora continua: Tu rol de analista implica volver a cualquiera de las fases (Pregunta, Preparar, etc.) cada vez que lo necesites. La analítica es un proceso dinámico que evoluciona junto al negocio.
Abordar un proyecto de análisis de datos desde la Pregunta hasta la Acción con SQL y hojas de cálculo te permitirá no solo descubrir qué está sucediendo en tu empresa, sino, sobre todo, por qué ocurre y cómo solucionarlo.
Sigue esta hoja de ruta con disciplina y verás que cada fase ofrece valor en sí misma:
Pregunta: Define un objetivo claro y compartido por los interesados.
Preparar: Asegura la obtención de datos relevantes y de calidad.
Procesar: Limpia, unifica y revisa para evitar conclusiones engañosas.
Analizar: Explora, cruza y detecta patrones que se traduzcan en insights.
Compartir: Presenta las conclusiones de forma persuasiva y con visualizaciones adecuadas.
Actuar: Transforma tus hallazgos en decisiones y planes concretos.
Como mencionan los expertos en las referencias citadas, un análisis de datos efectivo siempre debe culminar en resultados tangibles y mejoras para la organización.
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media.
EMC Education Services (2015). Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data. John Wiley & Sons.
Knaflic, C. N. (2015). Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. John Wiley & Sons.
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