¿Eres alguien que trabaja extrayendo y analizando datos? entonces tienes mucho que aprender en este post. Si tu área de trabajo es el marketing, las ventas, finanzas u operaciones, probablemente hayas utilizado en alguna ocasión herramientas para el scrapeo de datos.
Es una buena señal: las startups que usan datos para tomar decisiones son más exitosas, consiguen un 33% más en facturación y un 12% en crecimiento positivo, según RJMetrics. Si te interesan esta clase de resultados está de cuenta tuya hacer análisis decisivos cada día. ¿Quieres sacar el máximo provecho a tus análisis y reportes? A continuación te propongo seis tipos de de herramientas para trabajar con datos en el contexto tecnológico, que te pueden ayudar a conseguir muy buenos resultados.
No mencionaré softwares como RedShift, MapReduce o Hadoop, pues aunque son importantes tecnologías de datos, prefiero centrar este listado en softwares orientados a explicar cómo es la interacción con bases de datos y los equipos dentro de una startup. Estos son los seis tipos de herramientas que los data geeks pueden manipular para trabajar con datos. Con sus ventajas e inconvenientes, cada una te ayudará a ralentizar tu tarea, maximizando cada esfuerzo en resultados demostrables. Una gran parte de trabajar eficientemente con datos recae en una acertada elección de la herramienta. Echémosle un vistazo a las opciones posibles:

Esta aplicación de software es la herramienta más popular para analizar y tabular datos, comúnmente usada por muchos emprendedores. Los usuarios pueden introducir fórmulas en celdas discretas para agilizar los cálculos en otras celdas. Es rápida, sencilla de usar y ofrece increíbles resultados para ciertas tareas. Recientemente, herramientas en la nube como ésta y otras open source como OpenOffice Calc han crecido en popularidad, pero se quedan un poco cortas para ciertos análisis.
SQL – Structured Query Language – es el más joven y universal lenguaje usado para la interacción con bases de datos. Trabaja con sintaxis anglosajona, haciéndola más accesible a los usuarios menos técnicos. SQL proporciona a los usuarios una herramienta extremadamente poderosa para moldear complejas conexiones de datos. No es tan intimidante como suena. Aquí un ejemplo de una función SQL:
SELECT * fromusersEste statement sirve para volcar todo los datos de la tabla USERS. Para muchas startups resulta muy intimidante, a la par que poderoso y flexible. En realidad, muchos se preguntan si están delante de un lenguaje de programación. Un buen reporte en SQL toma horas de análisis y escritura de código. Puede resultar demasiado lento en la ejecución, especialmente si la base de datos no está optimizada para el análisis.
Si no quieres convertir tu reporte en un aburrido conjunto de medias y operaciones, el software estadístico te permite hacer algo más riguroso como varianzas o regresiones lineales. Este software te ayudará a lanzar tests estadísticos, aunque no te ayudará a interpretar los resultados. Otras herramientas como SPSS, STATA, o R son más oportunas para este tipo de análisis, consiguiendo un conocimiento del usuario muy beneficioso para la startup. 87% de las estadísticas o data analytics son bullshit, ¡no contribuyas a este problema! Básicamente, la principal virtud de este tipo de estadísticas está en su poder de ayudar a tu empresa a entender eventos en tiempo real, o qué hay detrás de cada usuario en tu plataforma. Herramientas como esta te pueden ayudar a determinar los efectos que tienen tus campañas directamente en tus ventas.
Las herramientas de visualización de datos mejoran el visionado de los datos de tu startup. No son tan ideales para el scrapeo pero si tu análisis está terminado y pretendes traducirlo, no pienses más, ésta es tu herramienta. Muchos usuarios confunden las herramientas de V&D con las de Business Intelligence. La diferencia radica en la visualización de los datos. Con las tools de V&D puedes construir gráficos o mapas de datos útiles para la representación de tus datos en avanzadas “puestas en escena”. El “dashboard” es más parecido a un tablón con bloques agrupando las métricas con indicaciones para los usuarios. E.g.: Baremetrics.  Ideal para presentar tus datos a la “normalidad” de la gente, así los pueden entender.
Hoy en día cualquier software que adquieras en el mercado, probablemente traerá un componente de analítica web. Estas herramientas son realmente útiles para coleccionar datos desde tu dominio web hasta su visualización simple en forma de reportes.  Aunque estas herramientas son muy eficientes y optimizan muchas partes del trabajo en una startup, a su vez pueden hacértelo más complicado.
Es decir, si tú eres un email marketer, sin muchos conocimientos técnicos, posiblemente los datos que saques de la herramienta como CTR o impacto en la facturación no sean relevantes desde un punto de vista estadístico, pero sí son muy aplicables. El crecimiento en este sector ha sido y sigue siendo extraordinario, pero muchas startups todavían olvidan que las respuestas pueden ofrecer mejor feedback por encima de las preguntas.
Estas herramientas extraen datos de los sistemas transaccionales y los recogen para prepararlos en los cálculos. Es decir, estas herramientas toman datos “crudos” y los transforman en direcciones útiles para los usuarios. ¿Suena difícil? Es muy complejo. Para conseguir buenos resultados, las herramientas BI trabajan con “alta tecnología” como ETL, data warehousing, data visualization y más. Compañías como RJMetrics proveen software para la resolución del BI. Tiene costo, pero es efectivo a largo plazo. Miles de compañías usan ya BI para mejorar sus resultados.
Si quieres explorar lo que una herramienta de análisis de datos puede hacer por ti, no esperes más y prueba la que te haya convencido más de las que te acabo de proponer. No dudes en comentar el post. ¿Cuáles herramientas usas en tu startup? ¿Has conseguido resultados con ellas?
¡Gran listado de herramientas, Daniel! La visualización de datos es una parte crucial del análisis de datos. Para aquellos que buscan mejorar sus habilidades en esta área, entender cómo transformar datos en historias impactantes es esencial. En el blog mencionas la importancia de herramientas como SQL y software estadístico, pero no debemos olvidar la visualización de datos. Aprender a usar herramientas como Google Sheets y Figma puede complementar el uso de spreadsheets y dashboards, mejorando así la interpretación y presentación de datos.