Cómo empezar a analizar antes de que lleguen los datos

  • Gestión de información

Con demasiada frecuencia, las organizaciones recopilan datos sin una pregunta de investigación con la esperanza de que algún día sean útiles.

Anime a todas las partes interesadas a desarrollar preguntas que generen acciones específicas, como si cambiar una política, actualizar los materiales de marketing o perfeccionar los flujos de trabajo.

¿Qué tipo de datos necesitas para responder a la pregunta? ¿Está haciendo una pregunta cuantitativa (¿cuántos?) O cualitativa (¿por qué?). ¿Qué tipo de datos responde a la pregunta (nominal, ordinal, intervalo) de la mejor manera? ¿La escala es de elección forzada o de ponderación centralizada? Sobre todo, sepa por qué está recopilando estos datos y en qué beneficio.

Incluya tantas preguntas de sí / no como sea posible. Le permite omitir personas basándose en opiniones o comportamientos reales, y produce una variable que facilita que cualquier analista de datos encuentre relaciones entre variables generando segmentos que ocurren naturalmente. Permita que el encuestado trace su propio camino a través de sus consultas y, al mismo tiempo, reduzca el esfuerzo cognitivo que se requiere de ellos. Las hipótesis se prueban fácilmente cuando la variable es sí / no.

La característica más importante para determinar qué escala seleccionar es identificar qué tan bien reduce la carga cognitiva para el encuestado, pero una consideración secundaria deben ser las necesidades de su analista de datos. Su escala debe inspirar análisis e informar a las partes interesadas a las que presenta resultados cuantitativos.

Los datos de su encuesta deben ser un registro de una conversación de calidad. Si se siente aliviado de no "mover el barco" cada mes porque su métrica no ha cambiado durante meses, es hora de reevaluar el tiempo que dedica a recopilar los datos. Vierta los datos que no tienen variabilidad, especialmente los datos que no tienen variabilidad estacional. La calidad de los datos y el valor posterior de su análisis se verán afectados si su cliente responde una pregunta una y otra vez y no escucha una palabra o ve un cambio en su experiencia.

Al integrar estos elementos, puede iniciar el proceso de análisis de datos incluso antes de realizar el estudio. Al final del día, desea poder justificar las suposiciones estadísticas que ha hecho. El mejor momento para hacerlo es antes de que llegue la primera respuesta.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.