“El análisis de diagnóstico se refiere al proceso de examinar datos para comprender las razones que hay detrás de los resultados pasados. Va más allá de la simple recopilación de datos y las estadísticas descriptivas, y profundiza en el “por qué” de los eventos. Al utilizar diversas técnicas analíticas, las organizaciones pueden descubrir patrones y correlaciones que expliquen por qué se produjeron ciertos resultados, lo que les permite tomar decisiones informadas basadas en datos históricos”.

 

Qué es el análisis de diagnóstico a vista de pájaro

El análisis de diagnóstico (Diagnostic Analytics) describe las técnicas que utilizarás para preguntar a tus datos: ¿Por qué ha ocurrido esto?

Mientras que el análisis descriptivo nos dice qué fue lo que sucedió (por ejemplo, “las ventas cayeron un 15% en junio”), el análisis de diagnóstico investiga las causas de esa reducción (por ejemplo, “porque hubo una incidencia en la reposición en nuestros almacenes que causó un retraso en las ventas on line y una ola de calor provocó menos asistencia de público a las tiendas físicas”).

En el proceso de descubrimiento, los analistas identifican las fuentes de datos que les ayudarán a interpretar los resultados. El desglose o drill-down implica centrarse en una determinada faceta de los datos o en un componente concreto. Este desglose se realiza fácilmente utilizando la plataforma de BI de Sisense. La minería de datos es un proceso automatizado para obtener información de un conjunto masivo de datos en bruto y para encontrar correlaciones coherentes que pueden ayudar a precisar los parámetros de la investigación. Finalmente, el análisis de cohortes es una técnica que agrupa usuarios, clientes o elementos según una característica común en un período de tiempo, para luego analizar cómo evolucionan con el tiempo.

El trabajo de los analistas consiste en identificar las fuentes de datos que se utilizarán para realizar su diagnóstico. A menudo, esto les obliga a buscar patrones fuera de los conjuntos de datos internos de la empresa. Y, en muchos casos, puede ser necesario recurrir a datos de fuentes externas para identificar correlaciones y determinar la causalidad.

En definitiva, la analítica de diagnóstico es una herramienta poderosa para la comprensión profunda de los datos y la toma de decisiones estratégicas.

 

Características del análisis de diagnóstico

 

 

Y no hay dudas, los datos desempeñan y tendrán un papel cada vez más relevante en todas las empresas. El uso de herramientas de diagnóstico nos permitirá sacar el máximo partido de ellos al traducir los datos complejos en visualizaciones y perspectivas que todos podrán aprovechar. Sisense dispone de las herramientas para descubrir respuestas a sus preguntas sobre datos y compartirlas fácilmente con toda la organización.

El análisis de diagnóstico te ayudará a obtener valor de los datos formulando las preguntas adecuadas y profundizando en las respuestas. Y esto requiere una plataforma de BI y análisis que sea versátil, ágil y personalizable. Así podrás obtener respuestas específicas para tu empresa y tus retos y oportunidades particulares.

 

Ejemplos de análisis de diagnóstico

A continuación vamos a describir a vista de pájaro algunos pasos que puedes seguir para realizar análisis de diagnóstico de tus datos internos, y puede que también tengas que incluir información de fuentes externas.

En primer lugar, una vez que tengamos definidos los términos de la investigación, trataremos de detallar las preguntas para las que buscamos respuestas. Puede tratarse de una investigación sobre el motivo de un problema, como una disminución del porcentaje de clics en un portal promocional, o de un cambio positivo, como un aumento espectacular de las ventas durante un periodo o una temporada concreta. Una vez identificado el problema, podremos establecer el análisis.

Es posible que podamos encontrar una única causa raíz o que tengamos que analizar varios conjuntos de datos para aislar un patrón y encontrar una correlación. La regresión lineal puede ayudarnos a encontrar relaciones ajustando un conjunto de variables a una ecuación lineal. Recuerda que cuanto más tiempo dés a tu modelo de datos para recopilar información, más precisos serán los resultados. Y es así: un modelo de datos envejece como el buen vino. A continuación, filtraremos los resultados para incluir solo el factor más importante, o dos factores posibles, en el informe. Por último, sacar conclusiones y argumentarlas con claridad, utilizando las relaciones correlacionadas que hayamos descubierto.

Veamos el ejemplo de un departamento de RRHH que quiere analizar el rendimiento de sus empleados, basándose en los niveles de rendimiento trimestrales, las tasas de absentismo y las horas extra semanales. El responsable podría configurar los modelos de datos, utilizar Python o R para una exploración más profunda y buscar correlaciones en sus datos. O podría aprovechar la potencia de la plataforma de BI de Sisense y conectar el panel de rendimiento de los empleados de RR.HH. para obtener un análisis de alto nivel, personalizable y en tiempo real del tiempo y el rendimiento de los empleados.

Otro ejemplo se refiere a un tema al que toda empresa debería dedicar recursos: la ciberseguridad. El cuadro de mandos de análisis del equipo de ciberseguridad de Sisense puede ayudar a descubrir la correlación entre la valoración de la seguridad y el número de incidentes, o medir otros objetivos como el trabajo en equipo de respuesta a los ciberincidentes en comparación con el tiempo medio de resolución. La organización puede utilizar estos resultados para planificar acciones preventivas para las ubicaciones que se consideren de riesgo.

 

En resumen

El análisis de diagnóstico es una de las formas más eficaces para descubrir ideas a partir de nuestros datos y hacer que trabajen para nosotros. Hay infinitas formas de hacer preguntas a los datos, así que debes concentrarte en qué preguntas son las más críticas para la organización. El objetivo de cualquier programa de análisis debe ser obtener información más relevante, que conduzca a decisiones más valiosas y a una comprensión más completa del panorama empresarial.

 

¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar sus análisis mediante analíticas de diagnóstico precisas que ayuden a los usuarios a tomar decisiones más inteligentes?

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Parapentex Studios, July 2025