Analítica de datos que convierte las cifras en decisiones
Gjethe ayuda a las empresas a usar sus datos: recoger y limpiar datos de hojas de cálculo, bases de datos y herramientas, unirlos en una única fuente fiable, analizarlos con SQL y Python y presentar las conclusiones en informes y paneles claros en Looker Studio, Power BI o Metabase. Cada análisis parte de una pregunta de negocio y termina con una respuesta en lenguaje llano.
- Primera consulta gratuita
- Presupuesto por escrito para su proyecto
- Pagos fraccionados por hitos, con flexibilidad
De un vistazo
- Covers
- Limpieza, integración, análisis, paneles
- Tools
- SQL, Python, BigQuery, herramientas de BI
- Resultado
- Respuestas, informes, paneles
- Enfoque
- Primero la pregunta
Definition
Qué es el análisis de datos?
La analítica de datos es el proceso de recoger, limpiar, combinar y analizar datos para responder preguntas, encontrar patrones y respaldar decisiones.
La mayoría de las empresas tienen más datos de los que usan. Las ventas viven en un sistema, el marketing en otro, las operaciones en hojas de cálculo; las cifras no coinciden y nadie confía en ellas. Un análisis sobre esa base produce discusiones y no respuestas. Empezamos poniendo los datos en una forma fiable y documentada y respondemos después a las preguntas que importan: qué clientes son más valiosos, dónde se escapan los costes, qué impulsa la baja de clientes, qué productos tener en stock.
¿Para quién es?
E-commerce
Valor del cliente, rendimiento del producto, recompra y devoluciones.
SaaS
Activación, retención, bajas y métricas de ingresos.
Empresas con mucha operativa
Logística, inventario y análisis de costes.
Equipos que viven en hojas de cálculo
Informes manuales sustituidos por informes fiables y automatizados.
Qué está incluido y qué se queda usted
Qué incluye
- Definición de la pregunta de negocio
- Inventario de fuentes de datos
- Extracción de datos de herramientas y bases de datos
- Limpieza y validación de datos
- Unión de las fuentes en un único modelo
- Definiciones de métricas
- Análisis exploratorio
- Segmentación de clientes y análisis de cohortes
- Previsión cuando los datos lo respaldan
- Paneles en Looker Studio, Power BI o Metabase
- Actualizaciones de datos automatizadas
- Conclusiones y recomendaciones por escrito
Lo que recibe
Se entrega al final. Suyo para siempre.
- Conjunto de datos limpio y documentado
- Informe de análisis con conclusiones
- Dashboards
- Definiciones de métricas
- Consultas y cuadernos
Empezar por la pregunta
“Analicen nuestros datos” no es una pregunta. “¿Qué canal de captación trae clientes que se quedan más tiempo?” sí lo es. Las preguntas claras deciden qué datos importan, qué métodos encajan y cómo es una respuesta útil.
Empezamos cada proyecto anotando las decisiones que necesita tomar y las preguntas que hay detrás, y comprobamos después si sus datos pueden responderlas. A veces la respuesta honesta es que todavía no pueden, y el primer paso es recoger los datos adecuados.
Datos limpios antes que análisis ingeniosos
Los clientes duplicados, los nombres de producto incoherentes, las fechas que faltan y las distintas definiciones de “activo” distorsionan todos los resultados construidos sobre ellos. Limpiar y validar los datos suele ser la mayor parte del trabajo, y es lo que hace fiable el análisis.
Documentamos cada paso de limpieza y cada definición de métrica, para que los resultados puedan reproducirse y cualquiera pueda ver cómo se calculó una cifra.
Análisis habituales
| Análisis | Answers |
|---|---|
| Análisis de cohortes | ¿Se comportan de forma distinta con el tiempo los clientes captados en distintos periodos? |
| Valor del ciclo de vida del cliente | ¿Cuánto vale un cliente, por segmento o por canal? |
| Segmentación | ¿Qué grupos de clientes se comportan de forma parecida? |
| Análisis de embudo | ¿Dónde abandona la gente? |
| Análisis de bajas | ¿Quién se va y qué ocurrió antes de que se fuera? |
| Análisis de precios | ¿Cómo afectan los cambios de precio al volumen y a los ingresos? |
Protección de datos en la analítica
- Solo los datos personales necesarios para la pregunta
- Datos seudonimizados o agregados cuando sea posible
- Acceso limitado a quienes lo necesitan
- Tratamiento documentado en un acuerdo de tratamiento de datos
- Datos eliminados o devueltos al final del proyecto
Explicar las conclusiones con claridad
Un análisis solo es útil si las personas que toman decisiones lo entienden. Presentamos las conclusiones como respuestas breves a las preguntas originales, respaldadas por unos pocos gráficos claros, con las salvedades expuestas con claridad: tamaños de muestra, lagunas de datos y lo que el análisis no puede decirle.
Los detalles técnicos (consultas, métodos, supuestos) se documentan aparte para quien quiera comprobar el trabajo.
Del análisis puntual a los informes continuos
Muchos proyectos empiezan con una pregunta puntual y revelan métricas que merece la pena seguir de forma continua. Cuando eso ocurre, convertimos el análisis en un modelo de datos y un panel mantenidos que se actualizan automáticamente.
Mantenemos los informes continuos pequeños y centrados: unas pocas métricas con responsables y definiciones claros, en lugar de decenas de gráficos que nadie revisa.
Trabajar con hojas de cálculo
Las hojas de cálculo son donde vive realmente la mayor parte de los datos de las empresas, y no van a desaparecer. Podemos hacerlas más fiables (estructuras coherentes, validación, tablas de búsqueda y fórmulas protegidas) o conectarlas como siguiente paso a una base de datos y a una herramienta de BI.
Dejar las hojas de cálculo solo tiene sentido cuando resuelve un problema real, como los errores, los límites de tamaño o la fusión manual.
Comprobaciones de calidad de datos que hacemos
Antes de cualquier análisis, buscamos duplicados, valores que faltan, valores imposibles como cantidades negativas o fechas futuras, categorías incoherentes y totales que no cuadran con los sistemas de origen.
Los problemas se registran y se corrigen con reglas documentadas o se plantean a usted cuando hace falta una decisión de negocio, como cuál de dos registros contradictorios es el correcto.
Cómo funciona el análisis de datos, paso a paso
Cada paso tiene un resultado claro que puede revisar. Los plazos se acuerdan en su presupuesto.
- 1
Questions
Decisiones y preguntas definidas con usted.
- 2
Auditoría de datos
Fuentes, calidad y lagunas revisadas.
- 3
Preparar
Datos extraídos, limpiados, unidos y documentados.
- 4
Analyse
Métodos elegidos según la pregunta y los datos.
- 5
Presentar
Conclusiones explicadas en lenguaje llano, con paneles cuando sea útil.
- 6
Traspasar
Consultas, definiciones y configuración de actualización documentadas.
Herramientas y qué determina su presupuesto
El precio depende de su proyecto y se acuerda en su presupuesto. Esto es lo que lo hace variar.
| Factor | Por qué importa |
|---|---|
| Número de fuentes | Más sistemas que conectar significan más integración. |
| Calidad de los datos | Los datos desordenados tardan más en limpiarse. |
| Complejidad de las preguntas | La previsión y el modelado llevan más tiempo que los informes descriptivos. |
| Dashboards | Los paneles interactivos añaden trabajo de diseño y de construcción. |
| Automatización | Las actualizaciones automatizadas necesitan pipelines y mantenimiento. |
| Área | Tools |
|---|---|
| Datos | SQL, BigQuery, PostgreSQL, Google Sheets, Excel |
| Análisis | Python, pandas, Jupyter |
| BI | Looker Studio, Power BI, Metabase |
| Pipelines | extracciones programadas, API, dbt para proyectos más grandes |
Errores habituales que evitar
Lo que vemos fallar con más frecuencia y cómo lo evita un buen proyecto.
Análisis sin pregunta
Explorar los datos sin rumbo produce gráficos, no decisiones.
Definiciones incoherentes
Si los equipos definen “cliente” de forma distinta, las cifras nunca coincidirán.
Confundir correlación con causa
Los patrones necesitan una interpretación cuidadosa antes de actuar sobre ellos.
Paneles sin responsable
Construya los informes para personas y decisiones concretas.
Preguntas frecuentes
¿Con qué fuentes de datos pueden trabajar?
Bases de datos, hojas de cálculo, CRM, plataformas de comercio electrónico, herramientas de analíticas y la mayoría de los sistemas con exportación o API.
¿Qué herramienta de BI deberíamos usar?
Looker Studio es gratuito y funciona bien con los datos de Google; Power BI se adapta a entornos de Microsoft; Metabase es una buena opción de código abierto. Recomendamos según su stack.
¿Pueden automatizar nuestros informes semanales?
Sí. Conectamos las fuentes y construimos paneles que se actualizan automáticamente, sustituyendo el trabajo manual en hojas de cálculo.
¿Construyen almacenes de datos?
Para necesidades de datos crecientes, podemos configurar BigQuery o PostgreSQL como almacén central con modelos documentados.
¿Cómo se protegen nuestros datos?
Usamos solo los datos necesarios, limitamos el acceso, firmamos un acuerdo de tratamiento de datos y eliminamos o devolvemos los datos al final del proyecto.
¿Pueden construir previsiones?
Cuando los datos históricos lo respaldan, sí, con explicaciones claras de la incertidumbre.
¿Es distinto de las analíticas de marketing?
Las analíticas de marketing se centran en el seguimiento y los informes de campañas. La analítica de datos cubre preguntas de negocio más amplias en ventas, operaciones y finanzas.
¿Usan IA en el análisis?
Podemos usar herramientas de IA para ayudar con el código y la exploración, y cada resultado lo comprueba una persona.
¿Recibimos el código?
Sí. Las consultas, los cuadernos y el código de los pipelines se documentan y se entregan.
¿Pueden formar a nuestro equipo?
Sí. Podemos mostrar a su equipo cómo usar los paneles y mantener las consultas.
¿Pueden analizar los resultados de una encuesta?
Sí. Limpiamos los datos de la encuesta, analizamos las respuestas por segmento y resumimos las conclusiones, incluidas las respuestas de texto abierto.
¿Cómo empezamos?
Envíenos las preguntas que quiere responder y una descripción de sus fuentes de datos. Revisaremos una muestra y propondremos un enfoque.
¿Pueden trabajar con datos de Shopify o de nuestro CRM?
Sí. Extraemos datos mediante exportaciones o API de Shopify, HubSpot, Pipedrive y herramientas similares y los combinamos con sus otras fuentes.
Servicios relacionados
Analítica e informes
GA4, Tag Manager y paneles en los que puede confiar.
Desarrollo de paneles de control
Paneles en tiempo real para operaciones, ventas y finanzas.
Automatización con Python
Scripts que sustituyen los informes manuales y la sincronización de datos.
Planes de negocio e investigación
Planes de negocio, estudios de mercado y modelos.
Desarrollo de CRM y ERP
Sistemas a medida, o HubSpot, Salesforce y Odoo configurados correctamente.
Ingeniería de datos
Pipelines y almacenes de datos que mantienen su información fiable.
Aprendizaje automático
Modelos de predicción, clasificación y recomendación.
Análisis de datos por sector
Obtenga respuestas de sus datos.
Cuéntenos qué necesita. Recibirá una valoración honesta, un plan claro y un presupuesto por escrito. La primera consulta es siempre gratuita.
- Qué ocurre después
- 1Usted nos cuenta qué necesita
- 2Nos proponemos responder en 24 horas con preguntas
- 3Recibe un presupuesto por escrito para su proyecto