Resolver problemas de negocio con datos

Fluidez en datos

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Escenario: baja del engagement

Katia trabaja en una startup tech que ofrece software a empresas
Está revisando KPI (Key Performance Indicators)
Detectó una caída en el engagement:
- Baja en el número de usuarios activos
- Aumento de tickets de soporte

Mujer mirando un panel de KPI

Al combinar habilidades analíticas y conocimiento del negocio, formula varias preguntas:

¿Cuál es la tendencia del número de usuarios activos?

¿Qué funciones están aumentando los tickets de soporte?

¿Hay correlación entre engagement y rendimiento del software?

Ahora puede investigar más con datos y analítica

Mujer mirando una lista de preguntas

Hombre mirando dos opciones

Identificar el problema de negocio con KPI bien definidos
Transformarlo en preguntas analíticas específicas que puedan responderse con datos

Habilidades de data fluency:

Hombre mirando un gráfico de KPI por debajo del objetivo

Traducir problemas de negocio en preguntas analíticas bien definidas
Ayuda a usar datos para resolverlos
Formular preguntas SMART:
- S específicas, M medibles, A accionables, R relevantes y T con plazo
Así la solución analítica aborda el problema de negocio

Hombre mostrando la traducción de problemas de negocio a preguntas analíticas

Personas compartiendo ideas para formular preguntas analíticas

Colaborar con equipos multifuncionales es clave porque ayuda a:
- Acceder a perspectivas diversas, expertos del dominio y fuentes de datos
- Enriquecer su comprensión del problema de negocio

¡Les permite hacer preguntas analíticas más relevantes y reveladoras!

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