El proceso de análisis de datos en 6 fases

Un análisis de datos no empieza abriendo Excel: empieza con una pregunta y termina con una decisión. Entre ambas hay seis fases que conviene seguir en orden: preguntar, preparar, procesar, analizar, compartir y actuar. Este marco lo popularizó el programa de análisis de datos de Google y lo usan muchos equipos porque evita el error más caro del oficio: responder con precisión una pregunta que nadie hizo. En esta lección recorrerás las seis fases con un caso completo de la tienda Nexo.

1. Preguntar
2. Preparar
3. Procesar
4. Analizar
5. Compartir
6. Actuar

El caso: «vendimos casi el doble, ¿qué pasó?»

En enero de 2026, Mariana, gerente comercial de Nexo, escribe al equipo de datos: «El segundo semestre de 2025 fue muy bueno. Quiero entender qué pasó para planificar 2026». Es un pedido típico: legítimo, pero demasiado abierto para empezar a trabajar. Veamos cómo lo convierte en un análisis útil un analista que sigue el proceso.

Fase 1: Preguntar

El objetivo es entender qué decisión se tomará con el análisis. Antes de tocar los datos, el analista hace preguntas como estas: ¿para qué lo necesitas?, ¿qué decidirás con la respuesta?, ¿para cuándo?, ¿quién más lo verá? Mariana responde que en febrero debe aprobar las compras de inventario del primer semestre de 2026 y que quiere saber dónde poner el dinero.

Con eso, el pedido vago se convierte en una pregunta SMART: específica, medible, alcanzable (con los datos que existen), relevante para la decisión y con un plazo.

Fase 2: Preparar

Aquí decides qué datos necesitas, dónde están y si son confiables. Para Nexo, la fuente es la exportación del sistema de pedidos (200 filas de 2025) y una tabla auxiliar de regiones con su país. Un criterio práctico para evaluar cualquier fuente es preguntarte si los datos son:

• Confiables: vienen de un sistema o de una persona que sabe lo que registra, no de un archivo «que alguien pasó por WhatsApp».
• Originales: puedes llegar a la fuente primaria si hay dudas.
• Completos: cubren todo el período y todos los segmentos de la pregunta (los 12 meses, los 3 países, los 3 canales).
• Actuales: están al día para la decisión que se tomará.
• Documentados: alguien explicó qué significa cada columna (en el archivo, la hoja Diccionario).

También es el momento de pensar en la privacidad: si los datos tuvieran nombres, correos o documentos de clientes, solo deberías usar los campos imprescindibles y respetar la normativa de protección de datos de tu país.

Fase 3: Procesar

Procesar es limpiar y transformar los datos para que el análisis sea correcto. Al revisar la exportación, el analista encuentra problemas que, de no corregirse, distorsionarían todo lo demás:

Sin esta fase, la suma de ventas daría 39.113,40 USD en lugar de 38.472,20: un error de 641,20 USD que nadie habría detectado mirando un gráfico. Lo aprenderás a hacer paso a paso en la lección 5. Lo importante ahora es una regla: documenta cada cambio (qué, cuántas filas y por qué) para que otra persona pueda repetirlo.

Fase 4: Analizar

Con los datos limpios, el analista responde la pregunta. Primero la cifra general: el primer semestre (enero a junio) vendió 13.119,60 USD y el segundo (julio a diciembre), 25.352,60 USD. El crecimiento fue de 93,2%:

Crecimiento = (Ventas H2 − Ventas H1) / Ventas H1
            = (25.352,60 − 13.119,60) / 13.119,60
            = 12.233,00 / 13.119,60 = 0,932 → 93,2%

Ese crecimiento vino de dos fuentes: más pedidos (de 79 a 118) y pedidos más caros (el ticket promedio pasó de 166,07 a 214,85 USD). La siguiente pregunta es qué categoría lo explica. Al repartir el aumento de 12.233,00 USD por categoría, la respuesta es clara:

Cómputo explica casi 9 de cada 10 dólares del aumento, y Oficina incluso cayó (los porcentajes suman 100,1% por redondeo). La mezcla de ventas cambió por completo de un semestre a otro:

El analista revisa también los canales y encuentra un segundo hallazgo: la Tienda física pasó de 1.717,70 a 7.165,30 USD (+317%), de modo que su peso subió del 13,1% al 28,3% de las ventas. Dos hallazgos bien respaldados valen más que veinte gráficos.

Fase 5: Compartir

Compartir no es enviar el Excel. Es comunicar el hallazgo de forma que Mariana pueda decidir en pocos minutos. El analista prepara una sola diapositiva con un título que ya dice la conclusión, un gráfico y tres recomendaciones:

Título: El segundo semestre vendió 93% más gracias a Cómputo,
        que explica 89% del aumento.

Gráfico: peso de cada categoría en H1 y H2 (barras).

Qué proponemos:
1. Asegurar stock de laptops, tablets y monitores desde septiembre.
2. Revisar por qué cayó Oficina (−725 USD) antes de comprar más sillas.
3. Medir si el salto de Tienda física se repite fuera de temporada.

Fíjate en que el título no es «Ventas por categoría», sino la conclusión. En la lección 12 verás cómo construir este tipo de mensaje con técnicas de storytelling.

Fase 6: Actuar

La última fase es la que da sentido a las anteriores: alguien toma una decisión y se mide su efecto. Mariana aprueba adelantar la compra de Cómputo y pide revisar Oficina. El analista deja definido cómo se medirá el resultado: ventas de Cómputo del tercer trimestre de 2026 frente a 2025 y número de pedidos perdidos por falta de stock. Así el proceso vuelve a empezar con una pregunta nueva: el análisis es un ciclo, no un trámite.

1. PreguntarDecisión claraPresupuesto de compras del 1.er semestre 2026, antes del 15 de febrero.
2. PrepararFuentes evaluadasExportación del sistema de pedidos y tabla de regiones, con diccionario de datos.
3. ProcesarDatos limpiosDe 200 filas a 197 pedidos; importes, regiones y fecha corregidos y documentados.
4. AnalizarDos hallazgosCómputo explica el 88,8% del aumento; Tienda física creció 317%.
5. CompartirUna diapositivaTítulo con la conclusión, un gráfico y tres recomendaciones.
6. ActuarDecisión y mediciónCompra anticipada de Cómputo y un indicador para evaluar el resultado.

¿Y CRISP-DM?

Si trabajas cerca de ciencia de datos oirás hablar de CRISP-DM, un modelo clásico para proyectos de minería de datos. También tiene seis fases y se parece mucho:

La idea de fondo es la misma: el negocio va primero y los datos se preparan antes de modelar. No importa qué nombre uses, sino que no te saltes fases.

Lista de control antes de entregar un análisis

• Puedo decir en una frase qué decisión se tomará con este análisis.
• Sé de dónde vienen los datos y qué período cubren.
• Revisé duplicados, vacíos y valores imposibles, y anoté los cambios.
• Mis totales cuadran con una fuente independiente (por ejemplo, el reporte contable).
• El título de mi entrega dice la conclusión, no solo el tema.
• Propuse cómo medir si la decisión funcionó.

Resumen

• Las seis fases son preguntar, preparar, procesar, analizar, compartir y actuar; saltarse una sale caro.
• Todo empieza por la decisión: convierte pedidos vagos en preguntas SMART.
• Evalúa tus fuentes: confiables, originales, completas, actuales y documentadas.
• Procesar bien evita errores silenciosos: en Nexo, 641,20 USD de diferencia en el total.
• Comparte conclusiones, no archivos, y define cómo se medirá la acción.

En la próxima lección: Tipos de datos y cómo estructurar una tabla. Aprenderás a distinguir datos numéricos, categóricos y fechas, y a organizar una tabla para que se pueda analizar sin dolores de cabeza.