Big Data Analysis: Usa Los Datos Para Tomar Mejores Decisiones

BLOQUE 1. ¿QUÉ ES BIG DATA ANALYSIS Y POR QUÉ ES CRUCIAL?

Definición y esencia

El Big Data Analysis (Análisis de Grandes Datos) es la capacidad de recoger, integrar, limpiar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos (alto volumen, velocidad y variedad) para extraer conocimientos accionables.
Va más allá de los reportes básicos: convierte datos brutos en ventajas competitivas.
Implica usar modelos estadísticos, machine learning y visualización para predecir tendencias y optimizar procesos en tiempo real.

💡 “Los datos son el nuevo petróleo, pero solo si sabes refinarlos.”
O también: “No es el dato: es la decisión que mueve el resultado.”

Comportamientos del emprendedor que domina la competencia

• Formula la pregunta de negocio antes del análisis.

• Define y documenta sus fuentes de datos (frecuencia, permisos, estructura).

• Limpia y valida los datos antes de interpretar (nulos, duplicados, outliers).

• Usa técnicas adecuadas como segmentación, regresión o RFM.

• Comunica hallazgos con visualizaciones claras y accionables.

• Actúa, mide resultados y cierra el loop de aprendizaje.

Por qué mejorarla acelera la empresa

Dominar esta competencia te permite validar hipótesis rápido, pivotar a tiempo y escalar con menos riesgo.
Transforma la intuición en decisiones objetivas, optimiza tus métricas (CAC, LTV, Churn) y facilita el acceso a financiación.
En resumen: más datos limpios = menos errores costosos.

BLOQUE 2. AUTODIAGNÓSTICO – TU PUNTO DE PARTIDA

Indicadores conductuales observables

Niveles de dominio

KPIs de control

• % decisiones con evidencia → meta >70%

• ROI de análisis → meta >200%

• Lag de datos (días desde suceso hasta dato útil) → ≤2 días

• Churn predicted vs real → <15%

Red Flags (alertas críticas)

• Decisiones sin datos (>50% de las veces).

• Datasets sin limpieza ni catálogo (data swamp).

• Dashboards ignorados o silos de datos.

• No escalar el análisis al crecer → colapso de datos.

BLOQUE 3. LA COMPETENCIA EN ACCIÓN – CASOS Y CONTEXTOS

Caso de éxito (S–A–R)

• Situación: Airbnb (2012) o SaaS de ecommerce con alto abandono de carrito.

• Acción: Airbnb cruzó búsquedas y reseñas → precios dinámicos y recomendaciones personalizadas.
  La SaaS analizó navegación → emails automáticos según comportamiento.

• Resultado: Airbnb aumentó +25% ingresos en 6 meses. La SaaS redujo 15% el abandono del carrito.

Matriz de criticidad (Fase × Sector)

Perfiles más críticos:
Fundadores data-driven, growth marketers, CTOs o startups en fase de escalado.

BLOQUE 4. PLAN DE ENTRENAMIENTO – CÓMO MEJORAR BIG DATA ANALYSIS

Micro-hábitos (≤5 minutos diarios)

1. Revisa 3 KPIs clave al empezar el día.

2. Limpia 5 filas de datos antes de analizar.

3. Comparte 1 insight accionable con el equipo.

4. Practica una query en SQL (15 min/día).

5. Define umbrales de alerta automática (ej. churn > X%).

Ejercicios paso a paso

Frameworks y metodologías

• Lean Startup: Medir → Aprender → Mejorar.

• CRISP-DM: Ciclo estructurado para minería de datos.

• OKRs: Vincula métricas al impacto real del negocio.

Errores comunes

• Dashboarditis: demasiadas gráficas, pocas decisiones.

• No limpiar datos → resultados erróneos.

• Ignorar contexto → insights sin relevancia.

• Sobreajuste de modelos → funcionan en histórico, fallan en futuro.

BLOQUE 5. HERRAMIENTAS Y RECURSOS DE APOYO

Lecturas clave

• Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think – Viktor Mayer-Schönberger.

• Data Science for Business – Provost & Fawcett.

Recursos mentorDay

• Programa de Aceleración y Mentoring Anual.

• Webinars: Introducción al Big Data para Emprendedores.

• Sesiones de Speed Mentoring con expertos en datos.

BLOQUE 6. ECOSISTEMA DE APOYO – COMPLEMENTA TU PERFIL

Si no puedes dominarlo rápido, busca un socio o cofundador especializado en datos.
👉 mentorDay te ayuda a identificar ese perfil analítico.

Checklist de integración:

1. Detecta gaps del autodiagnóstico.

2. Publica puestos con equity (AngelList, LinkedIn).

3. Da acceso desde el Día 1 y establece syncs semanales.

Comunidades: Kaggle, Data Science Spain, y el Networking mentorDay.

BLOQUE 7. TU PLAN DE ACCIÓN PERSONAL

Objetivo SMART (Ejemplo)

“Crear un dashboard con 5 KPIs clave y usarlo semanalmente para detectar una mejora del 15% en conversión.”
O: “Reducir el CAC en 15% priorizando segmentos RFM ‘Champions’ con campañas A/B.”

Plan 30–60–90 días

KPIs de progreso:

• % decisiones basadas en datos.

• Tiempo insight → acción.

• Precisión de predicciones.

• ROI de iniciativas analíticas.

Próximo paso (5’):
Define una pregunta de negocio clave y el KPI que la responde.
Abre Google Analytics y analiza tus 3 páginas con mayor rebote.

BLOQUE 8. MAPA DE ADECUACIÓN ESTRATÉGICA

Cuándo aplicar Big Data Analysis

• Validación del MVP con datos reales.

• Optimización del churn en modelos de suscripción.

• Personalización de campañas.

• Forecasting de demanda.

• Detección de anomalías operativas.

Matriz de criticidad

Tecnologías recomendadas

• IA/ML: TensorFlow, Scikit-learn → predicciones.

• BI/Analytics: Power BI, Looker Studio → cuadros de mando.

• CRM/ERP: Salesforce, HubSpot → trazabilidad.

• RPA: UiPath → automatización de tareas repetitivas.

• Data Governance: Collibra, dbt → calidad y compliance.

Cuándo se vuelve prioritaria (Alta)

• Equipo ≥3 personas.

• Facturación ≥100.000 €.

• Modelo de ingresos por suscripción o marketplace.
  (La retención y el LTV son métricas clave).

Índice de adecuación (IA)

IA = (Sector·0,25 + Modelo·0,25 + Fase·0,25 + Innovación·0,25)
+0,2 si la innovación es radical o el ciclo >60 días.
Umbrales: IA ≥2,6 → Alta | 2,0–2,59 → Media | <2,0 → Baja.

CTA (5 minutos)

Descarga un dataset de Kaggle, ábrelo en Google Sheets y filtra las 10 filas más relevantes.
O exporta tu métrica semanal más importante y busca un insight.

TABLA-RESUMEN EJECUTIVA

Recordatorio final

Copia y pega tu resumen en el área privada y en el entregable
“Plan de recursos humanos, desarrollo y crecimiento personal” del programa mentorDay.