Por Ivette Estrada
El análisis de datos se vuelve una competencia crucial para maximizar el rendimiento de negocios y tomar las mejores decisiones. Estos son los tips para la alfabetización del Big Data.
1.- Entender la analítica
No se requiere contratar el equipo de análisis de un “crackerjack” ni tener un título en computación, sino un conocimiento práctico de la ciencia de datos, elegir qué problemas deben resolverse y cómo la empresa debe incorporar análisis en sus operaciones. Los ejecutivos son los que toman las decisiones, por lo que deben desempeñar un papel central en la determinación de qué medir y qué significan los números para la estrategia general de la empresa.
Quienes detentan un puesto ejecutivo también tienen un conocimiento valioso del negocio. Éste lo deben usar para dar cuenta de resultados extraños. La pregunta que debe regir es «Con todo lo que sabes sobre tu negocio, ¿hay una explicación plausible para determinado resultado?» Y más aún: ¿qué beneficios se obtienen con la información obtenida?
Los expertos en informática suelen complicar las explicaciones sobre determinados resultados para que se perciba que resultan muy necesarios en su trabajo, pero el trabajo gerencial y directivo implica “simplificar” esto y generar una evangelización de la tecnología y la información generada por ella a todo el equipo de trabajo para maximizar resultados, productividad y enriquecer los productos o experiencia al cliente.
2.- Elegir un equipo de análisis
Un equipo de análisis con expertos también es un activo. Entonces, ¿cómo contratar a uno, especialmente dado que los científicos de datos de alta calidad a menudo son escasos?
Conviene simular el trabajo para ellos a través de un proceso de examen. Es recomendable buscar a alguien que pueda cerrar la brecha. Es decir, hacer los cálculos y sacar la historia de las matemáticas.
3.- Crear una cultura de curiosidad intelectual
Las mejores empresas crean una cultura que fomenta el uso de datos para resolver problemas, que va mucho más allá del equipo de análisis. Se trata de alentar, esperar y permitir que la gente indague cómo usar los datos para predecir, mejorar u optimizar.
Los empleados deben usar los datos de nuevas maneras para responder a nuevas preguntas. Una forma de hacerlo es definir la curiosidad intelectual como un criterio básico para el avance.
4.- La paradoja analítica
Cuanto mejor se vuelve una empresa para obtener información de la analítica, y actuar sobre esa información, más optimizadas se vuelven sus operaciones. Esto a su vez hace que los datos resultantes de esas operaciones sean más homogéneos. Pero con el tiempo, a medida que la variabilidad en los nuevos datos se reduce, los algoritmos ya no tienen mucho con qué trabajar.
Moraleja: de vez en cuando conviene estropear las cosas.
En cierto sentido, el valor del big data radica en su desorden, en la variación a menudo inesperada en la forma en que se desarrollan los eventos y las innumerables formas en que éstos ayudan a establecer conexiones entre las variables que pueden ayudar a las personas a tomar mejores decisiones.
Conviene establecer una estrategia de inyectar variabilidad en sus datos estratégicamente.
5.- Visualización de sus datos
Ahora debe pensarse cómo convencer a las personas para que tomen medidas basadas en datos. Deben presentarse los datos visualmente. Esto debido a que el cerebro usa los mismos sistemas para procesar el habla y el lenguaje escrito, así que al poner texto en una diapositiva de presentación mientras se habla, no logrará que se entienda el punto de vista, porque no se puede leer y escuchar al mismo tiempo, pero si se puede mirar fotos y escuchar al mismo tiempo.
Si se tiene un conjunto de datos relativamente simple, conviene crear tres o cuatro visualizaciones lo más diferentes posible. Con un conjunto de datos más complejo, los espectadores pueden sentirse abrumados rápidamente, incluso si comprende la visualización por completo.
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