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CONTEXTOS / Los cinco tips para analizar datos

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Por Teófilo Benítez Granados, Rector del Centro de Estudios Superiores en Ciencias Jurídicas y Criminológicas (CESCIJUC).

Llegó como una tendencia que no podía desdeñarse. Incluso, se vaticinó que permanecería para siempre. Así que las empresas la adoptaron aún sin conocer las ventajas competitivas que les generaría Big Data, la gran desconocida hasta ahora.

Sin embargo, para que los datos puedan generar beneficios tangibles a las empresas y desarrollar una narrativa coherente y atractiva se requiere:

1. El personal directivo necesita entender la analítica. El que simplemente necesita contratar un equipo de análisis de expertos en sistemas es un mito. Aunque no requiere un título de computación, si se requiere «un conocimiento práctico» de la ciencia de datos. Esto significa poder separar los buenos datos de los que no lo son y saber dónde exactamente el análisis puede agregar valor.

Esto es importante porque cuando los resultados se presentan como producto de un análisis de datos complicados, se tiende a remitir a los expertos. Sin embargo, el personal directivo y gerencial no puede delegar acciones cruciales en la gestión como elegir qué problemas deben resolverse y cómo la empresa debe incorporar análisis en sus operaciones. Es decir, determinar de qué medir y qué significan los números para la estrategia general de la empresa.

Asimismo, los directores tienen un conocimiento valioso del negocio que deben usar para desentrañar los resultados confusos o extraños. Se debe pasar por la criba de: ¿hay una explicación plausible para ese resultado?»

2. Crear un equipo de análisis. Un equipo de análisis conformado por expertos también es un activo. Para contratar a los especialistas que integrarán el área, los expertos recomiendan simular el trabajo para ellos a través de un proceso de examen. Conviene también contar con expertos que pueda cerrar la brecha. Es decir, sacar la historia de las matemáticas. Esto es muy relevante en la generación actual de CEOs que no entienden los algoritmos en su mayor parte.

3. Crear una cultura tecnológica. 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 diga: ‘Hmm, me pregunto cómo podríamos usar los datos para predecir o mejorar.

4. Análisis continuo. Cuando ya se dominó la tecnología es probable que los datos se vuelvan homogéneos. Sin embargo los datos variables y errores, permiten que los algoritmos aprendan continuamente y se optimicen. 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 estos eventos ayudan a establecer conexiones entre las variables que pueden ayudar a las personas a tomar mejores decisiones.

5. Visualización de los datos. Para convencer a las personas para que tomen medidas basadas en ellos, conviene presentar los datos visualmente. Esto porque nadie puede leer y escuchar al mismo tiempo, pero si mirar fotos y escuchar al mismo tiempo a todo volumen.

 

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