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Cómo el Data Analysis puede solucionar problemas
05 de Abril de 2022
Al igual que estamos constituidos por una inabarcable cantidad de moléculas, nos rodean miles de millones de datos. Nuestros comportamientos dicen más de nosotros de lo que sabemos nosotros mismos. El Big Data y el Internet de las cosas han cambiado para siempre el marketing y los negocios, abriendo posibilidades hasta ahora impensables en la relación con los clientes y el entorno comercial.
Pero tan importante es contar con los datos como saber leerlos e interpretarlos. El Big Data es un Ferrari y como tal hay que saber pilotarlo. Ni siquiera un Ferrari está a expensas de sufrir un accidente. Bien utilizado, puede llevarnos a la meta en un abrir y cerrar de ojos, multiplicar los caminos o lograr un atajo. El Data Analysis no es un fin en sí mismo, sino un potentísimo medio para maximizar los negocios y cazar oportunidades.
El Data no es una bola de cristal
El Data no es una bola de cristal, aunque, a la vista de sus enormes posibilidades y derivadas, pueda maravillarnos. Es necesario saber qué se puede pedir y qué se puede esperar del análisis de datos. Como en tantas cosas de la vida, las preguntas son tanto o más importantes que las respuestas. Los datos en sí no tienen vida propia, no hacen referencia a nada si no se les llena de contenido, de ideas, de hipótesis asociadas que extraigan valor de ellos y los confronten a aplicaciones prácticas.
Los expertos saben que una mala definición del problema afecta a todo el resto. Por eso los datos requieren de finos analistas y de mentes entrenadas en entender los procesos y extraer oportunidades. Además, no hay que plantearlo todo en base a los resultados sino saber qué objetivos se buscan. La imprecisión se paga caro.
La oportunidad: hacer operativos los datos
Lo más importante es lograr sacar de los datos un valor diferencial. Extraer las oportunidades que ofrece de cara a la operatividad de la empresa. Cada vez más, las firmas integran la implementación del data en los objetivo de negocios. Eso supone que esos objetivos y las hipótesis previas tienen que anteceder a la lectura de los parámetros.
Los expertos hablan de “operacionalizar los datos”: juicios críticos que permiten adoptar medidas y tomar decisiones en base a ellos. Por eso es clave la claridad en los objetivos y un entendimiento meridiano de los datos. Estos ofrecen distintas capas de comprensión y se abren a interpretaciones que a veces son erradas. Integrar varias perspectivas en torno a los datos ayudará a un juicio más atinado y una traslación efectiva y real a las operaciones.
Entre estos beneficios pueden encontrarse:
- Reducción de costos.
- Generación de nuevos servicios.
- Toma más rápida de decisiones.
- Adaptación más fiable a las tendencias de mercado.
La cultura de datos debe permear a todo el equipo
El Data Analysis involucra cambios muy fuertes en empresa, directivos y trabajadores. Es necesario forjar una cultura empresarial alrededor de él, integrar a todas las divisiones y apostar sin fisuras. No basta con un científico de datos del que se espere liderar y ejecutar todo el proceso. Hay que fusionar equipos internos y externos, tecnología y negocio.
La figura del analista y científico de datos es reciente. En general, han surgido varios tipos de profesionales en torno a esta herramienta. Pero no todos dominan todas las capas necesarias, desde las matemáticas y la estadística a la visión empresarial. Lo más demandado en un analista es su capacidad de abstracción y comunicación. La primera le permite extraer de los datos conclusiones en base a objetivos o propósitos, “leer” correctamente la estadística. Pero sin la segunda, la capacidad de comunicarla correctamente a todas las instancias, no se puede llegar a operacionalizar los datos ni a lograr aplicaciones prácticas.
Las empresas están optando cada vez más por equipos multidisciplinares que co-crean en torno a los datos desde distintas perspectivas. En este proceso es también interesante la manera en que implementamos las herramientas de análisis. Existen muchas y muy accesibles en el mercado, pero la elección puede determinar con qué variables contamos.
Data Driven: la experimentación constante
Hoy en día la transformación digital no es completa si no se cuenta con la analítica. Este no es un camino sencillo, no está exento de generar falsas expectativas o malas decisiones. Pero las firmas apuestan por ella y apostarán cada vez más. Hay un componente experimental asociado al Data Analysis que supone un reto y un estímulo. La posibilidad de testear la respuesta de los usuarios ante distintas metodologías es apasionante.
Los datos permiten abrir el abanico de servicios online de manera increíble, pero el pacto con el consumidor ha de ser honesto en función de los parámetros de seguridad y confianza que estos necesitan a la hora de comerciar con sus datos. El aprendizaje en este caso es continuo: siempre habrá parámetros que estudiar y de los que sacar conclusiones. El Data se va haciendo al andar, de ahí que el concepto Data Driven sea un valor al alza: la capacidad de las empresas para integrar las tecnologías asociadas al análisis de datos en sus procesos y estrategias.
El análisis de datos requiere de profesionales capaces de extraer conclusiones y saber comunicarlas de manera efectiva para lograr extraer valor diferencial de los servicios y productos de una empresa.
Puedes ver la charla completa de EAE on Session sobre “El Data Analysis para la resolución de problemas de negocio” aquí.