La ciencia de datos, análisis de datos, minería de datos y Big Data, por decir algunos, son de los términos que escuchamos cada vez más en nuestro entorno y que ya forman parte de la cotidianidad en el ámbito empresarial. Sin embargo, para muchos son palabras propias de la ingeniería o la estadística.
De esta manera, surgen dos grandes interrogantes: ¿Cuál es su significado? y ¿Cómo pueden ayudarnos?
¿Cuál es la importancia de los datos?
La realidad es que la cantidad de datos disponible hoy en día es inmensa y de acuerdo al IBM Marketing Cloud, el 90% de los datos actuales ha sido generado en los últimos diez años, complejo pero muy cierto. Esto quiere decir que la llegada de la cuarta revolución industrial o industria 4.0 intensificará aún más el manejo de la información digital en las empresas.
El futuro o incluso el fracaso mismo de las empresas, dependerá de la decisión que tomen con respecto a toda esta información. Por lo tanto, afrontar esta realidad lo antes posible y tomar acciones al respecto, permitirá a las empresas ser más competitivas y sobretodo más eficientes.
Riesgo de recolección de datos
Hay que tener claro que como todas las nuevas implementaciones, el aprovechamiento de esta información conlleva un riesgo, por ejemplo, para muchas organizaciones la inversión en la ciencia de datos no siempre brinda el valor que debería (Bajuk, 2020).
La falta de credibilidad, el lento cambio hacia el valor y beneficios efímeros hace dudar a muchas organizaciones e invertir en esta alternativa que a primera vista luce muy atractiva, sin considerar las variables y opciones.
Además, la aplicación del análisis puede estar sujeta a un proveedor de software, que busque obtener más valor por la licencia del mismo que por el análisis de los datos, lo cual es un gran factor a considerar.
Por esto, no es suficiente confiar en el manejo de la información y/o el análisis de los datos, es indispensable tener una capacitación previa que te permita conocer las herramientas que permiten realizar el análisis de los datos al mismo tiempo que su potencial y limitaciones.
El proceso de análisis de datos
Muchos de los perfiles que toman decisiones en las empresas se encuentran en una posición de desventaja con respecto a las nuevas generaciones que se capacitan en el análisis de la información. No obstante, hoy en día existen nuevas tecnologías para acercarse, conocerlas e implementarlas.
Actualmente es posible con un poco de esfuerzo y la formación adecuada comenzar a formar una base sólida en el manejo de bases de datos, análisis e interpretación de información para nuestra empresa. Además, existen una variedad de herramientas que auxilian al analista en el manejo y presentación de información.
De esta manera, lo que se busca es que también el tomador de decisiones entienda cómo funcionan estas herramientas, pueda manejarlas y después utilizarlas en la toma correcta de decisiones en la empresa.
Impacto del análisis de conjuntos de datos
En el mundo globalizado, resulta cada vez más arriesgado tomar decisiones sin ponderar todos los factores que involucren la decisión final.
La crisis de salud que vivimos actualmente ha mostrado al mundo la complejidad de tomar una decisión en el momento adecuado, no solo para los países y su bienestar, en cuanto a la salud de cada individuo esta toma de decisiones puede resultar en un tratamiento exitoso o con fatales consecuencias.
De igual forma con esta situación nos dimos cuenta de que nos enfrentamos a un problema para el cual sólo teníamos referencias aproximadas y son los analistas y expertos en manejo de información quienes han llevado a los países a tomar las decisiones adecuadas en un problema sin una solución escrita.
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El aprendizaje automático en el ámbito empresarial
En el ámbito industrial ocurre lo mismo, las características que deberá tener nuestro producto, el lugar donde deberíamos colocar a nuestra empresa, los mercados que deberemos abordar, la materia prima más adecuada, son cuestiones que el análisis de datos puede ayudarnos a resolver con el menor riesgo posible.
Las decisiones solo basadas en la experiencia o las recomendaciones ya no son válidas actualmente, los modelos matemáticos y computacionales que existen pueden aplicarse a casi cualquier situación empresarial y llevarnos a un camino más certero que la lógica empírica.
Además, nos permite analizar diferentes escenarios sin tener que invertir nada en ellos, solamente aplicando técnicas de análisis de datos para construir los modelos matemáticos y después interpretarlos.
Tipos de análisis de datos
Para las empresas, el análisis de información dependerá del entorno para el cual planea utilizar el análisis (Alcouffe, 2019) este puede ser:
- Prescriptivo. Busca el mejor plan de acción para una situación.
- Predictivo. Incluye técnicas estadísticas de extracción de datos para hacer hipótesis predictivas.
- Descriptivo. Se emplea para dar resúmenes basados en gráficos que exponen información sobre las muestras o las medidas. Forma la base de casi todos los análisis de datos cuantitativos.
La invitación es entonces a sumergimos en este mar de información de cantidades de datos, obtener lo mejor de ella y aprovecharla para mejorar como empresa o como tomador de decisiones, siempre y cuando empleemos las herramientas adecuadas asociadas a una formación sólida de su aplicación y manejo.
Para ello, hoy en día existen muchas opciones que ofrecen las bases necesarias para el análisis de datos, su interpretación y cómo utilizarlas en la toma de decisiones empresariales. Es el momento de tomar acción y transformar tu empresa.
*Por Dr. Víctor Cruz, profesor investigador de la División de Ingeniería.
