Cómo tomar decisiones inteligentes a partir de la analítica de datos
BLOG
18 Mayo, 2021
ALTO Corporativo
Lida Sandoval, Head Data Scientist Data Lab
El proceso analítico puede ser visto como un proceso de un ciclo continuo en donde, en la medida en que capturamos datos a través de tecnología, deseamos cada vez más que éstos se conviertan rápidamente en insights y que apoyen la toma de decisiones acertadas, rápidas y precisas. Esta meta no es ajena a ALTO, […]

El proceso analítico puede ser visto como un proceso de un ciclo continuo en donde, en la medida en que capturamos datos a través de tecnología, deseamos cada vez más que éstos se conviertan rápidamente en insights y que apoyen la toma de decisiones acertadas, rápidas y precisas. Esta meta no es ajena a ALTO, puesto que desde ya hace unos años esto se ha vuelto parte de la filosofía y el ADN de nuestra compañía.

Es relevante mencionar que alcanzar esta meta no es un proceso sencillo; para lograrse no solo se debe contar con la tecnología adecuada, sino que, además, debe existir conciencia en las necesidades analíticas, es decir, definir si está centrada en el análisis de la data o en el análisis de la decisión.

Algunos ejemplos cuando la necesidad está basada en la data son el procesamiento de imágenes, la interpretación del lenguaje natural (texto) y el análisis de múltiples señales, entre otros, los cuales se caracterizan por contener grandes volúmenes de información. Analíticamente, este tipo de situaciones son trabajadas bajo la filosofía de que los datos hablarán libremente y serán ellos mismos los que nos conduzcan a patrones o a relaciones ocultas dentro de la información. Su particularidad es que, para trabajarlos, se requiere de un sistema de cómputo especializado con procesadores exigentes en velocidad y memoria, especialmente porque este tipo de datos tienden a exigir análisis en tiempo real. Las dificultades de este análisis están en caer en conclusiones erróneas a causa de asumir causalidad, analizar la historia y la confusión del efecto avaluado que el ruido de los datos puede causar.

Por otro lado, contamos con modelos que centran su exigencia en la decisión, y es allí donde inicia su estudio. Este tipo de modelos tiene como filosofía el dominio en el conocimiento experto, sobre el cual se puede hacer explícita la relación entre las variables con las que se cuentan. La forma como se capturan los datos para este modelo, implica muchas veces realizar encuestas o entrevistas a profundidad. Sus principales ventajas son que están centrados en la usabilidad y en la generación de valor para la compañía; y sus principales contras son que requieren de una persona experta necesaria para influir en el análisis y el costo que puede tener capturar esta información.

En este sentido, buscamos hacer énfasis en que, para lograr decisiones inteligentes a partir de la analítica, se requiere comprender la realidad del negocio, la tecnología con la que se cuenta, y la importancia de aplicar la mejor estrategia que permita profundizar en las decisiones que toman las distintas compañías.

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