El volumen de información que se genera en la actualidad es indescriptible, y va en aumento cada segundo, por lo que la ciencia de los datos y analítica de negocios son las áreas con más retos hoy.
Este campo de trabajo por ser novedoso está lleno de oportunidades, y es que las empresas urgen tener acceso a más información, además de querer interpretaciones rápidas con el fin de tomar las decisiones más informadas y así conseguir un impacto positivo a través de su estrategia de negocio.
“A partir de un cierto nivel de competencia técnica, el mayor reto del científico de datos se encuentra en desarrollar una mentalidad que facilite navegar la complejidad de la profesión y lograr resultados”, afirmó Eduardo Ramírez, PH.D en sistemas inteligentes y Director de analítica en la nube de Ensitech.
Para ayudar a los empresarios a entender mejor la labor de los científicos de datos y éstos a hacer un mejor trabajo se debe:
. Cuestionar todo y ser crítico: Esto significa analizar y cultivar el pensamiento para mejorarlo continuamente. La práctica de un pensamiento auto-dirigido y auto-correctivo, sujeto a estándares de excelencia que son básicas para un buen análisis cuantitativo.
Cuestionarlo todo evita invertir en iniciativas analíticas que no entregarán resultados a los negocios.
Los atributos de un análisis de alta claridad ayudan a plantear las preguntas correctas, algunos de ellos son: objetividad, claridad, exactitud, precisión, relevancia, profundidad y amplitud.
Algunas preguntas que deben hacerse son: ¿Es confiable la medición? ¿Es consistente el uso de las unidades? ¿Es válido el uso de porcentajes?
. Piensa estadísticamente: Esto no significa memorizar las fórmulas de probabilidad y estadística, es profundizar en el uso cotidiano de sus conceptos fundamentales para identificar los sesgos y los errores más comunes.
Un buen análisis de datos requiere practicar la identificación y cuantificación de las fuentes de incertidumbre, pero no detenerse por ellas.
. Recuerda que se trata de una ciencia: El pensamiento científico es la disciplina mental que aporta una metodología para establecer la validez de nuestro conocimiento y avanzar con solidez en el entendimiento de los fenómenos.
Del método científico debemos tener presente que establecer causalidad no es trivial y que las variables pueden estar relacionadas de formas diversas que nos pueden engañar con facilidad.
Recientemente el pionero del enfoque probabilístico a la inteligencia artificial, Judea Pearl, lanzó una aguda crítica al modus operandi de la ciencia de los datos popular, donde se favorece la generación de modelos predictivos como “cajas negras”, sin profundizar en el entendimiento de las relaciones causales entre las variables.
Con estos tres procesos analíticos en mente, los líderes de este sector pueden avanzar sistemáticamente en su entendimiento de las distintas decisiones y procesos. Posteriormente definirán los modelos y sistemas que se deben construir para mejorarlos confiando que el proceso de análisis tuvo claridad, amplitud y profundidad.
Redacción
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