: BLOG DEL MÁSTER EN BIG DATA Y DATA SCIENCE ONLINE DE LA UNED; 23 Mayo 2022; Visto: 2434

Cuando nos encontramos en escenarios donde es posible estudiar los datos en profundidad para extraer de ellos conclusiones sobre cualquier tipo de proceso nos vemos ante la definición más básica en analítica de datos. Si tales conclusiones se transforman en información científicamente verificada arribamos al siguiente momento: Analítica de datos que interviene en la mejor toma de decisiones. ¿Qué fundamenta a la analítica de datos?

Lo anterior tiene unas implicaciones mucho más profundas de lo que parece. En efecto, la dirección y administración de la empresa está compuesta por individuos con todas las luces y oscuridades típicas de la emoción humana, es decir, los desacuerdos sobre cómo gobernar a la estructura productiva pueden llegar a ser profundos e incluso irresolubles.

Pero cuando se busca respaldar el proceso de toma de decisiones en las conclusiones extraídas del análisis inteligente de los datos se pretende, ni más ni menos, la maximización de los recursos y el éxito final, apoyándose en matemáticas y Estadística. Esto no solamente aparta de la dirección y administración empresarial gran parte de las acciones que entenderíamos fundamentadas en la emocionalidad humana, además tiende a invalidar toda argumentación sin base matemática.

Ahora bien, las implicaciones de la analítica de datos en la cultura corporativa todavía están siendo analizadas por la Filosofía, la Psicología y las ciencias sociales en general. Sin olvidar, por supuesto, que no estamos ante un problema del mejor software o la más revolucionaria solución en inteligencia artificial, dado que la analítica de datos no tiene otra fuente que las habilidades y competencias profesionales humanas.

En cualquier caso, todas aquellas voces expertas que siguen ese macro fenómeno al que llamamos “transformación digital” coinciden en afirmar que los datos son la “riqueza bruta” con mayor potencial desde el descubrimiento de los combustibles fósiles.

Que los datos sean el nuevo petróleo ya hace tiempo que suena a tópico. Aunque al ver cómo han evolucionado sectores como las telecomunicaciones, los transportes, las finanzas o el marketing no parece exagerado pensar que la auténtica apuesta, la máxima estrategia empresarial, es invertir en un equipo humano enfocado a analítica de datos (naturalmente, con todas las herramientas matemáticas y estadísticas que la cuestión requiere).

Parece evidente que las compañías más exitosas son aquellas que vivieron procesos de transformación estructural que terminaron por definirlas como empresas dedicadas al procesamiento de datos. ¿Que podríamos destacar de casos de éxito como Amazon, Google o Facebook? ¿Pero también de las grandes plataformas dedicadas al entretenimiento?

Sin duda, su enorme esfuerzo dedicado al análisis de datos. Pero, más concretamente, soluciones en la visualización e interpretación de los datos a su alcance que les permiten detectar, precisamente, aquella información relevante para el gobierno de la compañía, aquella que permite tomar acciones con mayores posibilidades de generar valor. Es decir, existe también un enorme cúmulo de empresas literalmente a la deriva en un océano de datos, sin entender muy bien cómo y a qué deben prestar mayor atención. De nuevo, la gran diferencia parece ser marcada por la composición y el talento de los equipos humanos.

ANÁLISIS DE DATOS

En términos sencillos, un buen análisis de datos tiene cuatro grandes capítulos:

La preparación y preprocesado, donde debemos asegurarnos de que los datos tienen la credibilidad y calidad necesaria.
La exploración, donde determinaremos el sistema de variables que componen a nuestro volumen de datos y qué posibilidades nos ofrecen.
El modelado, que es la fase en la que, por medio de la aplicación de técnicas y algoritmos, procesamos de manera óptima los datos para encontrar soluciones a problemas dados.
La visualización, dónde nos encontramos con una de las partes más delicadas de todo el proceso. La visualización de los datos encierra una serie de competencias en sí mismas, necesarias para cualquier científico de datos que no solo entiende la información, además necesita que otros la comprendan.
Y la comunicación. Aquí también nos topamos con un conjunto de habilidades en sí mismas. Los datos tienen su propia narrativa que, como todas, tiene que atrapar a su respectiva audiencia.

Como podemos observar, en la analítica de datos vemos la reunión de unos talentos codificados en un perfil profesional entre los más sofisticados y complejos de los últimos años. Si hace algunas décadas los departamentos de recursos humanos hubiesen solicitado a un colaborador con nivel alto en matemáticas, Estadística y análisis científico, pero que además supiera cómo lograr visualizaciones y comunicaciones impactantes, les habrían enviado directamente a uno de esos guionistas que crearon los grandes clásicos de ciencia ficción en los 80 y 90 del pasado siglo.