ROI de la Ciencia de Datos: Cómo calcularlo y maximizarlo

Métricas para medir el ROI de la Ciencia de Datos

Al supervisar de cerca estos indicadores clave de rendimiento (KPI), las organizaciones pueden obtener una visión completa de la rentabilidad de la inversión de sus proyectos de ciencia de datos:

1. Rentabilidad

La eficiencia de costes mide la cantidad de dinero ahorrado o la mejora de la eficiencia de las operaciones gracias a las iniciativas de ciencia de datos. Esta métrica es relevante para comprender cómo las estrategias basadas en datos reducen los gastos operativos.

Por ejemplo: 

• Las organizaciones pueden reducir significativamente los costes laborales racionalizando las tareas manuales mediante la automatización. 
• La ciencia de los datos puede optimizar las rutas y los horarios en la cadena de suministro y la logística, reduciendo los residuos y disminuyendo los gastos de transporte. 
• Además, el mantenimiento predictivo -potenciado por modelos de datos- puede alargar la vida útil de los equipos y reducir la frecuencia de las costosas reparaciones o sustituciones, reduciendo así los gastos generales de mantenimiento.

2. Crecimiento de los ingresos

El crecimiento de los ingresos hace un seguimiento del aumento de las ventas, el descubrimiento de nuevas fuentes de ingresos o la expansión general del negocio causada por las aplicaciones de la ciencia de datos. Esta métrica es esencial para evaluar cómo las iniciativas de datos contribuyen directamente al crecimiento de los ingresos.

Por ejemplo: 

• La ciencia de los datos puede crear modelos predictivos que identifiquen segmentos de clientes de alto valor, permitiendo esfuerzos de marketing más específicos y eficaces. 
• Aprovechando la información de los datos, las empresas pueden lanzar nuevos productos o servicios que satisfagan mejor las necesidades de los clientes, generando así ingresos adicionales.
• Además, la mejora de la previsión de la demanda mediante el análisis de datos permite estrategias de precios más inteligentes y una gestión optimizada del inventario, lo que impulsa las ventas y reduce los costes asociados al exceso de existencias o a las roturas de stock.

3. Eficacia del tiempo

La eficiencia temporal mide la reducción del tiempo necesario para completar tareas o procesos, lo que se traduce en una mayor productividad y eficiencia operativa. Esta métrica es importante para comprender cómo las iniciativas de ciencia de datos agilizan las operaciones.

Por ejemplo:

• Automatizar el procesamiento y el análisis de datos acelera la toma de decisiones, permitiendo a las empresas responder más rápidamente a los cambios u oportunidades del mercado. 
• Implementar chatbots o asistentes virtuales puede mejorar la eficiencia operativa y las interacciones con los clientes, gestionando consultas y tareas rutinarias.
• Además, automatizar las tareas repetitivas o que consumen mucho tiempo libera a los empleados para que se centren en actividades más estratégicas, aumentando la productividad general.

4. Mejorar la satisfacción del cliente

La mejora de la satisfacción del cliente mide las mejoras en la experiencia del cliente, que pueden conducir a una mayor fidelidad, retención y referencias positivas. Esta métrica ayuda a evaluar el impacto a largo plazo de la ciencia de datos en las relaciones con los clientes.

Por ejemplo: 

• El análisis predictivo puede personalizar las recomendaciones de productos, creando una experiencia de cliente más personalizada y satisfactoria. 
• La información basada en datos, en particular el procesamiento del lenguaje natural (PLN), puede mejorar la eficacia del servicio y la atención al cliente, ayudándonos a comprender y atender mejor las consultas de los clientes. 
• Además, las empresas pueden adaptar los precios y las estrategias promocionales en función del comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que da lugar a ofertas más relevantes y atractivas.

5. Mitigar los riesgos

Mitigar los riesgos implica reducir los riesgos y pérdidas potenciales, que pueden afectar significativamente a los resultados financieros de una organización. Esta métrica es vital para evaluar cómo contribuye la ciencia de datos a la estabilidad y seguridad de la empresa.

Por ejemplo: 

• Los sistemas de alerta temprana basados en modelos de datos pueden ayudar a las organizaciones a identificar y prevenir el fraude o las amenazas a la ciberseguridad antes de que se agraven.
• Los modelos predictivos también pueden anticipar las interrupciones de la cadena de suministro o los riesgos operativos, permitiendo a las empresas abordar estos problemas de forma proactiva. 
• Además, la información basada en datos puede mejorar el cumplimiento de la normativa, automatizando los procedimientos y garantizando que la organización se adhiere a los requisitos legales.

Un gráfico de barras horizontales que muestra el impacto de varios Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) en el ROI del proyecto de ciencia de datos, con valores hipotéticos.

En la imagen anterior, cada barra representa el impacto monetario de un KPI específico, ayudando a ilustrar cómo los diferentes aspectos del proyecto contribuyen a su éxito general. Esta comprensión permite a las organizaciones tomar mejores decisiones, optimizar la asignación de recursos y fomentar el crecimiento sostenible.

Pasos para calcular el ROI de la Ciencia de Datos

Calcular el ROI de los proyectos de ciencia de datos implica varios pasos. Siguiendo este enfoque estructurado, podrás evaluar con precisión el valor generado por tus iniciativas de ciencia de datos.

1. Aclarar los objetivos y metas del proyecto

Empieza por establecer objetivos específicos y mensurables para el proyecto de ciencia de datos. Estos objetivos deben alinearse con objetivos empresariales más amplios para garantizar que el proyecto contribuye de forma significativa a la estrategia global de la organización. 

Es esencial identificar los KPI que se utilizarán para seguir el progreso y medir la consecución de estos objetivos. Una alineación precisa entre los objetivos del proyecto y las prioridades estratégicas de la empresa proporcionará una base sólida para evaluar el ROI.

2. Calcula los gastos relacionados con el proyecto

Para comprender el coste real de un proyecto de ciencia de datos, es importante tener en cuenta todos los gastos relacionados. Estos suelen incluir:

• Gastos de personal: Considera los salarios y prestaciones de todos los miembros del equipo, incluidos los científicos de datos, analistas, técnicos, gestores de proyectos y personal de apoyo informático.
• Software y aplicaciones: Ten en cuenta los costes de las herramientas de software esenciales, como las plataformas de análisis, los marcos de IA y el software de presentación para informes y visualización.
• Infraestructura técnica: Incluye los gastos relacionados con servicios de computación en nube, soluciones de almacenamiento de datos y actualizaciones de hardware. Además, ten en cuenta los costes de adquisición y organización de los datos necesarios para el proyecto.
• Formación y desarrollo de habilidades: Ten en cuenta las inversiones en formación y desarrollo profesional para dotar a los miembros del equipo de las capacidades necesarias para el proyecto.

3. Evalúa los beneficios del proyecto

A continuación, evalúa los beneficios tangibles e intangibles del proyecto:

• Beneficios económicos tangibles: Calcula los beneficios económicos directos, como el aumento de ingresos, la reducción de costes y el ahorro de tiempo. El ahorro de tiempo debe cuantificarse convirtiendo las horas ahorradas en valor monetario basado en los salarios de los empleados o en la eficiencia operativa.
• Beneficios intangibles: Considera los beneficios menos cuantificables pero igualmente importantes, como la mejora de la satisfacción del cliente, la mejora de la reputación de la marca y la reducción de los riesgos. Estos factores contribuyen al valor global del proyecto, aunque sean más difíciles de expresar en términos monetarios.

Es esencial recopilar datos sobre los KPI identificados antes y después de la ejecución del proyecto. Esto permite una comparación que pone de relieve el impacto del proyecto.

4. Calcula el ROI

Tras identificar los costes del proyecto y evaluar sus beneficios, el último paso es calcular el ROI. Este paso consiste en cuantificar el rendimiento financiero global del proyecto de ciencia de datos en función de sus costes.

La fórmula del ROI es

ROI de la Ciencia de Datos = (Beneficio Neto del Proyecto de Ciencia de Datos / Coste Total del Proyecto de Ciencia de Datos) x 100

Dónde:

• El beneficio neto del proyecto de ciencia de datos son las ganancias totales (tanto tangibles como intangibles) menos los costes operativos corrientes. Esto incluye aumentos de ingresos, ahorros de costes, eficiencias de tiempo convertidas en términos monetarios y otros beneficios mensurables.
• La dirección coste total del proyecto de ciencia de datos es la suma de todos los gastos incurridos, incluidos los costes de personal, las inversiones en software e infraestructura, la adquisición de datos y los gastos de formación.

Pasos para calcular:

1. Determina el beneficio neto: Resta los costes operativos corrientes de las ganancias totales (tanto financieras como intangibles) identificadas en el paso 3.
2. Suma los costes totales: Suma todos los costes asociados al proyecto tal y como se detallan en el paso 2.
3. Aplica la fórmula ROI: Introduce las cifras de beneficio neto y coste total en la fórmula para calcular el porcentaje de ROI.

Ejemplo de cálculo:

Supongamos que un proyecto de ciencia de datos dio lugar a unos beneficios totales mensurables de 500.000 $, como se ve en el ejemplo ofrecido en la sección anterior, y el coste total del proyecto fue de 200.000 $. Tras contabilizar 50.000 $ de costes operativos corrientes, el beneficio neto sería de 450.000 $.

Por tanto, la rentabilidad sería:

ROI = (450.000 / 200.000) * 100 = 225%.

Este resultado indica que por cada dólar gastado en el proyecto, la empresa obtuvo 2,25$ a cambio.

Interpreta los resultados:

Un ROI positivo indica que el proyecto ha aportado más valor que su coste, justificando la inversión. Un porcentaje de ROI más alto significa mayores beneficios en relación con los costes. Por el contrario, un ROI negativo sugiere que los costes del proyecto superan sus beneficios, lo que indica la necesidad de reevaluar su planteamiento o ejecución.

5. Comprender y compartir los resultados

Evalúa el retorno de la inversión con respecto a las normas del sector y los objetivos de la empresa. Prepara un informe claro que detalle el cálculo del ROI, la metodología y las perspectivas críticas. Comunica los resultados a las partes interesadas, destacando el impacto del proyecto en los objetivos empresariales.

6. Monitor

Revisa periódicamente el ROI del proyecto para asegurarte de que cumple las expectativas. Identifica áreas de mejora y aplica estas lecciones para mejorar futuros proyectos de ciencia de datos, garantizando la eficacia y el valor continuos.

Calcular con éxito el ROI implica varios pasos importantes.

Retos para medir el ROI de la Ciencia de Datos

Hablemos de los obstáculos típicos que encuentran las empresas cuando intentan calibrar el rendimiento de la inversión en iniciativas de ciencia de datos, y ofrezcamos soluciones y tácticas del mundo real para abordarlos.

Dificultad para cuantificar los beneficios intangibles

En numerosos proyectos de ciencia de datos, los resultados suelen incluir ventajas no tangibles, como una mejor toma de decisiones e interacciones enriquecidas con los clientes, que pueden ser difíciles de medir económicamente.

Aunque significativas, las ventajas no son fáciles de incorporar a las evaluaciones estándar del ROI.

• Posibles soluciones:
• Métricas proxy: Encuentra formas concretas de medir eficazmente las ventajas intangibles. Por ejemplo, controla la disminución del tiempo de toma de decisiones o el aumento de los resultados favorables para calibrar la mejora de la toma de decisiones.
• Evaluaciones cualitativas: Para recoger mejoras cualitativas, realizar encuestas u organizar debates con las partes implicadas. Emplea técnicas como el Net Promoter Score (NPS) para medir las mejoras en la satisfacción del cliente.
• Evaluación comparativa: Es importante evaluar las métricas de rendimiento antes y después de lanzar iniciativas de ciencia de datos. Para evaluar eficazmente los progresos, considera las normas del sector como punto de referencia para la mejora.

Largos plazos de los proyectos y retraso en los resultados

Los proyectos de ciencia de datos a menudo se someten a largos periodos de desarrollo y pueden no producir resultados inmediatos. Este aplazamiento puede crear dificultades para vincular directamente las ventajas del proyecto y conservar el apoyo de las partes interesadas.

• Posibles soluciones:
• Evaluación por hitos: Divide el proyecto en objetivos más manejables y rastreables. Establece y supervisa los indicadores clave de rendimiento para cada fase del proyecto.
• Aplicación por fases: Desglosemos el proyecto en etapas, asegurándonos de que cada etapa aporta beneficios tangibles. Evaluando antes las etapas completadas, podemos calcular la rentabilidad de la inversión.
• Modelos predictivos del ROI: Crea modelos que pronostiquen el rendimiento futuro de la inversión utilizando indicios iniciales e información pasada de proyectos comparables. Incorpora nuevos datos con regularidad para mantener actualizados estos modelos.
• Seguimiento del valor a largo plazo: Establecer mecanismos para supervisar la generación sostenida de valor, incluso después de la conclusión formal del proyecto. Realiza evaluaciones periódicas tras la implantación para captar cualquier ventaja retrasada.

Garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos

Las estrictas leyes de privacidad de datos pueden restringir el acceso a los datos o aumentar los gastos del proyecto. El incumplimiento podría anular las ventajas potenciales y afectar a las evaluaciones del retorno de la inversión.

• Posibles soluciones:
• Técnicas de preservación de la intimidad: Aplica métodos de anonimización de datos, encriptación y privacidad diferencial. Siempre que sea posible, opta por datos sintéticos para fines de desarrollo y prueba.
• Cumplimiento por diseño: Integra los requisitos de cumplimiento en la fase de planificación del proyecto y ten en cuenta los costes relacionados con el cumplimiento a la hora de calcular el ROI.
• Marco degobernanza de datos : Crea una estructura de gestión de datos sólida que tenga en cuenta la utilidad de los datos y la necesidad de privacidad y cumplimiento de la normativa. Define claramente las políticas de acceso y uso de los datos.
• Auditorías periódicas: Revisa periódicamente las medidas de privacidad y cumplimiento. Ten en cuenta los gastos de estas evaluaciones cuando calcules el rendimiento de la inversión y evalúes los beneficios de reducir los riesgos.
• Educación de las partes interesadas: Informar a las partes interesadas sobre la importancia de mantener la privacidad de los datos y cumplir la normativa. Este planteamiento podría llevar a conseguir apoyo para protocolos de privacidad esenciales pero costosos.

Mejores prácticas para maximizar el ROI de la Ciencia de Datos

El ROI de la ciencia de datos ayudará a las empresas a tomar mejores decisiones y a mejorar la eficacia de sus inversiones en ciencia de datos. Aquí tienes algunas buenas prácticas para maximizarlo:

1. Empieza abordando primero las tareas fáciles: Empieza con proyectos que puedan mostrar resultados rápidamente y demostrar su valor con rapidez. Utiliza estos logros iniciales para ganar tracción y conseguir apoyo para iniciativas más desafiantes.
2. Asegúrate de que tus datos son de primera: Dedica tus recursos a perfeccionar, organizar y supervisar tus datos: los datos de alta calidad dan lugar a modelos mejores y perspectivas más fiables.
3. Adopta prácticas ágiles: Aplica métodos paso a paso para añadir valor gradualmente. Revisa con frecuencia los objetivos del proyecto y ajusta el rumbo si es necesario.
4. Invierte en herramientas e infraestructura: Opta por opciones basadas en la nube para ahorrar costes y ampliar rápidamente cuando sea necesario.
5. Formar equipos equipos: Reúne a expertos en datos, profesionales del sector y socios empresariales para trabajar como uno solo. Fomenta el trabajo en equipo entre los especialistas en datos y las unidades informáticas.
6. Centrarse en el despliegue y la operatividad de los modelos: Incorporar modelos a las operaciones empresariales y a los procesos de toma de decisiones. Establece procedimientos sólidos de supervisión y mantenimiento de los modelos implantados.
7. Reutiliza y reaprovecha: Busca oportunidades para aplicar modelos o métodos probados en diversos sectores o escenarios empresariales. Desarrolla elementos y colecciones reutilizables para acelerar los próximos proyectos.

La importancia de la alfabetización informática

Alfabetización en datos-la capacidad de comprender, interpretar y utilizar eficazmente los datos- es importante para maximizar el ROI de los proyectos de ciencia de datos. Cuando los equipos de toda una organización poseen sólidos conocimientos sobre los datos, pueden comprender mejor las ideas generadas por las iniciativas de ciencia de datos, lo que conduce a una toma de decisiones más informada.

La mejora de los conocimientos sobre datos garantiza que las partes interesadas puedan evaluar con precisión el valor de las estrategias basadas en datos, alinearlas con los objetivos empresariales e identificar las oportunidades de optimización. Esta comprensión compartida fomenta la colaboración entre los científicos de datos y las unidades de negocio, permitiendo un uso más específico y eficaz de los recursos.

Además, es más probable que los trabajadores con conocimientos de datos confíen en ellos y actúen en consecuencia, acelerando la implantación de soluciones basadas en datos. Esta confianza aumenta el impacto de los proyectos de ciencia de datos, impulsando un mayor ROI al garantizar que los conocimientos se aplican directamente a la organización.

Conclusión

En este artículo, analizamos las estrategias para medir, maximizar y comunicar el retorno de la inversión de los proyectos de ciencia de datos en una organización y revisamos la importancia de promover la alfabetización de datos en el lugar de trabajo.Si estás interesado en saber más, considera la posibilidad de consultar el curso de Data Camp sobre habilidades básicas de datos para líderes empresariales para aprender más sobre los beneficios de la ciencia de datos para las empresas.