Impulsadas por el objetivo, a veces esquivo, de convertirse en empresas basadas en datos, muchas organizaciones llevan tiempo acumulando datos, construyendo infraestructuras y atrayendo talento altamente cualificado. Dado que a menudo se presenta a los datos como la bala de plata para multitud de problemas, van por buen camino.
Ahora bien, contar con las herramientas y el talento adecuados no convierte automáticamente a una empresa en data-driven. El mayor obstáculo para lograrlo es crear una cultura del dato, en la que todo el mundo vea la ciencia de datos como un método para resolver problemas de negocio. De hecho, cualquier organización que aspire a ser data-driven debe empezar por fomentar esa cultura, impulsando la competencia en datos en toda la empresa y dotando a cada persona de las habilidades necesarias para desempeñar sus tareas con datos y brillar en su rol. Este cambio de mentalidad, tan fundamental, es uno de los grandes retos en el camino hacia una organización basada en datos. De hecho, según la encuesta de Gartner a Chief Data Officers de 2018, el 35% de los CDOs considera que la baja competencia en datos es el mayor desafío para extraer valor de los datos a escala.
Los beneficios de convertirse en una organización data-driven y aprovechar la ciencia de datos a escala son numerosos y están ampliamente documentados. A continuación, un repaso por cuatro áreas de la ciencia de datos que las organizaciones pueden adoptar rápidamente para empezar a extraer valor de sus datos, con casos de uso concretos.
1. Comunicar insights complejos con visualización de datos, de forma ágil y clara
Los paneles de control interactivos se han vuelto omnipresentes porque permiten a las personas interesadas acceder fácilmente a información actualizada.
Los dashboards son increíblemente versátiles. Pueden ser un telescopio para las métricas estratégicas a largo plazo de una empresa o un microscopio que se centra en los detalles operativos del día a día. En cualquier caso, permiten escalar la toma de decisiones basada en datos. Hoy, muchas herramientas de business intelligence sin código como Tableau y Power BI ofrecen interfaces intuitivas de arrastrar y soltar para crear potentes paneles. Por otro lado, paquetes de código abierto sobre lenguajes populares, como plotly de Python y Shiny de R, proporcionan una barrera de entrada baja para construir visualizaciones interactivas altamente personalizables.
2. Toma mejores decisiones analizando datos históricos
Una empresa data-driven describe, resume y comprende su desempeño histórico y lo aprovecha para guiar decisiones que le permiten reforzar lo que funciona y corregir el rumbo en lo que no. Una encuesta de Deloitte concluyó que cerca de la mitad de las compañías afirma que el mayor beneficio de la analítica es facilitar mejores decisiones basadas en datos. Además, el 62% indicó que los datos son importantes para impulsar la estrategia de negocio. Está claro que los datos se están convirtiendo en una herramienta insustituible en la caja de herramientas corporativa.
La toma de decisiones basada en datos puede mantener y reforzar la ventaja competitiva de una organización. Por ejemplo, el análisis de cesta de la compra puede ayudar a los retailers físicos a optimizar mejor sus espacios y crear experiencias de compra superiores. El equipo de marketing puede analizar las tasas de clic históricas de sus emails para evaluar el éxito de las campañas. Los analistas financieros pueden aplicar análisis de series temporales a sus datos históricos para optimizar la planificación presupuestaria.
Este tipo de análisis de datos históricos puede realizarse de forma eficiente con hojas de cálculo como Microsoft Excel y Google Sheets cuando el volumen de datos es reducido. A medida que crecen, la analítica se realiza de forma más eficaz con lenguajes de programación de código abierto como R y Python.
3. Potencia la experiencia del negocio con pensamiento estadístico
La estadística permite resumir de forma clara grandes volúmenes de datos. En su base están las estadísticas descriptivas que representan promedios (como media, moda y mediana) y desviaciones respecto a ese promedio (como desviación estándar y varianza). Estas estadísticas son los cimientos de herramientas como el diagrama de caja y métricas como el coeficiente de correlación (una medida de la fuerza de la relación entre dos variables). Por ejemplo, los retailers pueden calcular la correlación entre la compra de productos para optimizar campañas de venta cruzada. Los investigadores de mercado pueden recurrir al análisis conjunto para determinar la combinación ideal de preferencias del cliente antes de lanzar una nueva funcionalidad o ajustar el precio de un producto.
Los experimentos controlados ayudan a aislar el efecto de un cambio, establecer relaciones claras de causa y efecto entre dos métricas y tomar mejores decisiones. Con fundamentos estadísticos, los experimentos controlados ofrecen un método relativamente sencillo pero riguroso para validar o refutar las corazonadas de los expertos del dominio. Un ejemplo simple es hacer A/B testing con asuntos de email y elegir el que logre la mayor tasa de clics. En AirBnB, solo cuando un experimento demostró de forma concluyente que un cambio en el filtro de precio máximo aumentaba la tasa de conversión se implementó dicho cambio para todos los usuarios. En Shutterstock, se rechazó la idea de eliminar las marcas de agua en las imágenes de la página de búsqueda cuando los experimentos aportaron evidencias sólidas de que ese cambio reducía la conversión.
4. Haz predicciones y descubre nuevo conocimiento con machine learning
Las empresas pueden utilizar datos pasados para predecir el futuro con machine learning. Por ejemplo, mediante aprendizaje supervisado, una técnica que entrena algoritmos para clasificar datos o predecir resultados con datos etiquetados, cualquier organización puede predecir qué clientes tienen más probabilidades de abandonar en función de su actividad histórica. Una firma de trading puede usar los precios históricos de una acción para predecir precios futuros en modelos financieros.
En contraste con el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado permite a una empresa con poco conocimiento sobre un conjunto de datos en bruto explorar su información, incluso sin saber exactamente qué busca. El clustering es un ejemplo de algoritmo no supervisado que clasifica datos en categorías no predeterminadas. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones que dispone de datos valiosos sobre sus clientes y aún no ha encontrado la forma de segmentarlos puede usar aprendizaje no supervisado para identificar clústeres de clientes con características diferenciadas.
El aprendizaje no supervisado también es excelente para descubrir asociaciones. En ecommerce, las recomendaciones del tipo «a quienes les gusta el producto X también les gusta el Y» suelen ser el resultado de técnicas no supervisadas que desvelan estos vínculos ocultos. Estas recomendaciones pueden ser la base de una estrategia de venta cruzada eficaz.
Construir una organización data-driven
Dar pasos hacia una cultura data-driven desbloquea muchos beneficios potenciales para una empresa. Hay numerosos casos de uso de alto impacto que los equipos funcionales pueden empezar a aplicar si cuentan con las habilidades necesarias. Por eso, DataCamp for Business ofrece una plataforma de aprendizaje interactiva para empresas que necesitan formar y reciclar a su gente en habilidades de datos. Con temas que abarcan desde competencia en datos y ciencia de datos hasta ingeniería de datos y machine learning, más de 1.600 empresas confían en DataCamp for Business para desarrollar el talento de sus equipos.
