La orientación por datos es un movimiento inevitable y cada día se vuelve vital para acciones de lo cotidiano de personas y empresas. Esto indica que un mindset data driven será el diferencial competitivo en el mundo donde Big Data e inteligencia de datos están cada vez más en uso.
“Data Science es una ciencia transversal, multidisciplinar por naturaleza, lo que significa que alcanza a todos los players de la cadena y las más diversas áreas”, explica Luiz Paulo Fávero, autor del libro mundialmente adoptado Data Science for Business and Decision Making.
Como un concepto que vino para quedarse, el mindset data driven está inherentemente asociado con tecnología y con el proceso de toma de decisión.
Cultura orientada por datos
La ciencia de datos involucra aspectos relacionados al análisis de datos propiamente dicho y a herramientas de captación y reconocimiento de patrones, como Analytics y machine learning. En esa cuenta entran todavía software, internet de las cosas (IoT) y dispositivos conectados en red, que generan e integran información.
Sea para fines organizativos o personales, la ciencia de datos da una percepción del mindset data driven. Ese concepto, según Fávero, causa el entendimiento de que datos pueden, de manera correcta, ser tratados para la asignación de recursos, apuntando tendencias.
“De hecho, necesitamos enfocar en datos para ser cada vez más concentrados en tendencias, pues perfeccionamos el proceso de toma de decisión a partir del comportamiento de los datos. El data driven viene justamente para mejorar los métodos de empresas que tenían esa mentalidad”, explica Fávero.
¿Qué es necesario?
Si usted se pregunta sobre lo que es necesario para tener un mindset data driven, vea los puntos a seguir:
Objetivo: de pequeño o largo plazo, un objetivo definido ayuda a seleccionar las informaciones que realmente serán aprovechadas del Big Data.
Valor por área: los objetivos trazados se orientan por las áreas que agregan más valor e impactan directamente en la toma de decisión dentro de la empresa.
Datos: el almacenamiento de datos es tan importante como su generación, por lo que deben ser tratados de forma adecuada para análisis futuras.
Análisis: existen diversas maneras de analizar datos, por eso la importancia de correlacionar y comparar variables, además de una serie de evaluaciones durante un período. El análisis también será importante para definir la presentación de un conjunto de datos y el valor que ellos tendrán para la toma de decisiones.
Acción: con una decisión tomada, es necesario garantizar que sea cumplida. Un mindset data driven se resume a actuar de esa forma, concluyendo metas a partir de la orientación por datos.
Especializarse es importante
En una analogía, Fávero compara la formación de un científico de datos a una colcha de retallos. Un profesional de esa área puede ser formado en ciencias humanas, exactas, biológicas y sociales, por ejemplo, pero añadir a su conocimiento cursos rápidos que traigan la aptitud para programar.
Entonces, ¿por qué es importante cursar una especialización?
La respuesta, según el autor, requiere la revisión de los tres pilares de la ciencia de datos, comenzando por sus fundamentos. “Sea con cálculos estadísticos, económicos, algebraicos o subyacentes, todo algoritmo necesita ser tomado en serio en un curso, porque sin eso es muy fácil añadir al software un código de programación incorrecto”, alerta.
Por otro lado, continúa, con los fundamentos, los códigos son hechos con facilidad. Una persona con ese dominio consigue aprender más ágilmente nuevos lenguajes de programación, siendo estos el segundo pilar.
Por fin, una especialización finaliza ese trípode, pues agrega un diferencial que pocos cursos rápidos poseen: pensamiento analítico y de gestión. Saber obtener datos es diferente de saber qué hacer con ellos, y un curso más completo permite la construcción de esa mirada.
¿Tu día a día te permite desarrollar un mindset data driven? Queremos escucharte, comparte tus experiencias sobre el tema en los comentarios.
