Este es primero de un total de 11 artículos sobre TIP's o recomendaciones de analítica avanzada, que iré publicando periódicamente a fin de facilitar el conocimiento sobre estos temas.
Es claro que al momento es imprescindible el poder utilizar los datos para la generación de nuevos negocios, optimización de recursos o generación de nuevos productos y/o servicios, lo cual al momento inclusive debido al COVID-19 se ha impulsado aún más la necesidad de utilizar técnicas de analítica avanzada para la toma de decisiones. Sin embargo, la inquietud que surge es cómo puedo hacer que esto sea efectivo, cuáles podrían ser las mejores prácticas o TIPs que me permitan llevarlo a la práctica y así alcanzar los beneficios que tanto se comentan, por lo que vamos a desarrollar una serie de artículos en donde se abordarán cada uno de estos TIPs y que serán liberados periódicamente.
En esta primera entrega vamos a mostrar el camino que seguiremos al respecto y realizaremos una breve descripción de este, para lo cual vamos a empezar describiendo cuáles son las claves que ha impulsado el interés en el uso de la analítica de datos:
- Captura de datos: Los avances tecnológicos como por ejemplo sensores basados en el Internet de las cosas (IoT - Internet of Things), comercio electrónico, redes sociales, dispositivos móviles han impulsado la captura de gran cantidad de datos a muy bajo costo.
- Almacenamiento de datos: La explosión en las capacidades de almacenamiento de datos tanto en entornos privados o a través de computación en la nube ha facilitado el almacenamiento seguro de datos mucho más que antes.
- Procesamiento de datos: Los avances en las redes de telecomunicaciones ha permitido tener un acceso más efectivo y al procesamiento masivo de datos de manera rápida y eficiente.
Estos elementos claves ha permitido la explotación del uso de datos y muchas empresas empezaron a tratar de sacar provecho de los mismos, para lo cual es necesario plantearse ciertas preguntas claves, que permitan sacar valor de los datos, como por ejemplo: ¿Qué sucedió con las ventas, los costos, gastos, etc.?, ¿Cuántas ventas se hicieron? ¿Cuán a menudo se cierra un negocio? ¿En dónde existen mayores gastos?, entre otras preguntas. En la medida que se hacen estas preguntas es necesario utilizar ciertas herramientas y dependiendo de esto nos encontraremos en cierto nivel de maduración cuyo resultado reflejará cierto tipo de hallazgo y también el nivel de valor que esto agregará a la organización, lo cual se puede resumir en la siguiente lámina.
Para llevar a cabo el trabajo de analítica es conveniente seguir un proceso que vaya desde el conocer las necesidades hasta la ejecución de las acciones pertinentes para alcanzar los beneficios esperados, lo cual está simplificado en la siguiente imagen.
Cada una de grandes actividades del proceso descrito anteriormente nos ayudan establecer los pasos para a seguir, sin embargo, a pesar de que estos pasos han sido definidos a través de diferentes recomendaciones a nivel de la industria (como por ejemplo CRISP-DM, KDD o SEMMA) esto no ha sido suficiente para obtener valor a través de los datos ya que es necesario también tener en cuenta algunos aspectos adicionales o TIPs en cada una de estas fases, los cuales se detallan a continuación:
Estos TIPs están relacionados con cada una de las fases del proceso de analítica de la siguiente forma:
Y es así como terminamos esta introducción con la ruta que seguiremos en los próximos artículos en donde se expliquen cada uno de los TIPs de analítica avanzada.
BIBLIOGRAFIA
- Creating a Data-Driven Organization, Practical Advice from the Trenches, Carl Anderson, 2015
- Analytics best practices, Prashanth H Southekal, 2020
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