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Originalmente publicado por Natalie Vielma Vinci en Medium

Anuncio de neón con anuncio Data has better idea
Foto cortesía de Franki Chamaki en Unsplash

Los datos importan. Por eso en el artículo anterior mencioné lo importante que es contar con expertos para el análisis de datos, y también la toma decisiones basándonos en ellos. Esto introduce el tema a tratar hoy, Data-Driven.

Llamamos Data-Driven a la toma de decisiones basadas en los datos. Estas decisiones se toman gracias a la investigación profunda y completa para lograr aportar las mejores soluciones a nuestros problemas. Si lo pensamos bien, la mayor parte de nuestras decisiones las tomamos basadas en datos. Pensemos, por ejemplo, en las predicciones y las probabilidades que tiene un equipo o un caballo de ganar. También, en aquello que valoramos antes de comprar un artículo en línea: vemos su puntuación y los comentarios de otros compradores. Es decir, tratamos de tener suficiente evidencia antes de tomar una decisión. Aunque en nuestro caso este tema es un poco más complejo, ya que nos referiremos al contexto empresarial.

Estos son algunos consejos que debemos tomar en cuenta en la toma de decisiones basadas en datos o Data-Driven.

1. Ninguna idea debería ser ejecutada sin una investigación previa.

Todo nuevo comienzo debería estar respaldado por algo más que la mera “intuición”. Dejarlo al azar o pensar en esos golpes de suerte debe quedar en el pasado. Si queremos abrir un restaurante en la ciudad, lo más recomendable sería pensar en qué tipo de comida se ofrecerá y eso dependerá de la zona en la que se encuentre ubicado, y el público que esperamos acuda a él, por ejemplo. Al menos es necesario hacer un estudio de mercado para comenzar.

Disney es la prueba de que una buena estrategia en marketing garantiza el éxito. La compañía posee una de las tecnologías más avanzadas en el mundo del entretenimiento y llega a nosotros por medio de películas, series, parques temáticos, productos, entre otros. Una de sus principales estrategias es pensar siempre en sus clientes para poder complacerlos. Con este pensamiento, se estrena Los increíbles 2. Catorce años después de la primera entrega, notamos que el discurso se acomoda al de la sociedad actual, es decir, notamos la igualdad de género y la importancia de la mujer en el mundo de los superhéroes. Los increíbles 2 logró recaudar más de mil millones de dólares convirtiéndose en un éxito en taquilla. ¿Casualidad o buena estrategia?

Elastic girl de los increíbles
Cortesía de GIPHY

2. Contar con información y datos tanto necesarios como reales.

En este punto debemos diferenciar los datos de la información. Llamaremos información a aquellos datos que ya han sido procesados. Y los datos pueden estar o no estructurados. Un ejemplo de datos estructurados son las encuestas de Twitter donde se observan los porcentajes de selección de acuerdo a las opciones presentadas, y los datos no estructurados son aquellos almacenados pero que no están organizados ni cuentan todavía con un valor (por ejemplo, un tweet contiene información en forma de datos no estructurados).

Una empresa debe almacenar y tener organizados todos los datos posibles que puedan ser de utilidad para los expertos. Con las manos vacías es imposible darle al especialista de datos los recursos necesarios para poder iniciar su trabajo. Las empresas también deben proporcionar información y datos reales. Es decir, no debe alterarse nada que pueda comprometer el trabajo de los expertos en datos. Si una tienda por departamentos quiere saber cuáles productos se venden con más frecuencia, el número de ventas de cada producto debe ser real. No se puede avanzar con números falsos o alterados.

Un caso de datos falsos es el de los influencers y sus seguidores fantasmas. Hace unos meses grandes marcas mostraron su preocupación ante los influencers que usan bots para aparentar interacción con seguidores cuando en realidad son cuentas falsas. De esta forma, ganan dinero y se posicionan engañando al sistema. Pero una empresa no puede basar sus decisiones en su popularidad en plataformas de redes sociales como Instagram sin tomar en cuenta el fenómeno de las cuentas falsas.

3. Trabajo en equipo.

Los científicos de datos pueden requerir de expertos en otras áreas. Pensemos por un momento en una clínica que necesita organizar sus datos para saber las operaciones que se realizan y el tiempo que toma hacerlas. El científico de datos no podrá llegar a conclusiones útiles si desconoce cómo interpretar la información médica. Debe recurrir a un especialista en medicina para hacer su trabajo.

Imagen de coworking en anuncio de neón
Fotografía cortesía de Vladimir Proskurovskiy en Unsplash

4. Disposición para aceptar las críticas.

Este punto es para los empresarios o dueños de negocios. Lo mejor que puede suceder es reconocer dónde están los errores, su frecuencia y cómo poderlos resolver. Aceptar las sugerencias de los expertos será de gran ayuda. Muchas veces podemos sentir que tenemos la solución en nuestras manos y que nadie conoce mejor nuestro negocio que nosotros mismos, pero olvidamos que los expertos harán las preguntas que consideren pertinentes para tener una idea muy clara de lo que se está buscando.

Escritorio con computadora y gráficos
Fotografía cortesía de rawpixel en Unsplash

5. Objetivos realistas.

Las metas a futuro deben ser realistas y no idealistas. Está claro que todos deseamos para nuestro negocio el mayor de los éxitos, pero este vendrá luego de una acertada toma de decisiones, la selección de las mejores estrategias y paciencia. Esto quiere decir metas que se puedan cumplir a corto, mediano y largo plazo.

Las decisiones basadas en los datos serán siempre las más acertadas. Son decisiones tomadas con información precisa, en poco tiempo y nos hará entender mejor a nuestra clientela permitiéndonos reconocer sus necesidades. Para hacer este proceso más fácil, el experto en datos debe saber cómo presentar la información a las empresas. Con esto me refiero a la visualización de los datos, tema que trataremos en el siguiente artículo.


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