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  • Ricardo Rodríguez

De la fantasía a la realidad: 7 mitos sobre el análisis de datos

Cuando escuchamos términos como “big data” o “análisis de datos” muchas veces pensamos que “no es para nuestra empresa”, o que es algo en lo que “invertiremos en el futuro, pues en este momento existen otras prioridades”, y sentimos que “no tenemos tiempo para eso”.


La realidad es que no podemos desestimar la riqueza de los datos, porque nos abren las puertas al cumplimiento de objetivos y son las ventanas que nos permiten generar estrategias o predecir tendencias, fundamentadas en planes de acción. Las claves para lograrlo son la automatización y contar con el personal capacitado para realizar esta actividad.



A continuación, presentamos algunos de los mitos más frecuentes, relacionados con el análisis de datos:


1. La ciencia de datos y el data Analytics son conceptos ultramodernos

La verdad es que la base del analytics son los modelos o algoritmos estadísticos que los soportan. Y muchos de estos algoritmos tienen décadas de existir, por ejemplo, k-means que es muy utilizado para separar grupos o segmentar clústers, se remonta a la década de los 60 e inclusive hay escritos relacionados previos. Lo que si es cierto es que la información que se registra “digitalmente” es mucho mayor ahora, y también las herramientas de memoria y procesamiento tienen mucha mayor capacidad, lo cual hace posible el análisis de grandes cantidades de información, de forma viable.


2. Lo más complejo del análisis de datos es el sistema o la base de datos para almacenarlos

Completamente lejos de la realidad, hoy en día existen múltiples herramientas, con diferentes rangos de precios que facilitan el manejo; lo que es más complicado en el proceso de análisis de información es el vínculo estratégico o con la generación de acciones con la data generada, si dentro de la organización no existe una cultura “data-driven” o se carece del equipo humano o la capacidad de plantear problemas del negocio, modelar ese problema de negocio de forma matemática, interpretar los resultados de ese modelo y ejecutar acciones con ese resultado, va ser muy difícil que cualquiera implementación de analítica “sirva” para algo en la organización.


3. Tengo que incluir machine learning o inteligencia artificial en mi modelo para que sea mejor

Para nada, depende de lo que se necesite generar. Si buscas fortalecer tu analítica descriptiva (conocer qué está pasando) es muy probable que, con algunos promedios, una desviación estándar y algunas correlaciones sea suficiente. Pero, si lo que necesitas es identificar perfiles de clientes con diferentes características, quizás en este caso se requiere un aprendizaje no supervisado.


4. El aprendizaje “no supervisado” es mejor que el aprendizaje supervisado.

Al igual que el anterior, depende del modelo que se esté construyendo. El aprendizaje supervisado se utiliza cuándo tenemos un output definido, por ejemplo, determinar si una persona pagará o no un crédito, entonces el modelo tendrá cómo output la probabilidad de default, y lo conocemos desde el inicio. Un aprendizaje no supervisado aplicaría, por ejemplo, si queremos tomar acciones sobre los clientes que se llevó la competencia (para evitar que se vayan más), cómo no sabemos que características diferencian un cliente de otro, el modelo de aprendizaje no supervisado agrupará los clientes perdidos por mayor similitud (dicho de una forma sencilla), es no supervisado porque inicialmente no le digo al modelo cómo me debe separar los grupos, el algoritmo iterativamente los clasifica por sí mismo, eso sí debo indicar cuántos grupo quiero.


5. Lo más importante es que el analista de datos o el científico de datos sepa de programación y herramientas de visualización

Es muy probable que en algunos casos necesite estas habilidades, pero lo más importante es que traduzca las necesidades del negocio a modelos matemáticos, y luego los resultados del modelo matemático traducirlos al negocio para que se generen acciones concretas. Dicho en otras palabras necesitamos analistas con la capacidad de entender el negocio y la capacidad de comunicar de forma convincente los resultados de sus análisis para que la organización pueda tomar acciones más inteligentes. No contar con estas habilidades puede causar que no se genere los resultados apropiados.


6. La analítica es una solución mágica

Nada más alejado de la realidad. No existen soluciones mágicas ni bolas de cristal en los negocios. Sin embargo, la data nos permite predecir tendencias y generar planes de acción para prever escenarios, con los números como soporte. La analítica en un medio para tomar mejores decisiones.


7. La ciencia de datos y el analytics son exclusivos de innovación

En realidad, el analytics, la ciencia de datos, la inteligencia artificial, son nombres “fancys” que recibe el análisis de los datos. Datos que hoy en día se capturan porque hay más interacción, transacciones y comunicación digital. Por ende, es una disciplina que sirve a toda la organización, tanto para resolver problemas existentes en el negocio, cómo para identificar nuevas oportunidades de negocio. Pensar que la ciencia de datos es para principalmente para programar algoritmos de machine learning es limitar la visión del negocio.



El nuevo mundo

Contar con personas que conozcan de estadística, algebra vectorial, software de análisis de datos y de igual forma entienda el negocio y comunique los resultados de forma efectiva para tomar acciones mejor informadas; no siempre es sencillo o requieres muchas personas en nómina.


En Servicios Avanzados de Consultoría (SAC Panamá) queremos derrumbar esos mitos y construir una nueva realidad, gracias a 3DM, una metodología propia que hemos creado, para facilitar el análisis de la data que genera tu empresa.


Así que generamos valor, mediante la definición de un gobierno y estrategia de datos, que facilita el procesamiento y automatización de estos, para la toma de decisiones inteligentes. Conocer por qué no llegas a las metas esperadas de crecimiento, identificar de dónde vienen tus clientes nuevos o cómo adaptar tu estrategia al nuevo escenario post pandemia, son las respuestas que resuelve 3DM.


Con esta metodología alineamos la información cuantitativa con la estrategia, para lograr:

  • Metodología de la a-z para contar con un proceso de analítica vinculado a la estrategia.

  • Acompañarte en tu generación de insights o funcionar como tu departamento de analítica, o brindarte una.

  • Impulsar tu cultura hacia una organización “data-driven”.

  • Contar con información cuantificable que te hará cumplir las metas.


La importancia de la analítica de datos es infinita y está relacionada con las posibilidades que nos ofrecen los números y con las puertas que nos abren para crecer.

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