Es parte de nuestra cotidianeidad enfrentarnos y ser presentados ante grandes cantidades de datos en todas las actividades realizadas, provisto por diversas fuentes y entidades. En la era que atravesamos, es fundamental transformar esos datos en información, es decir, en un conjunto de datos que se encuentren procesados, con un propósito y considerando un contexto de una forma adecuada para que, de dicha manera puedan proveer un mensaje significante a la toma de decisiones.
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La clave está en identificar las formas más efectivas para analizar y transformar esa gran cantidad de datos en información relevante para nuestros equipos y organizaciones.
Veamos algunas cuestiones centrales a tener en cuenta:
1) Contar con herramientas tecnológicas que ayuden a ordenar la información, presentarla y realizar una adecuada transformación para lograr generar valor en el contenido en que se visualiza dicha información:
• Tenemos software computacional, como PowerBI o Tableau, que permite conectarnos con diferentes fuentes de datos que contienen grandes dataset. Mediante un uso apropiado, podremos transformarlos, modelizarlos y generar tableros interactivos y dinámicos.
• Contamos con lenguajes de programación que se han especializado en estadística computacional como ser R o Python que, combinados con algoritmos de machine learning, acompañarán éstos para hacer un trabajo más especializado sobre los datos”, señalan los docentes.
Las herramientas utilizadas en el análisis de decisiones por métodos cuantitativos permiten tomar decisiones efectivas en diversas áreas de trabajo como operaciones, finanzas, contabilidad, marketing, recursos humanos, ventas y la dirección corporativa en general.
2) Análisis y procesamiento de datos efectivos. Es fundamental en el proceso de transformación de los datos añadir valor a los mismos en sentido de contextualización:
• sabiendo para qué propósito se han generado
• categorizándolos y conociendo unidades que ayuden a su interpretación
• calculando, es decir, agregando procesamiento estadístico y matemático
• corrigiendo y eliminando cualquier tipo de inconsistencia o valor erróneo
• llevando los datos a su máxima expresión concisa.
3) Generar visualizaciones con mayor valor agregado que permitan tomar decisiones más eficientes y efectivas frente a los diferentes escenarios que se nos presentan. Teniendo en cuenta que la visualización de los datos:
• hace que grandes y pequeños dataset sean más fáciles de entender y comprender para las personas
• facilita la detección de patrones, tendencias y valores atípicos en las agrupaciones de datos
• da significado a conjuntos de datos complicados, para que su mensaje sea claro y conciso.
Los gráficos permiten una mejor interpretación de los datos. Lograr convertirlos en información genera una ventaja competitiva. Al visualizarlos podremos ver fácilmente una gran cantidad de indicadores a la vez y ver las tendencias que luego se pueden aplicar para mejorar o lograr el éxito del negocio.
Una buena analogía es pensar que vamos manejando un auto: los datos para la toma de decisiones son las imágenes que nos proporcionan nuestros ojos y los sonidos que nos proporcionan nuestros oídos. Si no logramos una buena interpretación de éstos, difícilmente podamos lograr conducir sin chocar, y mucho menos llegar a donde deseamos.
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4) Capacitarse en la adquisición de conocimientos en métodos cuantitativos que permitan transformar datos en información relevante es de suma importancia para cualquier área de la empresa: operativa, comercial y estratégica y C-levels.
En el contexto y la dinámica que presentan los negocios en la actualidad, es de suma importancia hacer uso de todas estas técnicas para poder adaptarse y reinventar el negocio a modo de poder enfrentarse a las situaciones que vivimos, que estaban fuera de cualquier plan que se podía pensar.
Sin duda, en tiempos donde los cambios se dan a gran velocidad y hay mucha incertidumbre, contar con datos actualizados y bien interpretados es central para mejorar todos los procesos de una organización.
(*) Los autores son directores del curso de Posgrado en Métodos Cuantitativos del Centro de e-Learning de la UTN.BA.
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Marcela Vincenti
