{"id":2296,"date":"2021-11-10T15:44:39","date_gmt":"2021-11-10T14:44:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.experta.com.ar\/index.php\/2021\/11\/10\/datos-como-usarlos-para-tomar-mejores-decisiones\/"},"modified":"2021-11-10T15:44:39","modified_gmt":"2021-11-10T14:44:39","slug":"datos-como-usarlos-para-tomar-mejores-decisiones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.experta.com.ar\/index.php\/datos-como-usarlos-para-tomar-mejores-decisiones\/","title":{"rendered":"DATOS: C\u00d3MO USARLOS PARA TOMAR MEJORES DECISIONES"},"content":{"rendered":"<p>Los datos son un recurso vital para las organizaciones dado que, sin ellos, la toma de decisiones recae exclusivamente sobre la intuici\u00f3n. Esto no quiere decir que la intuici\u00f3n tiene que verse desacreditada, ni mucho menos. Como explica Marcos Bruno, Chief Technology Officer de Merovingian Data, la realidad es que, ante la necesidad de una toma de decisiones eficaz, recurrir a nuestro instinto puede ser nuestra mejor herramienta. El inconveniente surge cuando nuestros sesgos e informaci\u00f3n incompleta en un momento determinado terminan desembocando en decisiones que pueden suponer perjuicios o que, aunque se muestren como certeras, no nos permitan ver muchas oportunidades que dejamos de lado. \u201c<strong><em>Complementar los datos con la intuici\u00f3n humana nos permite sacar provecho a la naturaleza creativa de las personas, de la mano del poder de procesamiento que nos dan las m\u00e1quinas<\/em><\/strong>\u201d, argumenta Bruno.<\/p>\n<p>Ahora bien \u00bfPor qu\u00e9 las empresas deben tomar las decisiones en base a los datos? Simplemente porque basar las decisiones de negocio solamente en nuestro instinto puede conducirnos a errores y consecuencias imprevistas<em>. \u201cLos humanos no somos capaces de procesar las grandes cantidades de datos que las organizaciones reciben d\u00eda a d\u00eda. Por otra parte, la racionalidad pura no es posible dadas nuestras caracter\u00edsticas como seres humanos que tienen distintos niveles de aversi\u00f3n al riesgo, optimismo, etc. Y, por otro lado, los datos, son neutrales y las m\u00e1quinas que los procesan no comprenden qu\u00e9 est\u00e1n procesando. La intersecci\u00f3n de estas dos \u00e1reas, el qu\u00e9 y el por qu\u00e9, son formas cr\u00edticas en las que los datos y la intuici\u00f3n trabajan juntos\u201d, <\/em>explica el especialista.<\/p>\n<p>En resumen: <strong>los datos no le quitan valor a una intuici\u00f3n oportuna. En cambio, los datos pueden proporcionar a la intuici\u00f3n rutas l\u00f3gicas y bien documentadas que satisfagan a los miembros de una organizaci\u00f3n<\/strong>. Ser data-driven no significa basarse exclusivamente en datos, sino integrarlos a lo largo de la estructura actual para llevar a una organizaci\u00f3n a aprovechar las oportunidades ocultas en ellos y tomar mejores (e informadas) decisiones.<\/p>\n<p>Entre los beneficios directos de tomar decisiones basada en an\u00e1lisis de datos podemos citar:<\/p>\n<ul>\n<li>M\u00e1s probabilidades de atraer clientes y retenerlos<\/li>\n<li>M\u00e1s probabilidades de ser rentables<\/li>\n<li>Tener ventajas competitivas para el negocio<\/li>\n<li>Reducci\u00f3n de costos<\/li>\n<li>Optimizaci\u00f3n del uso de los recursos de la empresa.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong>UN PROCESO ORDENADO Y PRECISO<\/strong><\/p>\n<p>\u00bfDe d\u00f3nde vienen los datos? \u00bfC\u00f3mo es su viaje y su uso correcto? Los datos pueden venir tanto de una fuente interna (datos propios que genera la organizaci\u00f3n como sus m\u00e9tricas de venta, su stock de productos, etc.) como externa (por ejemplo, datos de mercado provenientes de bases de datos p\u00fablicas). Y es clave para enriquecer nuestro an\u00e1lisis contar con estas dos fuentes as\u00ed no solo tener datos provenientes de la realidad diaria de la organizaci\u00f3n, sino del estado pasado, actual y futuro del entorno.<\/p>\n<p>En cuanto a la recolecci\u00f3n de estos puede darse de infinitas formas. \u201c<em>Se presenta desde cuando una persona carga el stock de productos en un Excel, hasta cuando dispositivos conectados a la nube recolectan segundo a segundo el estado actual de una m\u00e1quina. En la realidad, se da m\u00e1s lo primero que lo segundo, por lo que es muy com\u00fan ver gran parte de los esfuerzos destinados a esta etapa del proceso<\/em>\u201d, ejemplifica y argumenta.<\/p>\n<p>Los datos deben pasar por numerosas instancias que tienen, como fin principal, limpiarlos y enriquecerlos para obtener informaci\u00f3n de valor y conocimiento a partir de ellos. Como menciona Bruno, una expresi\u00f3n en ingles conocida en el rubro dice \u201cSi entra basura, sale basura\u201d, haciendo referencia a que, si el dato que entra a un dashboard o a un algoritmo de inteligencia artificial es sucio o pobre, los resultados tambi\u00e9n lo ser\u00e1n. Por esta raz\u00f3n, se tiene que trabajar en conseguir procesos de datos que no generen retrabajos y que permitan acceder f\u00e1cilmente a datos de calidad y que la lectura de datos sea certera.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>AN\u00c1LISIS, DARK DATA Y USO CORRECTO<\/strong><\/p>\n<p>Es importante saber que los datos por s\u00ed solos, no son muy \u00fatiles. Su utilidad se hace tangible en el momento en el que procesamos estos datos, es decir, cuando agregamos valor a este recurso y podemos responder las preguntas de negocio que las organizaciones tienen. <em>\u201cUn ejemplo sencillo se puede ver un \u00e1rea de ventas: decir que la facturaci\u00f3n mensual ha sido de 500.000 USD corresponde a un dato. En cambio, decir que la facturaci\u00f3n mensual se redujo un 12% respecto al mes anterior, es informaci\u00f3n. Nos da un contexto que posteriormente nos permitir\u00e1 tomar una acci\u00f3n concreta de negocio, como lo es restructurar los esfuerzos de ventas para mejorar esta m\u00e9trica<\/em>\u201d, ejemplifica.<\/p>\n<p>Aprovechar todos los datos correctamente es clave. Por so si vamos a estudiar los datos oscuros o dark data (conjunto de datos que tiene una organizaci\u00f3n pero que no son aprovechados por varias razones, entre ellas, que simplemente no se le encuentra un provecho a su an\u00e1lisis), debemos asegurarnos de hacerlo de forma gestionada y a partir de una estrategia definida, para sacar el mejor provecho posible de este recurso no utilizado.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, Bruno comparte 3 CLAVES para empezar en este camino de uso correcto de datos:<\/p>\n<ol>\n<li>Definir un gobierno de datos que establezca los derechos de decisi\u00f3n y responsabilidades en los procesos relacionados a los datos en la organizaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Establecer pr\u00e1cticas y pol\u00edticas que aseguren la generaci\u00f3n y tratamiento de datos de calidad. Esto nos permitir\u00e1 escalar r\u00e1pidamente en un futuro, sin incurrir en grandes costos asociados al tratamiento de data sucia.<\/li>\n<li>Definici\u00f3n clara de los objetivos que se buscan alcanzar con la estrategia de datos, para as\u00ed alinear las necesidades de negocio de la organizaci\u00f3n con las acciones a realizar por parte de los responsables de la gesti\u00f3n de datos.<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>M\u00e1s informaci\u00f3n en <a href=\"http:\/\/www.merovingiandata.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">www.merovingiandata.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los datos son un recurso vital para las organizaciones dado que, sin ellos, la toma de decisiones recae exclusivamente sobre la intuici\u00f3n. Esto no quiere decir que la intuici\u00f3n tiene que verse desacreditada, ni mucho menos. 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