Cómo implementar exitosamente proyectos de Analítica Avanzada
Por Elio Espinoza
(5 min)
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Es claro que al momento es imprescindible el poder utilizar los datos para la generación de nuevos negocios, la optimización de recursos y la generación de nuevos productos o servicios. De hecho, debido al COVID-19, la necesidad de utilizar técnicas de analítica avanzada para estos u otros propósitos se ha acelerado aún más.
Sin embargo, la inquietud que surge es ¿cómo pueden las empresas hacer esto 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?
Con la intención de ayudar a las empresas a contestar esta pregunta, desarrollaremos una serie de artículos en donde se abordarán cada una de estas prácticas de manera específica.
En esta primera entrega vamos a mostrar el camino que seguiremos para este fin, y realizaremos una breve descripción de este.
Empezamos describiendo cuáles son las claves que han impulsado el interés en el uso de la analítica de datos:
Estos elementos claves han permitido la explotación del uso de datos para que muchas empresas empiecen a sacar provecho de estos. En ese sentido, ha sido necesario plantearse ciertas preguntas claves que permitan sacar valor de los datos. Por ejemplo:
En la medida que las organizaciones se hacen estas preguntas se hace también necesario utilizar herramientas para responderlas oportuna y transparentemente. Dependiendo del uso de estas herramientas, la organización se encontrará en un determinado nivel de maduración, cuyo resultado reflejará cierto tipo de hallazgo, así como también el nivel de valor que esto le agrega. En la siguiente tabla se presenta un resumen:
Para llevar a cabo el trabajo de analítica es conveniente seguir un proceso que vaya desde conocer las necesidades hasta la ejecución de las acciones pertinentes para alcanzar los beneficios esperados. Este proceso está simplificado de la siguiente manera:
Cada una de estas grandes actividades del proceso nos ayudan a establecer los pasos a seguir. Sin embargo, a pesar de que estos pasos han sido definidos a través de diferentes recomendaciones a nivel de la industria (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 (TIPs) en cada una de estas fases, los cuales se detallan a continuación:
TIP | DESCRIPCIÓN |
---|---|
1 | Vincular los objetivos de las partes interesadas con las preguntas y KPI’s de analítica. |
2 | Crear un equipo de alto desempeño para analítica. |
3 | Entender los datos desde la visión analítica. |
4 | Aplicar técnicas de procesamiento de datos. |
5 | Hacer del cumplimiento, normas y políticas una parte integral de la analítica. |
6 | Usar la analítica descriptiva para fomentar la cultura de datos. |
7 | Consolidar la analítica avanzada a través de un proceso continuo de afinamiento y validación. |
8 | Monetizar los datos a través de la analítica. |
9 | Aplicar técnicas de Gestión de Datos como soporte para la analítica. |
10 | Utilizar técnicas de Gestión de Cambios y narrar historias con los hallazgos. |
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 explicarán más detalladamente cada uno de los TIPs de analítica avanzada.
BIBLIOGRAFIA
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