El poder de los datos

Hoy podemos pronosticar con anticipación si un producto tendrá éxito o no y tomar decisiones estratégicas con respecto a cómo el clima y la cultura impactarán en los resultados del negocio.
Todo esto será posible gracias al Data Science, una combinación de disciplinas que sirven para analizar información, generar estadísticas, patrones y estrategias que generen mayor valor empresarial a través del uso de datos de manera creativa.

Hemos visto una evolución en la última década, donde las organizaciones a nivel mundial se encuentran en un escenario donde recolectan grandes cantidades de datos y precisan de un nuevo tipo de análisis exploratorio, para el cual es indispensable contar con personas que tengan la habilidad para extraer ideas útiles a partir de información que hace algunos años parecía inmanejable. Esta posibilidad de mirar muchos ángulos distintos, tanto internos como externos, permite enriquecer la toma de decisiones, construir predicciones más precisas y crear estrategias sustentables.

Data Science es la combinación de varias herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático reunidos con el objetivo de descubrir patrones imperceptibles a partir de datos sin procesar. ¿En qué se diferencia esto de lo que los analistas han estado haciendo durante años? La respuesta está en la capacidad de procesar un mayor volumen de información, proveniente de fuentes de información diversas. Estructurar de una determinada forma la información, con el propósito de ampliar el espectro del análisis, hace posible elaborar hipótesis que apoyen a una toma de decisiones informada, que esté al servicio de las organizaciones y de crear valor.

El diferenciador de un buen Data Scientist radica en el dominio de tres tipos de análisis: descriptivo o de diagnóstico, que busca entender la situación actual en la que se encuentra la empresa u organización en particular; prescriptivo, que se utiliza para ofrecer el mejor resultado posible en cada situación que se debe afrontar, basándose en el presente e identificando qué hacer hoy para mejorar los resultados en el futuro más inmediato; y predictivo, que se refiere a la capacidad de observar patrones y tendencias con el fin de hacer una estimación a futuro, sobre el comportamiento de los resultados.

El impacto de un área de Data Science en la organización, tendrá una alta relación con la forma en que sus analistas sean capaces de cruzar las variables adecuadas, puedan detectar comportamientos y patrones, y entiendan los modelos sobre los cuales funciona su organización. Incluyendo en esta ecuación sus resultados en las encuestas de clima y su cultura, las empresas apostarán a posicionarse en sus mercados de manera mucho más estratégica. Hoy en día Great Place to Work ya se encuentra explorando en dicho ámbito.

Ejemplo de lo anterior, es la posibilidad de analizar la información sobre cómo los empleados perciben el lugar de trabajo según los distintos líderes de la organización, en conjunto con datos relativos al desempeño individual y grupal. Este tipo de análisis, cada día más esencial para realizar ajustes y optimizar el rendimiento de forma frecuente y sistemática, requiere de los líderes disposición a aprender y una mente abierta que esté dispuesta a renunciar a la intuición cuando los números muestran lo contrario.