Actualmente, la mayoría de las corporaciones consideran fundamental contar con un área de Analytics independientemente del nivel de madurez analítica de la organización.
Independientemente de dónde se ubiquen estas áreas dentro del organigrama, su desafío es doble:
- Iniciar el viaje de la ciencia de datos
- Generar un cambio cultural que aumente el nivel de competitividad mediante el uso de datos y un pensamiento riguroso.
En general, estas áreas se inician contratando científicos de datos o Quants, la mayoría de ellos jóvenes y con gran ansiedad por mostrar el poder de la analítica.
¿Qué problemas comunes enfrentan? En la siguiente figura se presenta un resumen.
El flujo de preguntas comerciales relevantes y sus respuestas define el éxito de un área de análisis.
La analítica es mucho más que aplicar «Deep Learning», «análisis de datos computacionales sistemáticos» o estadísticas. Se utiliza para el descubrimiento, interpretación y comunicación de patrones significativos en los datos. También implica «aplicar patrones de datos para una toma de decisiones eficaz» (fuente: Wikipedia).
Analytics intenta dar respuesta a las preguntas correctas, necesarias y de alto impacto de la operación. Este objetivo se logra mediante la conformación de grupos interdisciplinarios de expertos en la solución de cada tema, derramando así la cultura analítica a través del mismo.
La idea es desmitificar la creencia común de que las áreas de análisis descubrirán sistemáticamente patrones en los datos que cambiarán de inmediato los ingresos de las organizaciones. La gente a menudo sueña con encontrar patrones ocultos como el siguiente en astronomía …
En pocas palabras: la analítica se trata de responder preguntas comerciales de alto impacto, utilizando todos los datos de la organización. En general, en las primeras etapas de la analítica, las respuestas rara vez se encuentran en un patrón oculto sorprendente … El proceso consiste en redescubrir primero lo obvio que no está sucediendo … luego ir a por la Osa Mayor …
