Por José Carlos Díaz
Un poco de historia
En el año 1962 Jhon W. Tukey, prolífico estadístico estadounidense, planteó en uno de sus textos más conocidos, The Future of Data Analysis (Tukey, 1962), la existencia de una ciencia naciente cuyo centro era el aprendizaje y análisis de los datos.
En esta definición, Tukey se refirió a la naciente ciencia como aquella cuyo interés eran los procedimientos y metodologías para la interpretación datos, así como la planeación en la recolección de la información, teniendo como uno de sus fundamentos evolutivos, la aplicación de los conceptos estadísticos y matemáticos en todo su desarrollo, despertando de esta manera inquietudes en la comunidad académica y poniendo sobre la mesa de juicio el mismo concepto de la estadística y su futuro. Algo sin precedentes.
Desde entonces, esta visión ha evolucionado y perfeccionado en el tiempo y junto a los avances de la computación y en general, el llamado pensamiento computacional, han aportado significativamente dentro del campo de análisis de datos, en donde existe la constante necesidad de encontrar formas de, por ejemplo, almacenar, procesar, analizar y visualizar cada vez más mayores cantidades de información, en forma robusta y eficiente.
Pero… ¿Qué son los datos? ¿Por qué importan?
Los datos existen de forma orgánica en nuestro entorno: los fenómenos naturales, elementos del clima y el espacio que nos rodea, la interacción con otros seres vivos, inclusive nuestro propio cuerpo cada vez que respiramos o late nuestro corazón. Vivimos alrededor de datos, a veces, sin darnos cuenta.
Sin embargo, la existencia de los datos, per se no nos suma absolutamente nada, no tienen contexto ni fin. Lo que importa es en realidad lo que hacemos con ellos. Una analogía apropiada es ver este proceso de transformación hacia un objetivo es como una pirámide (DIKW), de la se resaltan los conceptos:
1. Datos: Como elementos base sin contexto, observaciones y hechos fácticos. Es lo que almacenamos en nuestras computadoras
2. Información: Cuando juntamos y depuramos los datos de una forma con sentido y contexto, con un objetivo. Esto es el primer paso para identificar patrones, o compartir de forma escrita nuestros hallazgos.
3. Conocimiento: Cuando mezclas la información con tu experiencia y práctica, expandiendo o puliendo la información existente en el proceso.
4. Sabiduría: cuando realizas juicios de valor sobre el conocimiento, realizas predicciones y tomas acciones sobre las hipótesis, validándolas o rechazándolas.
Ahora bien, ¿Cómo implementamos la generación de conocimiento y sabiduría?
Uno de los retos de la generación de conocimiento y sabiduría en nuestro ambiente es la implementación de una cultura de datos. La generación de esta requiere tiempo y esquemas claros en los procesos.
Particularmente resaltamos la toma de decisiones basada en los datos (Data Driven Decisión Making, DDDM), el cual permite validar los cursos de acción incluso antes de tomarlos, esta se resume en estos pasos:
1. Define objetivos claros
Entre más realistas mejor. Define en este paso indicadores claves, o KPI’s de sus siglas en inglés, que te permitan medir que tan bien se desarrollan las actividades necesarias para cumplir tus objetivos. Se claro sobre los cursos de acción en escenarios antes de iniciar las tareas.
2. Recolecta la información importante
Define un esquema claro en la forma que recolectas los datos, como las ingestas, transformas o almacenas. Sé específico, crea esquemas y diagramas que te permitan compartir este flujo.
3. Manejo de datos y su procesamiento
En este paso se responden preguntas sobre la forma en la que aprovechas los datos y los conviertes en información, sobre su seguridad, confiabilidad de plataformas y los costos de las opciones disponibles.
Luego se definen esquemas de procesamiento que sean acordes a tus objetivos, que maximicen los indicadores claves, cumpliendo los objetivos previamente definidos, describiendo, haciendo inferencias e incluso predicciones.
4. Visualización, exploración y comunicación de los resultados
La comunicación es clave. En esta parte visualizas, exploras resultados y, sobre todo, se muestran conclusiones del proceso hasta ahora. El mensaje que se queda al final usualmente depende extensivamente de la forma en la que se presenta.
5. Mides el rendimiento, tomas decisiones… y repites.
Luego de evaluar los resultados, se determina y emite un juicio de valor basado en los indicadores del proyecto, tomando decisiones sobre:
- Los Objetivos planteados inicialmente ¿Fueron cumplidos?
- La información que fue recolectada ¿Fue suficiente? ¿Fue un buen manejo?
- Y, sobre todo: ¿Cómo podemos mejorar el proceso? ¿Cómo podemos prevenir los inconvenientes?
Este es el paso que diferencia los proyectos, la capacidad de diagnosticar apropiadamente y de forma meticulosa, como se puede mejorar continuamente, aprendiendo y adaptándose en el tiempo, de forma iterativa.
Beneficios de esta cultura en nuestros proyectos
En Integral le apostamos activamente a una cultura centrada en los datos. En nuestro núcleo de negocio fomentamos procesos pensados al futuro que se ejecutan en el presente.
Estamos integrando de forma continua, en nuestro flujo de trabajo diario, soluciones y desarrollos propios en la Nube , capacitando activamente a nuestros colaboradores con herramientas de manejo de datos y Business Analytics.
Este tipo de iniciativas están enfocadas a que se perfeccionen los procesos en el tiempo, a mejorar la claridad, reduciendo costos mientras afianzamos la toma de decisiones oportunas y efectivas, mejorando la planificación y sobre todo el crecimiento individual y colectivo dentro de nuestra empresa.
