estadistica

Parte 1 - La importancia de la Analítica de Datos, su estado actual y la comparación con la Estadística y el Machine Learning, en la gestión de las organizaciones contemporáneas.

Introducción:

Este artículo a diferencia de los previos que publicamos tiene incluida información tomada de artículos recientes del HBR e incluye apartes sobre nuestra propia experiencia como grupo consultor sobre lo que hemos observado que está sucediendo en el entorno empresarial colombiano y lo que consideramos será el desarrollo futuro sobre la materia.

En los apartes que se utiliza la traducción del texto original de los autores más adelante mencionados, se hacen las respectivas citas, y la traducción que puede contener comentarios del traductor para facilitar la lectura.

Kobyakov, C. (2018) What Great Data Analyst Do - And Why Great Organization Needs Them. Harvard Business Review. Recuperado de: https://hbr.org/2018/12/what-great-data-analysts-do-and-why-every-organization-needs-them

También es importante aclarar que este artículo esta escrito por el grupo editorial de MD&CO Consulting Group, y que adicional a nuestra advertencia emblemática de que tiene propósitos académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema, es necesario advertir que uno de los focos de desarrollo en nuestro portafolio de servicios se encuentran herramientas que facilitan la aplicación de este tipo de conocimientos en la gestión de nuestros clientes actuales y futuros.

Lo distribuiremos en dos entradas al Blog para facilitar la lectura.

PARTE 1

Lo que hace un gran analista de datos y ¿por qué todas las organizaciones requieren de sus servicios?

Un buen grupo de analistas de datos está compuesto por personas que tengan conocimiento en Machine Learning, Estadística y Analítica de datos[1].

La analítica de datos (o la minería de datos o la inteligencia de negocios), ha disminuido el nivel de confianza se ha afectado desde que el Machine Learning y la estadística se han vuelto más apreciadas entre compañías, el mercado laboral y los medios de comunicación.[2]

Lo que hay que entender es que las tres profesiones bajo la sombrilla de la ciencia de datos son completamente diferentes entre ellas. Puede que usen los mismo métodos y ecuaciones, pero hasta allí llegan las similitudes entre ellas, los buenos analistas son un prerrequisito para lograr la efectividad en los esfuerzos de los análisis. Es peligroso que ellos renuncien, y es lo que harán si usted no los valora.

En lugar de pedirle a los analistas que desarrollen sus estadísticas o sus habilidades en Machine Learning, considere motivarlos a buscar las alturas de su propia disciplina primero.

Así que vamos a examinar como se presenta la excelencia en cada una de las disciplinas de la ciencia de datos, cuál es el valor que agregan, que rasgos personales son requeridos para sobrevivir en cada trabajo. El hacerlo ayudará a explicar por qué los analistas son valiosos, y como deben ser utilizados al interior de una organización. [1]

En nuestro medio local colombiano, vemos en las organizaciones diferentes tipos de preferencias y de desarrollos a nivel de la ciencia de datos, la cual es probablemente incipiente sobre todo en las pequeñas y medianas industrias. Aún encontramos resistencia al análisis de los datos, instituciones que toman decisiones incluso estratégicas con muy poca información, en algunos casos con análisis estadísticos que solo permiten la caracterización de la información o con métodos de análisis que se han quedado arraigados en el tiempo, solo porque es la forma como se presentan los informes y porque es la manera de hacer entender al tomador de decisiones los resultados de dichos análisis. Falta invertir en equipos que integren la ciencia de datos dentro de los procesos organizaciones para toma de decisiones tácticas, estratégicas incluso operacionales.

La estadística

Un especialista en estadísticas llega a conclusiones de manera segura, puesto que para inferir algo debe tener todos los elementos de cálculo y haber escogido los métodos que se utilizan y además de verificar que son los correctos para la pregunta que están afrontando y se preocupan por confirmar si las inferencias son válidas de acuerdo con la información disponible.

¿Cuál es el resultado? Una perspectiva que permite a los líderes tomar importantes decisiones controlando los riesgos. En otras palabras, Los estadísticos utilizan la información que está a su alcance para disminuir las probabilidades de que usted llegue a una conclusión incorrecta.

 [1]-2-3 Kobyakov, C. (2018) What Great Data Analyst Do - And Why Great Organization Needs Them. Harvard Business Review. Recuperado de: https://hbr.org/2018/12/what-great-data-analysts-do-and-why-every-organization-needs-them