Los negocios no necesitan una estrategia de "Big Data", necesitan una estrategia de negoci
Es un tema recurrente, cuando nos referimos al análisis de datos, los clientes suelen preguntar ¿Que software utilizan?
Lo anterior es signo del éxito de las campañas de marketing de la industria que ha creado términos como Business Inteligence, ETL, OLAP, Hadoop, etc.
Todos los anteriores son términos tan llamativos como vacíos, para ilustrar el punto podemos analizar a las Cosas Inteligentes, entre otras los teléfonos inteligentes, relojes inteligentes, televisores inteligentes, etc. Y ciertamente, estos dispositivos tienen capacidades extraordinarias y formas de programarlos para que, aparentemente, reaccionen a determinada circunstancia, pero en realidad están muy lejos de la inteligencia.
Así pues, cuando se trata de analizar datos, el éxito no depende de la herramienta tecnológica, éste depende de los siguientes factores:
1) El conocimiento de la técnicas de análisis
2) La experiencia
3) La forma presentar la información visualmente, y por último
4) El conocimiento técnico
Con lo anterior como antecedente, estudiemos ahora algunas técnicas que se deben tener en cuenta para un análisis de datos que, verdaderamente, genere valor.
Fases de la inteligencia de negocios
Monitoreo. Como su nombre lo dice, en esta fase lo importante es saber que está pasando y si lo que ocurre es bueno o malo. En ésta fase no se pretende saber el porqué de lo que sucede, simplemente tener un registro.
Análisis. Claramente saber que están sucediendo cosas ya sea buenas o malas es un paso necesario, pero la conducción de un negocio requiere el entender las causas de los acontecimientos.
Al final tendremos una gráfica que, en el mejor de los casos, contará con dos dimensiones, y es tarea de la gerencia el entender que cosa está en función de cual otra, habrá situaciones en que los vendedores estén en función de las ventas y no las ventas en función de los vendedores.
Proyecciones. Más allá del conocimiento del porqué, la parte más importante es poder predecir qué es lo que sucederá en el futuro, si las ventas aumentarán o disminuirán y cuánto. Hacer proyecciones es la parte más difícil para un gerente quien se usulemtne es tentado a involucrar sus sentimientos y deseos en sus proyecciones.
Proyecciones objetivas
Aún cuando, aparentemente, es la parte más sencilla, las proyecciones siempre son polémicas, sin embargo, abordemos el tema desde el punto de vista más objetivo posible.
Por definición una proyección es la evolución de una cosa en el tiempo, haciendo un simil al alcance de todos, veremos esto no es otra cosa más que la velocidad, así podemos decir que una proyección no es otra cosa más que el conocer una función dependiente del tiempo y evaluarla en un tiempo determinado
En éste caso, r puede ser cualquier cosa, las ventas, por ejemplo.
Sin embargo, como lo enunció Einstein en su momento, las velocidades son relativas, por lo tanto, podremos encontrar algún sistema de referencia en el que la velocidad sea cero en algún momento, por lo que es más relevante buscar el cambio de la velocidad.
También es cierto que el mismo Newton definió a la fuerza en función de una segunda derivada por lo que el análisis de datos para hacer una proyección adecuada debería coincidir con esta línea de pensamiento y buscar entonces
Ahora bien, la pregunta pertinente es ¿Pero comó vamos a derivar algo si lo que tengo es una serie de puntos discretos?
La respuesta de nuevo desafía el uso de las herramientas, se trata de encontrar primero la función y para eso hay que buscar rectas que ajustaremos por mínimos cuadrados (otra herramienta que si se usa sin entender lo que estamos buscando siempre ofrecerá una respuesta inapropiada).
Finalmente, el análisis es uan cuestión que requiere de razonamientos y éstos dependen exclusivamtente de las personas, las herramientas son irrelevantes si se entiende lo que se está haciendo.
Si no entiendes que estás haciendo y supones que lo más importante es la herramienta, seguramente eres un psicólogo y trabajas en "recursos humanos"
