Data Science: el futuro de la inteligencia empresarial

En el mundo empresarial actual, la ciencia de los datos es cada vez más importante a la hora de tomar decisiones estratégicas. Los datos se han convertido en los activos más valiosos, y su posterior análisis, si se hace de manera correcta, genera un plus y un diferencial para cada negocio. 

Los datos son la base sobre la cual se construyen estrategias exitosas, ya que posibilitan una profunda comprensión de los mercados, clientes y operaciones internas. A partir de su análisis, las empresas pueden detectar patrones, tendencias y oportunidades clave de crecimiento.

La tecnología es un aliado clave para llevar a cabo la recolección, el procesamiento y el análisis de los datos. Si bien es cierto que muchas tareas del proceso se hacen manualmente, existen múltiples herramientas que nos alivianan el trabajo. Entender las ventajas y desventajas de ambas metodologías es fundamental para tener éxito.

Sobre este punto, Juan José Miranda Bront, profesor de la Escuela de Negocios, de la Universidad Torcuato Di Tella y Director del Master in Management + Analytics, afirma: “es un elemento clave para el éxito de un proyecto. Los datos y la metodología por sí solos no resuelven un problema. Las decisiones a tomar pueden ser de distinta índole: ¿Buscamos encontrar alguna tendencia? ¿Queremos predecir la probabilidad de ocurrencia de algún evento futuro? ¿Queremos optimizar la utilización de un recurso? La gran variedad de métodos y herramientas disponibles dentro de lo que conocemos como Analytics tienen un objetivo y sirven para abordar determinado tipo de problemas, pero no pueden ser utilizados en cualquier contexto. Tienen limitaciones y requerimientos, ya sea en cuanto a la viabilidad y esfuerzo de implementación, la calidad y consistencia de los resultados obtenidos, posibilidad de escalar en volumen, entre otros. Las respuestas a estas preguntas no siempre son directas, bien definidas, pero entender las preguntas es un primer paso necesario. "Correcto" también implica ser riguroso en el desarrollo, la evaluación y el análisis de las alternativas elegidas. Además de conocer herramientas, código y librerías, también es importante entender los fundamentos de la metodología utilizada. En la práctica, es muy fácil tomar atajos y sacar conclusiones erróneas, mientras que ser riguroso requiere conocimiento, esfuerzo y dominio de las técnicas. En otras palabras: dado un clavo, tenemos que encontrar el martillo correcto y saber cómo usarlo”.

Uno de los tantos usos que una empresa puede darle al análisis de los datos es el desarrollo de modelos predictivos. Partiendo de la base de que los patrones observados en los datos pasados son indicativos de cómo se comportarán los datos en el futuro, podemos idear estrategias para anticiparnos a ciertas situaciones.

Para desarrollar modelos predictivos, no sólo son necesarios muchos y buenos datos. Es crucial que la empresa cuente con un equipo experto en negocio, computación y estadística. Teniendo cubiertas estas tres ciencias, tenemos grandes posibilidades de que el análisis de los datos y la posterior predicción serán acertados. 

Ramiro Gálvez, profesor Investigador de la Escuela de Negocios de la Universidad Torcuato Di Tella, sostiene que “abordar desafíos de predicción basados en datos requiere la integración de habilidades técnicas y de dominio. Por un lado, resulta crucial contar con conocimientos sólidos en computación y estadística para comprender y ejecutar eficazmente los algoritmos subyacentes en los modelos predictivos. Sin embargo, no se debe subestimar la importancia del conocimiento del dominio o negocio, ya que no solo facilita la identificación y generación de variables relevantes, sino que también contribuye a la definición de estrategias para abordar el problema, mejorando así de manera significativa el rendimiento del modelo. La obtención de datos valiosos se simplifica con un profundo entendimiento del problema a abordar. Además, el conocimiento del dominio es crucial para la toma de decisiones técnicas, como, por ejemplo, en la creación de conjuntos de validación adecuados. En resumen, la sinergia entre competencias técnicas y conocimiento específico del dominio es fundamental para construir y aplicar modelos precisos en entornos del mundo real”.