{"id":83184,"date":"2016-06-30T07:08:26","date_gmt":"2016-06-30T07:08:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/contestar-preguntas-la-clave-de-la-analitica-de-negocio\/"},"modified":"2016-06-30T07:08:26","modified_gmt":"2016-06-30T07:08:26","slug":"contestar-preguntas-la-clave-de-la-analitica-de-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/analitica-web\/contestar-preguntas-la-clave-de-la-analitica-de-negocio\/","title":{"rendered":"Contestar preguntas: la clave de la anal\u00edtica de negocios"},"content":{"rendered":"

Contestar preguntas: la clave de la anal\u00edtica de negocios<\/strong><\/h2>\n

Es emocionante que cada vez est\u00e9 m\u00e1s de moda todo lo que concierne a tomar los datos y la anal\u00edtica de negocios, como base en la toma de decisiones en la empresa. Pero sobre todo esto supone que cada vez haya<\/strong> m\u00e1s ofertas de trabajo para analistas y cient\u00edficos de datos.<\/strong> No es un secreto que a los especialistas en algo que abarca matem\u00e1ticas y programaci\u00f3n se les augura un buen futuro. Pero en mi opini\u00f3n, lo que realmente est\u00e1 en boga ahora mismo es aquel profesional que sabe programar, que sabe aplicar las matem\u00e1ticas pero que tambi\u00e9n entiende EL NEGOCIO.<\/strong>
\nEs decir, profesionales que sean capaces de contestar a las preguntas que causan impacto en el negocio. Las herramientas est\u00e1n claras: aplicar matem\u00e1ticas, utilizar la programaci\u00f3n, visionar el resultado de forma eficiente\u2026 por lo que las t\u00e9cnicas son el medio para conseguir el resultado esperado: Acciones que permitan optimizar el negocio lo m\u00e1ximo posible.<\/strong><\/p>\n

Me ha llamado siempre la atenci\u00f3n lo poco que se entienden los datos en las empresas cuando llevan a cabo una anal\u00edtica de negocios. No hablo de la gente que se dedica a esto, los analistas, los cient\u00edficos de datos\u2026 Sino de los profesionales que est\u00e1n en otros departamentos y que deber\u00edan hacer uso de los datos en su quehacer diario. \u201cDesayunar con datos\u201d lo llamaba un alto directivo de Fundaci\u00f3n Telef\u00f3nica con quien sol\u00eda trabajar hace unos a\u00f1os.<\/p>\n

Porque lo que necesitan las empresas sobre todo es gente que responda preguntas, que formen parte de la soluci\u00f3n y no solamente que identifiquen los problemas.<\/strong><\/p>\n

Las empresas exitosas de los \u00faltimos tiempos, independientemente a lo que se dediquen, todas tienen un denominador com\u00fan: el uso que hacen de sus datos para ampliar y mejorar su negocio. Hablo de Netflix, Uber, Spotify, YouTube, Paypal, Instagram, Amazon, Airbnb, \u2026 Pero lo exitoso de estas empresas bajo mi punto de vista no es que tengan un superdepartamento de datos donde cocinan la informaci\u00f3n y la distribuye a cada stakeholder. Lo verdaderamente importante es que los que toman las decisiones han incluido en su proceso diario el ENTENDER los datos antes de dar un paso.<\/strong><\/p>\n

Por lo que la aptitud que m\u00e1s se valora a la hora de contratar a un analista es la capacidad de entender bien los datos y sacar los insights que cada uno necesita para poder responder de forma r\u00e1pida y eficiente a las preguntas que se plantean cada d\u00eda en el negocio.<\/strong><\/p>\n

Muchas empresas guardan sus datos en sistemas de anal\u00edtica que son muy complicados de utilizar por la gente que no es t\u00e9cnica en el negocio, el tratamiento de los datos es dif\u00edcil de realizar por la gente que no sabe programar o las t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas… Por lo que muchas veces la gesti\u00f3n de los datos y su tratamiento lo realizan perfiles de alta capacidad t\u00e9cnica, pero que no est\u00e1n familiarizados con el d\u00eda a d\u00eda del negocio y su anal\u00edtica. Y no hablan el mismo idioma, por mucho que se esfuercen. \u00bfEl resultado? Por una parte, los profesionales de negocio no utilizan los datos porque no encuentran la conexi\u00f3n entre sus preguntas y lo que les responden. Y por otra, los t\u00e9cnicos no saben realmente qu\u00e9 es lo que impacta en el negocio y sus an\u00e1lisis (que les lleva mucho esfuerzo) terminan en el cubo de la basura (f\u00edsico o virtual).<\/p>\n

No se trata de aprender a programar, no se trata de entender las f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas, de estudiar R, ni de dibujar los datos de forma espectacular. No. Se trata por un lado de entender el modelo de datos que reina en la compa\u00f1\u00eda y por otro de entender las preguntas de negocio que necesita contestar cada departamento<\/strong>. Y ah\u00ed radica la fuerza del analista o del cient\u00edfico de datos.<\/p>\n

Preguntas clave de la anal\u00edtica de negocios<\/strong><\/h3>\n

No se necesita ser el mejor programador de Silicon Valley para extraer y limpiar los datos. No se necesita ser Einstein para analizar la informaci\u00f3n. Se empieza por entender y contribuir a resolver alguna de las preguntas clave para el negocio:<\/p>\n