Ciencia de datos como aliado en la toma de decisiones

En el panorama actual, las empresas generan diferentes tipos de datos todos los días. No obstante, el volumen de datos es tan grande que se hace imposible recopilarlos y analizarlos de manera manual. Es aquí donde la ciencia de datos cobra relevancia, porque permite utilizar algoritmos complejos, herramientas tecnológicas y técnicas estadísticas para convertir datos sin procesar la información más importante sobre la cual efectuar la toma de decisiones.

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La mayoría de las personas sabe que tomar decisiones en su vida personal no es fácil. Imagínate tomarlas en la gestión empresarial, sabiendo que habrá muchos involucrados con la organización que dependen de esas decisiones que tomen. A veces, para evitar tomar malas decisiones cuando es demasiada la incertidumbre organizacional, directamente no se toma ninguna y los líderes empresariales dejan que el “azar” haga parte del trabajo. 

La ciencia de datos proporciona la inteligencia comercial necesaria para lograr los resultados esperados a partir de una compensación de riesgo y rendimiento efectiva, por lo que arroja luz allí donde antes había tinieblas e incertidumbres. En este artículo, analizamos el aporte de la ciencia de datos en la toma de decisiones y qué herramientas pueden facilitar el trabajo.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que incluye métodos científicos, sistemas y procesos con el fin de extraer información o un entendimiento más amplio de los datos en sus diversas formas, ya sea estructurados o no estructurados. Combina principios del campo de las matemáticas, la inteligencia artificial, la estadística y la ingeniería de información para analizar grandes cantidades de datos. La ciencia de datos permite que los científicos de datos analicen los problemas, las causas y las posibles consecuencias de los resultados que manifiesten estos datos.

Importancia de la ciencia de datos en la toma de decisiones

La ciencia de datos puede ser sumamente útil para crear una estrategia basada en datos, ya que puede ayudar a las organizaciones a realizar un análisis de FODA, identificar riesgos y oportunidades, así como evaluar tendencias pasadas y futuras para llegar a una estrategia sólida y efectiva. También puede contribuir a identificar patrones no detectados con anterioridad e impulsar a las organizaciones a pensar fuera de la caja, es decir, salir de su zona de confort, de la comodidad poco desafiante, y desarrollar una cultura de la innovación y de la experimentación tras haber reducido el impacto de los riesgos.

La ciencia de datos asimismo empodera a la organización para tomar decisiones basadas en evidencia cuantificable y basada en datos. Sortea las trampas de las decisiones tales como errores humanos, prejuicios humanos, exceso de confianza, percepciones erróneas sobre un problema. Por este motivo, la ciencia de datos puede convertir los datos en información perceptiva y recomendaciones, además de aumentar la precisión de las decisiones porque se basa en hechos y en cifras cuantificables. 

Otra manera en que la ciencia de datos ayuda en la toma de decisiones es a través de la velocidad. Hoy en día, las empresas operan en un mercado altamente dinámico y competitivo, incierto y complejo. La flexibilidad, adaptabilidad y agilidad se convirtieron en parámetros esenciales para responder activamente ante una situación determinada que demanda de toda nuestra atención.

Esto significa que algunas decisiones deben tomarse rápidamente en tiempo real para aprovechar al máximo la oportunidad de negocio de manera efectiva. La ciencia de datos puede hacer eso por los negocios. Desde comprender el comportamiento de los clientes y personalizar las experiencias hasta mantener una vista personalizada de las transacciones financieras e involucrar a los colaboradores en una gestión de la cadena de suministro libre de problemas. Por consiguiente, la ciencia de datos puede ayudar a tomar mejores decisiones. 

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¿Cómo puede ayudar la ciencia de datos en la toma de decisiones?

El análisis de datos y su aplicación ya puede considerarse como un activo estratégico porque sus estimaciones obtenidas son cada vez más precisas, lo que aumenta la posibilidad de tener éxito en la innovación y mejora de productos o servicios. Esto permite que la empresa genere mayor rentabilidad. 

A través de la ciencia de datos, podrás obtener información de las métricas que luego se pueden aplicar en distintas áreas para automatizar procesos, mejorar el rendimiento y fortalecer la operativa interna. Existen dos alternativas cada vez más implementadas que tiene la ciencia de datos para potenciar la toma de decisiones.

1. Análisis predictivo con solución de IT.

La ciencia de datos en la toma de decisiones permite identificar tendencias y oportunidades de negocios, características desconocidas sobre los hábitos de consumo, a fin de enfocar con mayor precisión una campaña publicitaria o redacción de contenidos para atraer a un segmento más grande de mercado. 

Además, la tecnología de la inteligencia artificial te ayuda a crear modelos de análisis predictivo que ofrecen conocimiento a futuro sobre las principales tendencias del mercado y las industrias. Acceder a esta información te permitirá definir objetivos estratégicos de negocios, como así también alcanzar metas de productividad, inversión y crecimiento a mayor escala.

2. Herramienta en inteligencia artificial BI.

Para garantizar los mejores resultados de la ciencia de datos en la toma de decisiones, una buena opción es utilizar un software de capacidad robusta que genere un procesamiento y análisis de datos de calidad. El software de Business Intelligence (BI) permite organizar y centralizar tus fuentes de información en una misma plataforma, a la vez que añadirá la automatización de este proceso. 

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En conclusión, la ciencia de datos en la toma de decisiones es una herramienta muy eficaz para obtener información confiable a través del análisis de datos y adquirir mayor conocimiento de las preferencias de los clientes, los comportamientos de compra, el estado de los procesos internos de la organización. Esto contribuye a que la toma de decisiones no se convierta en una tarea de riesgo, por lo que los datos concretos reducen la incertidumbre frente a los resultados de esas acciones.