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Los cinco secretos mejor guardados de la analítica

Pasaste a la historia, statu quo. Conviértete en un campeón de la analítica

El campo de los datos y la analítica está en constante crecimiento. (¡Hola, elegiste la profesión correcta! Buen trabajo). Según el informe de trabajos emergentes 2018 de LinkedIn, la necesidad de “especialistas científicos de datos” creció 5 veces en el 2017. Personas de todos los rincones del mundo dan cátedra sobre el futuro de la analítica, dan consejos y trucos, y hablan sobre las tendencias emergentes, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Por muy interesante que pueda ser escuchar a los líderes, es muy difícil descubrir verdaderas joyas de información que te ayuden a progresar en tu carrera (y a amar lo que haces).

¿Cómo ir al grano y descubrir consejos que realmente son útiles? Estos son nuestros cinco secretos principales para el éxito en la analítica que deseamos que todos sepan:

1. La analítica sin código es real.

Sí, la ciencia de datos es una compleja combinación de matemáticas, informática, pensamiento creativo y una pizca de arte. No todo el mundo está hecho para ese tipo de trabajo. Pero ¿sabes cuál es la barrera más grande para entrar? Pensar que necesitas conocer códigos. No lo necesitas. R y Python son habilidades valiosas, pero con una plataforma de Automatización de Procesos Analíticos, no son requisitos para el éxito, ya que puedes realizar analíticas predictivas y prescriptivas en un lienzo de arrastrar y soltar.

No importa cuál sea tu formación, si tienes ganas de aprender y estás equipado con una plataforma APA de autoservicio, los horizontes de oportunidades están abiertos para ti.

Veamos un ejemplo:

En 2017, SCAN Health Plan comenzó a sospechar de un esquema de Lidocaína porque sus miembros recibían pomadas no deseadas por correo. Usando análisis de red sin código, analizaron los datos de los reclamos y comenzaron a encontrar conexiones entre los miembros, las farmacias y las pomadas no deseadas. ¿Cuál fue el resultado? SCAN Health Plan ahorró USD 1,5 millones en el primer año.


2. No se necesita un doctorado.

Bien, ahora que estás familiarizado con la idea de la ciencia de datos con o sin códigos, vamos a romper otro mito: no tienes que tener un doctorado en matemáticas o estadística para poder derivar insights avanzados a partir de tus datos. Una vez más, ¡es mejor si eres un genio matemático! Tienes una ventaja. Pero, si dejaste de asistir a clases de matemáticas después de la carrera de grado, también está bien. Mientras prestes atención a los detalles y combines creatividad, curiosidad y pensamiento lógico, podrás moverte por el mundo del análisis de datos de autoservicio como el campeón que eres.

Fabio Italiano, vicepresidente de Analítica y Gestión de la Información en McGraw Hill Education, es un apasionado de la democratización del aprendizaje automático. Deseaba que todos en la organización pudieran realizar analítica avanzada, incluso si no tenían un trabajo “técnico”. Con el poder de la Automatización de Procesos Analíticos, Fabio capacitó y generó un equipo de “científicos de datos de negocios” a partir del talento existente. Sus “científicos de datos de negocios” internos ahora pueden utilizar paquetes R avanzados y realizar analítica predictiva sin necesidad de aprender una sola línea de código o volver a la facultad para obtener una maestría en estadística.


3. Todos pueden tener visualizaciones personalizadas.

Una imagen vale más que mil palabras, así que crear gráficos puede mejorar mucho la comprensión de tus análisis. Solo tenemos un problema: la creación de gráficos muchas veces es un proceso que lleva mucho tiempo y que provoca dolores de cabeza. Después de pasar días o semanas trabajando en un análisis, finalmente se exporta el trabajo arduo a una plataforma de visualización … solo para descubrir errores no detectados con anterioridad o el hecho de que tus datos no se traducen bien visualmente.

¿Y AHORA QUÉ?

Con las plataformas de datos de autoservicio, puedes comprobar tu trabajo visualmente a medida que avanzas. Ajustar algo aquí, girar el dial allí y, luego, ver cómo esos cambios afectan a la visualización. Genial, ¿no? En lugar de dejar la visualización para el final, intégrala en todo el proceso para entender mejor tus datos creando mejores analíticas y mejores resultados.

Otro aspecto de los gráficos que puede hacer tropezar a los analistas es conocer todas las preguntas que deben responder a todos. Los paneles de control, en los que se pueden colocar varios gráficos, son una excelente forma de dar a los stakeholders lo que necesitan: permitirles interactuar con tu análisis por su cuenta y responder a sus preguntas específicas. Y, puedes asegurarte de que esos paneles de control se actualizan constantemente con la última información de tu flujo de trabajo repetible.

Por último, hablemos del santo grial de los gráficos: la producción por lotes. ¿Qué sucedería si pudieras ser como Oprah: “¡Tienes un gráfico! ¡Tienes un gráfico! y, ¡tienes un gráfico!"? Los gráficos personalizados están disponibles con solo hacer clic en un botón. Con el uso del análisis de datos de autoservicio, un alto directivo de Coca-Cola pudo enviar más de 600 informes personalizados de optimización de inventario a franquicias de todo Estados Unidos.

4. La automatización despierta la creatividad.

No, la automatización no te robará el trabajo. De hecho, te dará la libertad de hacer más del trabajo divertido y, digamos, menos del … “trabajo aburrido”. Ya sabes, esos informes mensuales que roban tu tiempo... O los manuales ETL que realizas continuamente... Si automatizas las cosas aburridas y que consumen mucho tiempo, tendrás tiempo para hacer lo que realmente te gusta: trabajar en problemas fascinantes y entregar más valor a tu organización.

Todos los trabajos tienen tareas tediosas, pero los analistas están particularmente atascados por la repetición, pasan hasta un 80 % de su tiempo en la extracción de datos de fuentes dispares. ¿Imaginas si pudieras automatizar algunos de esos trabajos difíciles? Echemos un vistazo a un día en la vida de un analista para aclarar el mensaje:

Infografía de un día en la vida de un analista de datos

Ahora, ¿qué opinas de la automatización? ¡No es tan aterradora después de todo! De hecho, creemos que es positivamente liberadora.

5. TI debería ser tu amigo.

No pongas los ojos en blanco en este caso. Sí, definitivamente debería (¡y puede!) ser tu amigo. La forma en que muchos sistemas analíticos se establecen actualmente en las organizaciones confronta a los analistas y científicos de datos con el área de TI. Los analistas se encuentran esposados por TI, ya que TI controla el acceso a los datos y las versiones, y TI se molesta por las peticiones ad-hoc que no tienen nada que ver con sus prioridades urgentes. Las plataformas de autoservicio permiten a TI crear gobernanza y permisos que luego permiten a los analistas y científicos de datos ser más autónomos. Es una situación en la que todos ganan.

¿No nos crees? Escucha a Trevor Jones, director de TI en Vizio.


No importa en qué campo estés, si trabajas con datos y analítica, es importante mantener la vista en el futuro. Pero no te dejes atrapar por tendencias sin sentido. Comparte estos cinco secretos con tus amigos y colegas, son los trucos que realmente importan.


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