La ciencia de datos detrás del proceso de toma de decisiones
Una buena toma de decisiones es clave para que las empresas e instituciones funcionen de manera eficiente, anticipen obstáculos y encuentren soluciones de acuerdo a sus objetivos de negocio. Con la ayuda de la ciencia de datos y algoritmos para la toma de decisiones, los encargados de analizar las oportunidades y riesgos para las empresas pueden obtener información de inteligencia que les permita formular escenarios con los datos que han recolectado históricamente.
Utilizando esos datos podemos formular predicciones más precisas, basadas en las posibles decisiones que podrían llevar a nuestra organización en una dirección totalmente nueva; por ejemplo en cómo se reconstruiría después de una crisis que haya afectado el valor o percepción de la marca.
No es suficiente la ciencia de los datos per sé, es necesaria también una guía para que los líderes empresariales y los jefes de las instituciones gubernamentales encuentren cuál es el problema antes de enviar sus tropas de ciencia de datos para tratar de resolverlo.
Los científicos de datos son capaces de desenterrar grandes cantidades de información, no obstante su valor no es tan alto si estos no son coordinados o dirigidos por un experto que entienda el entorno en el que trabajan, un líder con experiencia en la industria y un especialista en la implementación de proyectos de ciencia de datos.
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La conveniencia de implementar ciencia de datos
Los objetivos deben establecerse claramente antes de que los científicos de los datos puedan teorizar formas de alcanzarlos. Entre las ventajas de la ciencia de datos para la toma de decisiones se encuentran:
- Observar y entender las necesidades del negocio para identificar vacíos y patrones de solución.
- Automatizar procesos de toma de decisiones complejos, con la capacidad de proporcionar numerosas direcciones sólidas para elegir con información cuantitativa la mejor resolución posible.
- Crear algoritmos para la toma de decisiones basados en las necesidades de la industria y la marca con ayuda de los expertos del negocio para el que se están creando.
- Pronosticar los impactos de las decisiones que aún están por tomar a través del modelado de escenarios de riesgo y oportunidad.
- Respaldar y sustentar las grandes decisiones basadas en datos duros que permiten respaldar dichas conclusiones.
- Identificar patrones que permiten entender a las audiencias para generar mejores estrategias de comunicación.
- Mejorar los estándares operacionales, aplicando la ciencia e inteligencia de datos los procedimientos de las empresas, para asegurar que el proceso de cambio sea más eficaz y más eficiente.
- Vigilar la efectividad de las decisiones que se tomaron en el pasado.
En términos generales el proceso de toma de decisiones empieza con la definición clara del problema, analizar el problema, evaluar las alternativas, elegir las alternativas y tomar la decisión de la mejor solución; la ciencia e inteligencia de los datos herramientas que avalan las resoluciones a las que llegan los tomadores de decisiones.
Ingrid Álvarez es Directora de la Unidad de Negocios de Inteligencia en Metrics.