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🥇 Democratizar El Análisis De Datos Para Empresas Sostenibles

junio 25, 2021


A pesar de toda la charla sobre cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático transformarán las empresas, apenas hemos arañado la superficie de cómo la ciencia de datos puede ayudar a las empresas a diario. Esto se debe a que las personas que entregarán las aplicaciones más efectivas para la ciencia de datos, los expertos en el campo, aún no están involucradas.

Sobre el Autor

Andrew Beers es director de tecnología de Tableau.

Todos los días, se toman innumerables decisiones comerciales que se beneficiarían enormemente de estar basadas en datos. Sin embargo, no podemos esperar que todos se conviertan en científicos de datos. Necesitamos hacer que la analítica de datos sea más accesible y procesable para las personas, solo necesita ayudar a los empleados a tomar decisiones más rápidas e informadas. Un mejor acceso a los datos permitirá a los expertos empresariales recorrer la última milla del análisis más rápido y con más confianza, utilizando su criterio para recorrer el resto del camino.

La ciencia de datos está centralizada y desequilibrada

Para ser transformadoras, las organizaciones necesitan agilidad y eso proviene de tomar las decisiones correctas rápidamente. Pero la cantidad interminable de datos que ingresan hoy en día es demasiado para que la administren muchas organizaciones. En el mejor de los casos, las organizaciones tienen una pequeña cantidad de expertos en datos altamente técnicos que brindan soporte a equipos grandes en toda la empresa. A menudo, estos expertos en datos hacen todo lo posible para trabajar en los problemas de mayor prioridad, pero las personas de toda la empresa siempre necesitan ayuda con problemas contextuales que requieren algo de ciencia de datos pero que no se justifican. – o no pueden esperar – un científico de datos . Esto significa que las decisiones comerciales críticas se toman a diario y no cuentan con el respaldo del equipo centralizado de ciencia de datos.

¿Cómo sería más ciencia de datos en los negocios?

Por ejemplo, adoptar un enfoque de marketing y ventas basado en datos con puntuación de oportunidades, predicción del tiempo de cierre y muchos otros casos de uso relacionados con CRM es muy valioso para la empresa. Los fabricantes y minoristas pueden beneficiarse de los modelos basados ​​en inteligencia artificial para optimizar la distribución y la cadena de suministro, pronosticar la demanda de los consumidores o explorar escenarios para agregar nuevos productos a su línea.

Recursos humanos puede utilizar datos para evaluar la probabilidad de que un candidato acepte una oferta analizando las tendencias históricas y teniendo en cuenta el conocimiento del reclutador de cómo puede ajustar la combinación de salario, equidad, beneficios, sociales, etc., según los valores del candidato. . El negocio inmobiliario podría planificar dónde comprar espacio de oficina utilizando modelos.

Genere confianza sin codificación

Para permitir que todos los empresarios utilicen los datos en su vida diaria, deben ser accesibles sin tener que aprender Python, el aprendizaje automático o cómo ajustar los parámetros de un algoritmo. Primero, debemos valorar el papel que juega la experiencia humana en la toma de decisiones basada en datos. Como regla general, conocer la pregunta correcta y saber qué hacer con la respuesta es más importante que detalles como la selección del modelo.

Las organizaciones a menudo ponen mucho esfuerzo en tratar de reclutar «unicornios» que tengan experiencia tanto en ciencia de datos como en dominio, pero las personas que se ajustan a esa descripción son increíblemente raras. Es por eso que necesitamos la tecnología para hacer el trabajo pesado. Necesitamos herramientas que eliminen las barreras para que las personas con experiencia empresarial puedan construir rápidamente modelos y aplicar predicciones. La alfabetización de datos solo debe ser lo suficientemente buena para ayudar a las personas a obtener datos y lo que puede hacer por ellos, y la visualización de datos es un excelente lugar para comenzar.

La visualización de datos permite una mejor alfabetización de datos

Es fácil para las personas comprender los datos de inmediato cuando los ven visualmente, especialmente en comparación con el estudio de una tabla numérica. Cuando los datos están en forma visual, es mucho más fácil ver valores atípicos, ver tendencias y ver detalles de una manera rica, para que pueda obtener respuestas más rápido. La visualización de datos reflexiva y bien diseñada puede encender una bombilla en la cabeza de alguien. Esto tiene enormes beneficios cuando un equipo incluye personas con una amplia gama de habilidades de alfabetización de datos. Es un nivelador, que acelera la comprensión de los datos para todos, impulsando una toma de decisiones más rápida.

Democratizar el acceso a la analítica de datos conduce a decisiones comerciales más rápidas y mejor fundamentadas, y permitirá que las empresas escalen. Con experiencias de IA guiadas en manos de expertos en la materia, los equipos pueden aplicar análisis avanzados a más problemas comerciales y tomar decisiones importantes con mayor rapidez y rigor, todo ello utilizando el juicio humano. No se trata de ajustar modelos súper precisos, sino de guiar a los más cercanos al problema en la dirección correcta. Necesitamos enseñar a todos los conocimientos básicos sobre datos y aceptar que la ciencia de datos para expertos en negocios no tiene que ser extremadamente precisa.


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