¿Tu empresa no 'exprime' los datos de sus clientes?: este especialista te cuenta cómo hacerlo
, inteligencia artificial y ciencia de datos explica en la siguiente entrevista de iProfesional la importancia de los datos en las empresas y cómo los pueden aprovechar.es una disciplina que emplea los datos para extraer conocimiento e ideas. Es usar los datos para responder preguntas. Pero esas preguntas no son nuevas, sino que son las clásicas preguntas que se hacen siempre los distintos tipos de organizaciones.
Es ahí donde aparecen las técnicas de ciencia de datos, específicamente el machine learning para aprovechar la experiencia de las organizaciones, generando modelos predictivos para no solo mirar el pasado para, sino tener la posibilidad de predecir lo que sucederá en el futuro en base a la historia, descubriendo patrones que nunca habíamos visto.
Muchas empresas están dando sus primeros pasos y creando su propio camino para incorporar ciencia de datos, lo cual implica definir una estrategia. Esto es clave para que no sea un proyecto aislado o una iniciativa de algunos en el sector de la tecnología, sino que sea parte del corazón del negocio. Podríamos resumir este: Debemos considerar las prioridades estratégicas de la organización y las preguntas claves de negocio.
Cuando hablamos de datos externos, pueden ser datos abiertos por ejemplo los de datos.gob.ar o que provengan de fuentes como Google, las redes sociales y otras. Y además podríamos trabajar con datos más tradicionales, que pueden tener una estructura bien definida, como archivos de planilla de cálculo Excel, un CRM u otros sistemas, o de formatos no estructurados como videos, audios, fotos, archivos JSON y muchos otros más.
El Data Storytelling es la herramienta clave para impactar con ideas claramente, conseguir dejar un mensaje claro y recordable, provocar reflexión en la audiencia y mantener el interés durante toda la exposición. Es una buena mezcla entre usar bien los datos, usar buenas visualizaciones y contar una historia contundente.Según un estudio de la revistaen 2020, sólo el 13% de las empresas del mundo usan eficientemente los datos que poseen.
Una cuarta sugerencia o recomendación a la hora de implementar por primera vez un proyecto de esta magnitud, es no poner demasiado foco en tecnicismos, del estilo: ¿Es mejor un algoritmo u otro? oNo estamos diciendo que esas discusiones no sean importantes, pero en el, lo fundamental es alinear la cultura, las diferentes áreas involucradas y sus objetivos comunes para el inicio del trabajo con inteligencia artificial en nuestra organización.
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