Los errores más comunes en gestión de datos

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Algunos de los errores más comunes que suelen cometer las empresas en el ámbito de la ciencia de datos tienen que ver con escoger malas métricas o no contar con profesionales en la materia.

Hoy en día, conceptos como «big data» y análisis en «tiempo real» están entrando con fuerza en el mundo empresarial. Se ha demostrado que la toma de decisiones basada en los datos supera a la intuición y a los juicios dudosos. ¿Cómo pueden las empresas abordar las tecnologías de datos avanzadas para alcanzar sus objetivos? ¿A qué problemas pueden enfrentarse? Aquí hay varias cosas que deben evitar en su camino de ciencia de datos.

1. La ausencia de métricas definidas.

La recopilación de datos es sólo el primer paso hacia una organización impulsada por los datos. La interpretación de los resultados y la realización de las acciones correspondientes es lo que determina la eficacia de sus emprendimientos. Unas métricas definidas te permiten contextualizar los datos de forma adecuada. De lo contrario, es posible que no formule los resultados correctos a partir de los insumos que ha obtenido, socavando el valor de los datos recibidos. Sin las métricas adecuadas, se está volviendo a las conjeturas y a la toma de decisiones intuitivas. Las métricas definidas son fundamentales para crear una empresa impulsada por los datos, ya que permiten informar de forma transparente sobre los datos relevantes.

2. Emplear a un profesional equivocado.

Para llevar a cabo una transformación impulsada por los datos, una empresa debe realizar contrataciones competentes desde el principio. Desafortunadamente, no todas las organizaciones tienen una comprensión clara de qué habilidades y conocimientos se requieren en las primeras fases de su viaje de ciencia de datos. De hecho, muchas empresas contratan a un científico de datos como su principal talento, lo que no suele ser lo más adecuado. Lo que realmente se necesita en las primeras fases es una persona con experiencia empresarial contextual que pueda relacionar los datos con las decisiones empresariales adecuadas. Los analistas de negocio, por ejemplo, probablemente posean una experiencia más relevante que les ayude a afrontar eficazmente su trabajo y a proporcionar resultados útiles.

3. Centrarse en las palabras de moda.

Términos como IA, aprendizaje profundo y PNL están sobreutilizados hoy en día, lo que hace que muchas empresas se obsesionen con ellos en sus aspiraciones basadas en datos. Sin embargo, esto no significa que se deba descuidar todo el trabajo de base. Para hacer realidad esos tentadores conceptos, las organizaciones deben asegurarse de que encontrarán el lugar adecuado dentro de un negocio específico. En lugar de centrarse en proyectos complejos y ambiciosos, las empresas deberían priorizar sus decisiones empresariales actuales y explorar cómo podrían mejorarse con la ayuda de la analítica de datos. Como resultado, los propietarios de las empresas se formarán expectativas más razonables de sus proyectos y evitarán las decepciones de la ciencia de datos. Además, aprovechar la analítica de datos para proyectos y objetivos a corto plazo es más probable que mejore los procesos empresariales existentes.

4. Dejar de lado los problemas de calidad de los datos.

Obviamente, la calidad de sus análisis es directamente proporcional a la calidad de sus datos. Sin embargo, esto no implica únicamente la entrada de datos adecuada y los campos de entrada correctamente validados, sino también aspectos mucho más sutiles. Así, puede haber campos casi duplicados creados para abordar necesidades relacionadas para diferentes partes interesadas del negocio, que no siempre se comunican adecuadamente. Esto, a su vez, puede llevar a una complejidad innecesaria para cualquier análisis correspondiente o incluso invalidar el trabajo realizado sin aclaración. Posteriormente, la automatización y la elaboración de informes se verán obstaculizadas, y la única forma posible de solucionar el problema puede parecer una solución manual.

5. No aplicar una gestión ágil.

Su experiencia previa en la gestión de software puede requerir cambios una vez aplicada la ciencia de datos. La ciencia de los datos en sí misma es un ámbito exploratorio y abierto. Por lo tanto, sus expectativas y progresos pueden necesitar un ajuste diario. Sin la aplicación de la gestión ágil, el establecimiento de tareas y objetivos específicos puede no ajustarse al enfoque tradicional de Scrum. La serie de sprints que implica esta metodología puede resultar innecesaria o incluso excesiva. Para tener éxito con el trabajo relacionado con los datos e integrarlo sin problemas en la cultura de la empresa, debe ajustar adecuadamente su metodología de gestión de proyectos.

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