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<\/a><\/p>\r\nBig Data<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Analizar este tipo de datos, especialmente si se est\u00e1 tomando en cuenta el big data. Significa que interpretarlos es necesario un conocimiento de matem\u00e1ticas y estad\u00edsticas. Por lo que se han ido requiriendo especialistas cada vez m\u00e1s capacitados para interpretar estos datos de una manera adecuada. Ya recopilarlos debe tener un fin claramente acotado. Quienes se dedican a descifrar estos comportamientos deben tener algunas o todas de las siguientes habilidades:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Categorizar los datos seg\u00fan su prop\u00f3sito en particular.\r\n\r\n<\/li>\r\n
- Traducir estos comportamientos de manera gr\u00e1fica en forma de tablas o gr\u00e1ficos que sean entendibles para cualquier persona.\r\n\r\n<\/li>\r\n
- Tener una habilidad especial de s\u00edntesis y poder reconocer de manera cr\u00edtica sus resultados.\r\n\r\n<\/li>\r\n
- Poder comunicar los descubrimientos hechos a cualquier persona que conozca nada acerca de los datos, esta habilidad es mejor conocida como Data Storytelling.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Adem\u00e1s de los m\u00e9todos convencionales de b\u00fasqueda que se relacionan con escribir las preguntas. Hay una nueva tendencia en auge que es la b\u00fasqueda por voz, que necesita conocimientos m\u00e1s espec\u00edficos y programas diferentes para tener estad\u00edsticas confiables que puedan ser utilizadas en beneficio de la empresa.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
En la actualidad existen especializaciones para capacitar en esta rama referente al an\u00e1lisis de datos, pero, \u00bfqu\u00e9 hace precisamente el Data Scientist?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El cient\u00edfico de datos traduce los grandes vol\u00famenes de datos que vienen de fuentes de informaci\u00f3n masiva con la finalidad de convertirlas en respuestas. Adem\u00e1s de las caracter\u00edsticas que ya se mencionaron pueden usar softwares especializados en analizar datos masivos que son conocidos como machine learning. Que lo ayudar\u00e1n para comparar modelos de negocio con los que pueda decodificar, crear hip\u00f3tesis y jugar con distintas probabilidades con la finalidad de trazar una ruta de negocio. Este experto debe ser capaz de comprender el lenguaje inform\u00e1tico para que pueda dar soluciones pr\u00e1cticas y concretas sobre problema.<\/p>\r\n
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<\/a><\/p>\r\nCasos de \u00e9xito en la aplicaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos<\/strong><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Un ejemplo del uso de estos datos interpretados por un cient\u00edfico de datos es el conocida Navidata. Que recopilando la informaci\u00f3n de las compras de los espa\u00f1oles en la Navidad de 2017 se pudo saber cu\u00e1l es el gasto promedio por espa\u00f1ol en estas fechas. Qu\u00e9 art\u00edculo y sector es el m\u00e1s relevante, cu\u00e1nto es el gasto m\u00ednimo por zona y por grupo social, cu\u00e1les transacciones se hicieron por internet y cu\u00e1l es la zona en la que se gasta m\u00e1s y en la que se gasta menos.<\/p>\r\n
Claramente esto puede marcar una tendencia para focalizar los esfuerzos en las campa\u00f1as de marketing. Si se busca tener m\u00e1s ventas y en los negocios locales para reconocer si deben cambiar o vender sus art\u00edculos con el mismo enfoque.<\/p>\r\n
Campa\u00f1a de reelecci\u00f3n de Obama<\/h3>\r\n
Otro caso m\u00e1s conocido fue el despliegue de datos obtenido para la campa\u00f1a de reelecci\u00f3n de Obama. Quien cre\u00f3 un equipo de 50 personas en sus oficinas centrales y 30 m\u00e1s que fueron mandados a todos los rincones del pa\u00eds. De todos ellos 20 personas m\u00e1s estaban dedicadas \u00fanicamente al an\u00e1lisis de datos. Que se vertieron en tres categor\u00edas: Votantes convencidos, dudosos y verificaci\u00f3n de que el votante ejerciera su derecho en las urnas correspondientes.<\/p>\r\n
Esto dio lugar a que los equipo de comunicaci\u00f3n<\/a> y de marketing de campa\u00f1a trabajaran por primera vez juntos y lograra hacer m\u00e1s eficientes sus esfuerzos. Ya que cruzaron estos datos con las audiencias, precios de publicad y registros demogr\u00e1ficos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
De esta manera se optimizaron los recursos, y se pudieron establecer prioridades para la campa\u00f1a como no gastar tiempo y dinero en aquellos que no estaban convencidos con la campa\u00f1a o en quienes no era posible convencer: Esta estrategia fue un acto sin precedentes en el que se demostr\u00f3 la eficacia del an\u00e1lisis de datos para lograr resultados reales en un ambiente controlado.<\/p>\r\n
An\u00e1lisis de datos para deportes<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Un ejemplo m\u00e1s es el del an\u00e1lisis de datos para deportes entre los que se encuentran el b\u00e9isbol, el f\u00fatbol americano y todos aquellos que puedan ser susceptibles de generar big data. El caso m\u00e1s conocido fue el del gerente deportivo Billy Beane. Quien con la ayuda de un joven economista contrat\u00f3 a jugadores infravalorados, pero muy rentables para el equipo y pensando en las posiciones que ocupar\u00edan.<\/p>\r\n
Y adem\u00e1s el rendimiento<\/a> estimado que dar\u00edan para generar una especie de visi\u00f3n global del equipo por medio de esta informaci\u00f3n que lo ayudar\u00eda a estar en la postemporada del 2000 al 2003 y logr\u00f3 ganar al menos 20 partidos consecutivos con una plantilla que generaba un costo de n\u00f3mina inferior a los grandes equipo, pero que resultaba ser muy eficiente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Como se puede apreciar la labor de cient\u00edficos de datos es de vital importancia en la nueva era de internet. As\u00ed como en la del big data, es una ventaja tener personas con este perfil. Ya que representa una veta important\u00edsima con la que se pueden optimizar gastos, llegar a personas interesadas y establecer objetivos m\u00e1s precisos y reales.<\/p>\r\n
Big data para recursos humanos<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
En el caso del departamento de recursos humanos<\/a> sucede algo muy similar por medio del HR Analytics<\/a>. Se pueden recopilar por medio de las redes a los candidatos que se necesitan para puestos espec\u00edficos. As\u00ed como hacer un perfil bas\u00e1ndose en los principales comportamientos de los usuarios. De la misma manera, dentro de una empresa es posible mejorar el clima laboral<\/a> con encuestas an\u00f3nimas. O tambi\u00e9n es posible valorar si est\u00e1n siendo aprovechadas o no las diversas \u00e1reas funcionales de la empresa<\/a>. Para implementar las acciones necesarias que mantengan la mayor eficiencia y calidad posibles.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Encuentra este y m\u00e1s contenido en el blog de Runa, el sistema de n\u00f3mina automatizada y gesti\u00f3n<\/a> de personal que est\u00e1 dise\u00f1ado para reducir los tiempos de c\u00e1lculo y realizar tareas como reportes o la evaluaci\u00f3n de desempe\u00f1o<\/a>.<\/p>\r\n
Importancia de la Data Literacy<\/strong><\/h2>\r\n
La Data Literacy no se limita al an\u00e1lisis de datos. Tambi\u00e9n abarca la capacidad de:<\/p>\r\n
- \r\n
- Identificar fuentes de datos confiables<\/strong><\/li>\r\n
- Utilizar herramientas de an\u00e1lisis de datos<\/strong><\/li>\r\n
- Entender los conceptos b\u00e1sicos de machine learning<\/strong><\/li>\r\n<\/ul>\r\n
Como hemos visto, desde campa\u00f1as pol\u00edticas hasta la gesti\u00f3n deportiva, la Data Literacy ha demostrado ser una herramienta poderosa para impulsar la toma de decisiones basadas en datos. En el \u00e1mbito empresarial, el HR Analytics, por ejemplo, aprovecha la Data Literacy para optimizar la gesti\u00f3n del talento humano<\/a> y mejorar el clima laboral.<\/p>\r\n
- Utilizar herramientas de an\u00e1lisis de datos<\/strong><\/li>\r\n
- Identificar fuentes de datos confiables<\/strong><\/li>\r\n
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<\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"