El enemigo a vencer Implementando Data Science

El enemigo a vencer Implementando Data Science

 

La implementación de proyectos de Data Science no es algo trivial y las organizaciones que apenas van iniciando este tipo de practicas no están acostumbradas a ser confrontadas por la realidad contundente de los datos. Esa nueva realidad es la causante de estrés, desconfianza y al final del día, miedo. El miedo se convierte en el enemigo numero 1 del éxito de una implementación de Data Science. El miedo tiene la capacidad de inhabilitar a los mejores vendedores, a los emprendedores más audaces, alcanzando hasta a las empresas más agresivas e innovadoras del mercado.

 

Comprendo que tengas duda de lo que estoy compartiendo y hasta suene ridículo, pero no lo es. Después de platicar con varios Data Scientists, Consultores, Directivos, y meterme directamente en la entrega de proyectos, puedo afirmar quién es el enemigo a vencer. Es curioso ver como los datos analizados a profundidad y de manera matemáticamente correcta pueden generar un miedo espeluznante. Vale la pena preguntarse: ¿Por qué se sorprenden? ¿A poco esto no se lo preguntaron antes? ¿No era obvio que esa estrategia no iba a funcionar? Las respuestas pueden ser tan complejas como ustedes se las imaginen. Hay gente tratando de defender sus decisiones o justificando estrategias para no perder sus trabajos y es entendible. El miedo es tan fuerte que hasta los más acérrimos enemigos se convierten en aliados frente a una presentación de resultados de Data Science.

Basta del miedo y la critica. A nosotros nos toca generar confianza y fortaleza para afrontar tiempos cambiantes.

 

Cuando nuestros clientes inician proyectos de Data Science, se sumergen en procesos de investigación, análisis y modelado de datos con uso de algoritmos matemáticos. Esto nos lleva a descubrir más sobre los datos operativos y hacer correlación de variables, comportamientos y finalmente resultados. Quiero dejar muy claro que el principal jugador para comprender los datos, la historia y las decisiones del pasado-después de un análisis matemático-son los dueños de los datos. La organización no solo es dueña de los datos, sino que también es artífice de las estrategias. Por lo que no deberíamos entrar a estos proyectos con temor de lo que se va a descubrir, sino entusiasmados de comprender los impactos pasados y usarlos de forma intencional para dar forma a las estrategias actuales y futuras.

 

 

Definitivamente vamos a encontrar que algunas decisiones de baja de precios dejaron dinero en la mesa, pero recordemos que eso no lo podíamos saber antes. Por supuesto que nos daremos cuenta de que el proyecto X no fue tan rentable como aparentaba ese 31 de dic, cuando sonamos la campana por ser la última venta del año y la que nos llevo a rebasar la cuota. Y también será evidente que sobre inventariarnos en esas cantidades, nos llevo a mermar la utilidad mucho más de lo que pensamos, porque no contábamos con el alza del dólar o la intervención política del país X.

 

El segundo punto importante cuando ya tenemos la película completa es tomar acción y confiar en las nuevas estrategias planteadas basadas en el histórico, los datos, las correlaciones y sobre todo las predicciones calculadas por los algoritmos matemáticos y no el “feeling” del momento.

 

Una vez que el proyecto de Data Science entrega resultados, el miedo a vencer es la ejecución de los cambios que te exigen los algoritmos. Y aquí vuelven a surgir las excusas, las razones por las que no va a funcionar reestructurar el plan, incrementar el precio o bajar el nivel de inventarios y producción. Este miedo a ejecutar basados en matemáticas llega por una sola razón: la ignorancia. Real y preocupante, se da en organizaciones de todo tamaño y trayectoria. Algunas empresas se jactan de ser innovadores y emprendedores, pero cuando llega el momento de confiar más en la matemática, hay quienes pierden poder, capacidad de manipular los resultados, maquillar los números o inventar problemas que justifiquen sus acciones. Está vez estarán en la luz publica y bajo escrutinio, y eso da miedo. Lo entendemos y la forma de combatirlo es prepararnos para la ejecución desde antes de terminar el proyecto.

Por lo que hay tips muy sencillos que se pueden implementar: investigación, lectura y profundización en casos de éxito similares a los propios. Esto lo puede proporcionar la empresa que está implementando o bien tomarse el tiempo de investigar al menos unos 5 casos similares. No importa si la industria es diferente, lo que realmente resulta valioso es comprender cómo han implementado otros y cómo han aprendido a confiar en esos resultados. La confianza en estos datos únicamente va venir de comprender mejor cómo opera la ciencia de datos, por lo que la raíz de la ignorancia se vencerá en tanto que se dedique tiempo a comprender mejor está practica y finalmente ejecutar paso a paso. Es valido realizar cambios de forma controlada y poco a poco, lo que no está bien es no hacer nada. Habiendo dicho lo anterior y dado el ambiente económico, político y social en el que vivimos, los proyectos de Data Science son de los que mayor claridad dan en sus resultados y de los más efectivos y con mayor retorno de inversión, al final del día es matemática la que impera. Si todavía no has iniciado un proyecto de Data Science o tienes dudas sobre la ejecución, los algoritmos o casos de éxito, búscanos y te ayudamos.

 

 

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