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Los datos son en este siglo lo que fue el petróleo en el siglo pasado: un motor de crecimiento y cambio. La revolución de los datos ha creado nuevas infraestructuras, nuevos negocios, nuevas políticas y, sobre todo, nuevas economías.

La complejidad de los datos también ha cambiado. Ya no predominan las bases de datos que contienen el nombre, edad, género y dirección de millones de personas. El tipo de información “que está de moda” son datos extraídos en tiempo real de fotos y videos generados por los millones de usuarios de las redes sociales, viajeros en su camino al trabajo, o sensores en campos agrícolas.

Por eso las empresas que entienden y analizan los datos que recaban tienen una gran ventaja competitiva.

¿Qué puede hacer al respecto un emprendedor que no sabe nada de datos o programación? Puede hacer mucho, lo digo por experiencia. Recientemente en el Failure Institute lanzamos nuestra plataforma interactiva de datos, el Global Failure Index (www.globalfailureindex.com). Llegar a ese punto para una organización que nunca había desarrollado plataformas digitales fue un proceso lleno de aprendizajes y errores. Por eso, comparto en este texto algunos consejos para todo emprendedor que quiera sacarle jugo a los datos que genera su negocio, pero no sabe por dónde arrancar.

El proceso no va a ser inmediato ni indoloro, pero habrá valido la pena. Para nosotros, el principal reto fue ordenar y sacar a la luz los datos obtenidos a través de nuestra red de investigadores del fracaso así como de las más de 230 ciudades que organizan Fuckup Nights en todos los continentes. Éstos fueron los principales aprendizajes:

1. Aceptar la ignorancia

No porque sepas usar Excel y generar lindas gráficas quiere decir que sabes analizar datos. La realidad es que un análisis de datos bien hecho requiere de un especialista capaz de encontrar correlaciones donde parece que no las hay y analizar grandes volúmenes información para hacer predicciones del futuro. Entre antes notes tus carencias de conocimiento más pronto podrás subsanarlas.

2. Aprendizaje continuo

Probablemente no harás tú mismo el análisis de datos, pero si quieres ser un buen jefe y contratar a un buen analista de datos te sugiero que te prepares. Es importante que aprendas al menos lo básico de alguno de los lenguajes de programación usados en análisis de datos, los más comunes son Python y R. Yo aprendí R en un curso nocturno impartido por Devf, la escuela de hackers. Después, para aprender a manejar un equipo de analistas de datos estudié la especialidad “Executive Data Science” impartido por Johns Hopkins University en Coursera.

También te sugiero que apartes suficiente tiempo en tu agenda para explorar cómo otras organizaciones aprovechan sus datos. En Internet hay miles de ejemplos de proyectos de datos a cargo de empresas, gobiernos y ONGs. Entre más ejemplos estudies mejor podrás comprender cuáles son los límites y posibilidades del análisis de datos.

4. Empezar el análisis de datos con una pregunta en mente

No se trata de analizar datos sólo porque tenemos datos, todo análisis de datos debe empezar con un objetivo, de lo contrario simplemente estaremos navegando por sets de datos sin saber exactamente qué esperamos de ellos. Lo ideal es arrancar la exploración de datos con una pregunta específica que aporte valor a tu negocio.

6. Toma en serio la privacidad de la información personal

Uno de los grandes desafíos para las empresas que trabajan con datos es la privacidad de la información personal. Si a través de las operaciones de tu negocio recabas este tipo de datos te sugerimos recibir asesoría legal para evitar meterte en problemas. De acuerdo con el Instituto Nacional de Transparencia, Acceso a la Información y Protección de Datos Personales (INAI), en México de 2012 a 2016 hubo 113 empresas que hicieron mal uso de los datos de usuarios y fueron sancionadas.

La firma de análisis e investigación Gartner predice que para 2018, 50% de las violaciones de ética empresarial estarán relacionadas el uso de datos.

7. El futuro ya nos alcanzó

La inteligencia artificial alimenta la imaginación de los escritores de series como Black Mirrior, pero también alimenta el poder de decisión de empresas de todos tamaños.

Detrás de la inteligencia artificial hay gigantescas bases de datos y algoritmos entrenados para realizar predicciones acerca del futuro del precio de insumos, la dispersión de un virus letal, o el impacto que tendrá un desastre natural en los negocios de cierta ciudad.

Por eso, creo que los emprendedores no debemos ver a la ciencia de datos y a la inteligencia artificial sólo como una tecnología, sino como una herramienta para el diseño y la exploración que nos permitan expandir nuestra capacidad de análisis y tomar mejores decisiones para el futuro de nuestros negocios y de toda la humanidad.

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