Tecnología y estadística, dos herramientas al servicio de las empresas

Andrés Toro
25 de mayo de 2018
4 min. de lectura

Que la tecnología ha revolucionado la vida de la gente es indiscutible. En la esfera personal y social ha cambiado la forma y la profundidad de nuestras interacciones, volcándonos a un entorno más digital. En el ámbito laboral, nuevas herramientas y programas han hecho que el conocimiento y la práctica  sean más avanzados y útiles en los diferentes campos del saber, tanto para individuos como para empresas.

La estadística es un claro ejemplo de ello. La aparición de múltiples programas ha permitido que esta ciencia se vuelva más aplicada en el entorno empresarial. Esto le ha dado un papel más preponderante en la toma de decisiones estratégicas para el futuro de una compañía.   

El desafío de la información para las empresas

En la actualidad estamos presenciando la época en la que más se genera información. De hecho, el 90% de los datos que hay en el mundo se crearon en los últimos dos años. Ejemplo de esto son las 69 000 horas de video que visualizaron en el 2017 los suscriptores de Netflix o las tres millones de búsquedas que se hacen cada minuto en Google.

En este ecosistema de información, las empresas afrontan el gran reto de saber cómo procesar, interpretar y analizar estos datos, con la finalidad de encontrar información valiosa para el éxito de sus negocios.

No obstante, el adecuado manejo y análisis de toda esta información se puede convertir en una labor que demanda una cantidad considerable de tiempo, a la vez que no siempre se hace énfasis en lo verdaderamente importante.

Ante este escenario, la tecnología, los programas informáticos de estadística y la potencia de los sistemas de cómputo actuales nos permiten usar toda esta data en un tiempo relativamente corto. Así podemos extraer la información que sea relevante para nuestro negocio y no quedarnos únicamente en datos descriptivos.

La tecnología y el análisis de datos, aliados de las organizaciones

Imaginemos una empresa que posee 100 establecimientos comerciales a nivel nacional y que desea conocer el valor de las ventas promedio por sede.

Ahora bien, si una persona se encargara de realizar dicho procedimiento, contando tan sólo con una calculadora, se podría llegar a demorar unos 10 minutos, y con la posibilidad de que cometa un error por ingresar un dígito erróneo; mientras que, haciendo uso de un programa tecnológico de estadística, este cálculo tardaría unos 10 segundos, es decir, un 1,6% de lo que tomaría de forma manual, y con la certeza de que el resultado obtenido sería completamente veraz.

O supongamos que una empresa cuenta con una base de datos de 20 millones de observaciones y que cada una representa una transacción realizada por un cliente determinado.

Para saber más de tecnología y estadística, te recomendamos leer: Conoce el mundo de la Ciencia de Datos

En esas observaciones se detallan las características de la compra (el producto, el valor del producto, marca, etc.), así como los datos personales y sociodemográficos del cliente (edad, email, ciudad de la compra, sede de la compra, etc.).

¿Qué podemos hacer con esos datos?,  ¿cómo lo hacemos?, ¿cuánto tiempo se necesita para hacerlo? En las tres preguntas planteadas la tecnología desempeña un rol importante, pero es en las dos últimas en las que se han abierto las puertas de la estadística aplicada para explotar sus beneficios. 

Vamos a ver cada una en detalle.

¿Qué podemos hacer con los datos?

  • Clasificar a nuestros usuarios actuales en grupos de acuerdo con sus características individuales. Los comportamientos y las características de los clientes deben ser heterogéneas entre grupos, pero homogéneas en el interior de cada uno de ellos.
  • Personalizar el comportamiento de los clientes. Es crucial identificar el comportamiento de cada uno de ellos frente a la marca con el fin de entenderlos y mejorar su experiencia.
  • Estimar el comportamiento de demanda de nuestros usuarios de acuerdo con su comportamiento histórico.
  • Identificar la venta cruzada de nuestros productos. Se debe definir cuáles artículos se suelen comprar en conjunto, de tal forma que se puedan evaluar estrategias a partir de esta adquisición conjunta.
  • Crear estadísticos descriptivos que den cuenta del contexto comercial de nuestro negocio, respondiendo preguntas como dónde se concentran nuestras ventas (producto y sede) o cuáles son las características (edad, ciudad, estado civil, hijos, etc.) de los clientes más comprometidos con la marca.

¿Cómo lo hacemos?

Las herramientas informáticas han logrado reducir el tiempo empleado en el análisis de datos y han mejorado la precisión significativamente.

Programas y lenguajes de programación como R, SPSS, Python, entre otros, nos permiten manipular los datos de manera sencilla e intuitiva, a la vez que cuentan con funcionalidades más avanzadas para emplear los algoritmos de mayor complejidad.

¿Cuánto tiempo se necesita?

Respecto al tiempo que se debe emplear, esto depende de la actividad que se vaya a realizar, pasando desde estadísticos descriptivos que pueden tardar poco menos de un minuto, hasta algoritmos que buscan estimar la demanda de productos, lo que requiere días o semanas.

De igual forma, el tiempo de ejecución variará de acuerdo con la estructura de los datos, considerando si existen valores faltantes, formatos diferentes y otros casos que se deben tener en cuenta a la hora de procesar data.  

En resumen, nos encontramos en un entorno con gran disponibilidad de datos, que antes habrían sido imposibles de tratar y procesar para obtener información de utilidad. Sin embargo, gracias a la disrupción tecnológica, hoy en día podemos conocer estadísticos descriptivos en cuestión de segundos o minutos, y elaborar algoritmos más complejos en horas, días o semanas, dependiendo de la complejidad.

Todo esto nos permite obtener la información de mayor interés para nuestros negocios. Es así como el análisis de datos se convierte en un aliado fundamental de los tomadores de decisiones, y la tecnología en ese puente que permite explotarle todos los beneficios.

Nuevo llamado a la acción

Te puede interesar

Otros artículos de Ciencia de datos

Suscríbete