Este mes se desarrolla temas relacionados con cómo el científico de datos debe tener siempre presente el objetivo de su trabajo claro para poder lograrlo. Esta semana está enfocado en la claridad que se debe tener en todo momento lo que se está resolviendo.
Parte 2 de 4: El científico de datos define claramente que va a resolver
La ciencia de datos tiene el propósito principal de resolver problemas usando datos para ello, por lo que se debe tener presente: un proyecto puede contar con datos abundantes y con herramientas modernas, pero si la pregunta inicial es confusa, el resultado también lo será. Definir bien el problema no es un trámite: es la primera y más importante decisión técnica del trabajo y debe ser en todo momento la guía para llegar a la solución.
Las organizaciones rara vez presentan sus necesidades de forma ordenada, si no lo hacen en momentos cualquier y sin estructura. Lo habitual es escuchar las necesidades reales por medio de frases como “las cosas no van bien”, “queremos vender más”. Estas expresiones son el punto de partida tradicionalmente de discusión, pero todavía no son un problema que se pueda analizar. Para convertirlas en una pregunta útil, se recomienda seguir cuatro pasos:
- Escuchar la necesidad: conversar con las personas que viven la situación y entender qué les preocupa, puede requerir varias preguntas y varias personas.
- Delimitar el alcance: precisar qué producto, qué periodo, qué lugar o qué grupo de personas se estudiará, si es un problema amplio, segmentarlo por etapas.
- Formular preguntas: expresarlas de forma concreta y medible.
- Acordar el resultado esperado: definir qué decisión se tomará con la respuesta.
- Realizar ajustes: es recomendable mostrar el plan, ajustar, y ver los primeros resultados por cualquier adaptación en el trayecto.
Imagine una empresa de comidas que afirma: “queremos vender más”. Después de conversar con sus dueños, se descubre que las ventas de la tarde han disminuido en los últimos tres meses. La pregunta se transforma entonces en: “¿Qué factores explican la disminución de las ventas por la tarde durante el último trimestre?”. Con esta pregunta es posible saber qué datos buscar, qué comparar y qué decisión tomar, por ejemplo, ajustar horarios, promociones o productos.
Cuando las personas son nuevas en esto de orientar la claridad del trabajo con datos, pueden incurrir en errores como: a) comenzar por la herramienta y no por la necesidad, lo que distrae del problema, b) plantear preguntas tan amplias que no se pueden responder, desde la pregunta debe estar la claridad, c) olvidar a las personas que tomarán la decisión final, para saber a quién deben exponer los resultados y en qué forma, d) no establecer cómo se medirá el éxito del proyecto, la extensión, delimitación, etc., e) pretenden hacerlo todo solos, sin consultar personas con más trayectoria en la empresa, lo que podría agilizarle el trabajo.
Quien aprende a definir problemas desarrolla una habilidad muy valorada: la capacidad de convertir una preocupación difusa en una ruta de trabajo concreta. Esta competencia no depende de un programa informático, sino del pensamiento crítico, y puede practicarse desde hoy con situaciones cotidianas. La ciencia de datos es la aplicación de la habilidad para resolver problemas a través de los datos y con ello guiar mejores las decisiones de la organización.
La siguiente entrega seguiremos conversando al respecto.