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 iniciamos con aspectos generales de ello y las siguientes seremos más específicos.
Parte 1 de 4: El científico de datos siempre tiene el objetivo claro
Cuando se habla de ciencia de datos, muchas personas imaginan persona que viven dentro de mucha matemática con poco sentido o aburridas. Sin embargo, cualquier trabajo que se desee realizar en este ámbito debe estar muy bien planificado y enfocado. La ciencia de datos, como se ha mencionado en varias ocasiones, no es un fin en sí mismo; es un medio para tomar mejores decisiones. Por eso, quien desea aprender esta disciplina debe comprender que su principal cuidado es no perder de vista el objetivo por el cual están trabajando en ese momento.
Todo proyecto de datos nace de una necesidad concreta. Una empresa quiere saber por qué bajaron sus ventas, una institución desea atender mejor a sus usuarios o un emprendimiento busca identificar a sus clientes más fieles. Los datos, por sí solos, no generan valor; el valor aparece cuando se utilizan para responder una pregunta bien planteada a partir de los datos correctos. Si el problema no está claro, incluso el análisis más sofisticado puede conducir a conclusiones que nadie puede aprovechar y de nula utilidad.
La ciencia de datos pertenece a la organización, ya que trabaja en cualquier área que produzca datos: en la gerencia, para decidir con evidencia; en las ventas, para anticipar la demanda; con los clientes, para comprender sus necesidades; en la mejora e innovación de productos, para saber qué cambiar o qué crear; en la búsqueda de nuevos mercados, para reducir la incertidumbre; y en recursos humanos, para atraer y conservar talento. Esta variedad demuestra que quien domina el trabajo con datos puede aportar en muchos sectores.
Cada etapa del trabajo, desde recolectar y limpiar los datos hasta analizarlos y comunicar los resultados, debe responder a la necesidad actual. Es común caer en la tentación de analizar todo lo que sea posible; sin embargo, esa práctica consume tiempo y recursos y aleja del resultado esperado. Un buen profesional se pregunta constantemente: ¿Esto me ayuda a resolver el problema que debo atender en este momento?. Esa sencilla pregunta marca la diferencia entre un análisis útil y un ejercicio sin dirección.
En síntesis, la ciencia de datos no se trata de acumular cálculos ni de analizar todo lo disponible siempre, sino de responder con los datos correctos a una necesidad concreta. Su utilidad se extiende a toda la organización, desde la gerencia hasta recursos humanos, pero en cualquier área su valor depende de lo mismo: tener claro el problema que se quiere resolver. Mantener ese objetivo presente en cada etapa, desde la recolección hasta la comunicación de los resultados, evita desperdiciar tiempo y recursos y convierte el análisis en decisiones útiles. Por eso, para quien da sus primeros pasos en esta disciplina, la regla es sencilla: primero el objetivo, después las herramientas.
La siguiente entrega seguiremos conversando al respecto.