Continuando con las entregas sobre el cuidado profesional del científico de datos cuando realiza sus labores (El científico de datos es una profesión de servicio), esta semana terminamos el mes hablado sobre cómo por medio de la ciencia de datos logramos identificar la necesidad real del que tiene el problema.
Parte 4 de 4: La ciencia de datos debe plasmar la necesidad real
Muchas labores de análisis comienzan con una petición breve: “necesito un tablero”, “haga una proyección” o “muéstreme las ventas”. Otro de los cuidados profesional es no interpretar estas frases como instrucciones completas. La solicitud indica un deseo inicial; la necesidad real explica el problema que debe resolverse, la decisión que se tomará y el resultado esperado.
En otra ocasión hemos conversado al respecto (La importancia de saber qué solucionar con datos) y ahora mencionaremos además que para traducir correctamente la necesidad, quien trabaja en ciencia de datos debe indagar antes de construir: ¿qué situación desea comprender?, ¿qué decisión depende del resultado?, ¿qué ocurrirá si no se actúa?, ¿cómo se reconocerá una respuesta útil?, ¿qué periodo y población deben estudiarse? Estas preguntas convierten una petición en un objetivo concreto y reducen el riesgo de trabajar en un producto que nadie utilizará.
Supongamos que una jefatura solicita “un gráfico de ausencias”. La necesidad podría ser controlar el cumplimiento, identificar áreas con mayor incidencia, comprender causas o planificar reemplazos. Cada propósito exige datos, cálculos y presentaciones diferentes. Antes de avanzar, conviene formular una pregunta de trabajo, por ejemplo: “¿En cuáles áreas y periodos aumentaron las ausencias durante el último año y qué patrones requieren revisión?”. Luego se confirma con la persona solicitante y es exactamente eso lo que desea observar o es algo más.
Una definición útil del problema incluye al menos cinco consultas: a) la decisión que se desea apoyar, b) el indicador que se observará, c) la población o unidad de análisis, d) el periodo y e) las condiciones de éxito. También debe indicar restricciones, como datos disponibles, plazo, privacidad o recursos. Este acuerdo funciona como una guía para evitar cambios constantes y permite evaluar si el producto final responde a lo solicitado o requiere ajustes previos.
Durante el trabajo, la pregunta puede ajustarse, los datos podrían revelar que una variable no existe, registros insuficientes o que aparece una situación más importante. Cambiar el enfoque no representa un fracaso si se comunica y documenta. La prudencia consiste en explicar qué se puede responder, qué permanece incierto y qué información adicional sería necesaria.
Para aprender esta habilidad, practique, tome una petición sencilla y escriba tres posibles necesidades detrás de ella. Después, defina una pregunta medible, enumere los datos requeridos y describa la decisión que apoyaría. Este ejercicio fortalece el pensamiento analítico incluso antes de utilizar alguna de las herramientas de trabajo.
El trayecto profesional demuestra que la técnica permite procesar; la comprensión de las personas permite comunicar; y una buena definición del problema permite trabajar con propósito. La ciencia de datos ofrece ventajas reales cuando ayuda a decidir mejor, y cualquier persona con disciplina, curiosidad y voluntad de aprender puede comenzar este recorrido paso a paso.
El siguiente mes continuaremos conociendo más sobre la ciencia de datos.