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Aprendiendo de Ciencia de datos para líderes de equipo – manuales datlas

El mes pasado terminamos el curso de “Data Science for Managers”. Este curso tiene un alcance específico para gerentes que están liderando proyectos de analítica y transformación digital en organizaciones. En esta columna compartiremos 5 de los aprendizajes así como un podcast que grabamos alrededor de algunos conceptos de analítica y ciencia de datos que aprendimos.

Sobre los niveles de madurez en analítica para organizaciones

Cuando comienzas a hablar de ciencia de datos en organizaciones es muy importante darse un tiempo para la auto-evaluación. Entender cuál es el nivel de madurez de tu empresa o equipo te ayudará a seleccionar las estrategias adecuadas para ese nivel. En este caso el equipo que nos impartió las clases, Galvanize, nos recomendó este modelo de 5 niveles para medir el nivel de madurez de datos. Estos los identificamos y los discutimos en el podcast que te recomendamos escuchar.

Sobre los lenguajes de programación para ciencia de datos más usados en la industria

En la industria sigue existiendo una variedad cada vez más crecientes de lenguajes de programación con enfoque a paqueterías que habilitan la resolución de problemas de analítica de datos. En general, de software libre Python y R fueron los más mencionados. Por otro lado los que consideran uso de licencia, sería SAS, MATLAB o SPSS. La extracción de información con SQL también fue mencionada. Todos estos apuntes para posible agenda de desarrollo de científicos de datos.

Sobre el pensamiento sistémico en analítica con transformación digital

Lo que continuará pasando al futuro es una mayor integración de hardware especializado que genere y comparta datos. En un pensamiento de proyectos sistémicos no se trata de ciencia de datos o inteligencia artificial por su cuenta sino de un pensamiento sobre sistemas inteligentes.

Este tipo de pensamiento nos ayudará a pensar cuando se contrate un proveedor en una organización si la plataforma que ofrece ¿Se integra con sistemas IOT? ¿Estaría contemplado para complementar un sistema inteligente?

Sobre la priorización

Otro de los beneficios de este curso fue que se lleva con otros expertos de la industria que convoca el Monterrey Digital Hub. Cuando los facilitadores generaron la consulta de cómo se priorizan los datos en las compañías hoy en día estas fueron las respuestas.

La respuesta de 6 de cada 10 asistentes fue que la visión de los ejecutivos (directivos) es lo que dicta la prioridad. Otros miembros complementaron con alternativas de presupuesto, impacto a indicadores clave o asignación de recursos por parte de la organización. Conforme la industria y los proyectos de datos se califiquen con más rigor muy seguramente la prioridad se generará más orientado a KPIs u OKR .

Sobre cómo medir el valor de los proyectos

Otro de los puntos a capitalizar, de lo que esperamos se pueda incrementar la cultura en las organizaciones, es de cómo medir de manera continua el ROI (retorno sobre la inversión) de los proyectos de analítica.

En el curso nos explicaron algunos de los factores como considera talento, productos de datos y tecnología necesarios para calcular el ROI. Y de manera muy importante detectar a qué oportunidad de negocio estamos impactando: Nuevas oportunidades, optimizar o automatizar.

Hubo muchos aprendizajes más, pero quisimos destacar algunos aqui y otros más en nuestro episodio de podcast de analytics “Café de Datos” #Cafededatos.

Hasta aqui la columna de hoy si te gustó la columna te invitamos a recomendar así como SUSCRIBIRTE a nuestro PODCAST Café de datos

Saludos

Equipos Datlas

– Keep it weird-

15 métricas que deberías tener en tu PYME – Analytics para emprendedores

((Si quieres solicitar las 15 métricas para tu PYME da click aqui ))

Ahora escuchamos en todos lados de “Analytics”, “Big Data” y datos. Es un hecho que están de moda y muchas veces pecamos de pensar que sólo los grandes corporativos o instituciones tienen acceso a todas estas valiosas métricas.

“No se puede mejorar lo que no se controla, no se puede controlar lo que no se mide, no se puede medir lo que no se define”

Esta columna está dedicada a todas esas PYMEs y emprendedores que quieren mejorar sus negocios y tener un mejor control de sus esfuerzos.

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Primero que nada… por más pequeño que sea tu negocio… SÍ SE DEBE Y SÍ SE PUEDE tener métricas de desempeño (KPIs) para tus resultados. El principal problema es que casi todos piensan que lo único que deberían medir son ventas y ahí empieza el problema.

Los KPIs se definen en función a los objetivos del negocio. Comenzando por ahí a principio de año o cada par de meses plantea preguntas que al final de cuentas te ayuden a mejorar tu operación. Por ejemplo:

  1. ¿El precio de mis materias primas o productos ha subido en el tiempo?
  2. ¿Mis clientes me recomendarían?
  3. ¿Ha crecido mis seguidores en facebook?
  4. ¿Qué tan rápido soy para atender a mis clientes una ves que me buscan?
  5. ¿Qué productos se venden más en conjunto? ¿Cuáles más solos? etc.

También revisa nuestra columna “Matemáticas simples para emprendedores”

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A continuación te presentamos 15 métricas KPIs que puedes comenzar a medir mañana en tu PYME (Aplica desde una peluquería, salón de belleza, gimnasio hasta un restaurante, changarro o farmacia).

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Si bien los accionables son sugerencias, dependiendo de los objetivos que tengas en tu negocio podrás ser más creativo y generar mejores tácticas para responder a tus métricas.

Por último te sugerimos tener un punto de control. Esto quiere decir un sistema donde puedas monitorear constantemente los indicadores. Hoy en día hay bastantes buenas aplicaciones en Android o en Iphone para revisar cómo vas avanzando y compartirselo a tus empleados o socios.

punto de control_kpi_Datlas

Es todo por hoy. Si te gustó la columna comenta, suscríbete y comparte.

Finalmente te platicamos que estaremos presentes este fin de semana en el #CampusParty2017 que llevará lugar en Guadalajara, Jalisco. Si quieres contactarnos suscríbete en el blog o entra a nuestras redes sociales.

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Saludos

-Keep it weird-

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