A medida que el mundo entró en la era de los grandes datos, la necesidad de realizar análisis de esos datos se ha vuelto cada vez más importante. Se ha convertido en el principal desafío y preocupación para la empresa.
Antes, e principal objetivo era crear un marco y soluciones para almacenar y analizar datos pero estos son datos sin procesar, por lo que la ciencia de datos Data Science es el santo Grial para lograr este objetivo.
La ciencia de datos se enfoca en extraer información significativa de los grandes y complejos conjuntos de datos que nos rodean, combinando diversas herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático con el objetivo de descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar.
El pensamiento de diseño (Design Thinking) es un proceso iterativo no lineal que busca comprender las necesidades de los usuarios, cuestionar supuestos, redefinir problemas y crear soluciones innovadoras para prototipos y pruebas. El método consta de 5 fases Empatizar, Definir, Idear, Prototipo y Prueba.
¿Cúando es más util Design Thinkign? Design Thinking es más útil cuando se desea abordar problemas mal definidos, desconocidos o mal estructurados, como es el caso que trata de manejar la ciencia de datos.
Existen características comunes entre la ejecución exitosa de Design Thinking y Data Science, estas características incluyen una cultura abierta para compartir y trabajar hombro con hombro, una cultura inclusiva donde “Todas las ideas son dignas de consideración” y lo más importante es la cultura de aprendizaje a través de la experimentación (¡y fracaso!) y la voluntad de desaprender los viejos métodos a favor de las ideas basadas en datos.
Quizás la similitud más importante entre Data Science y Design Thinking es la capacidad de adoptar la mentalidad de que si no tienes suficientes ideas “poderosas”, nunca tendrás ideas “innovadoras”.
La analítica Datalab es un servicio que utiliza un proceso iterativo que tiene como objetivo encontrar valor de negocio. Este paradigma considera el análisis de datos experimentales para buscar interpretaciones y respuestas a preguntas de alto valor para el negocio. La prioridad del enfoque es extraer valor de la información, independientemente del origen o “estado” de los datos.
Nos centramos en la flexibilidad y la adaptabilidad para disminuir el tiempo de comprensión.
¿Cómo aseguramos la mayor probabilidad de éxito de la ciencia de datos /análisis? Nuestra visión es hacer Analytics Datalab – (Imaginación, pensamiento de diseño, desarrollo de hipótesis, pruebas)
Edbert Nuñez, Director de Proyectos de Data Analytics en Nova Praxis ha preparado esta gruía de 7 buenas prácticas en los laboratorios de Analítica.
El objetivo del servicio de Laboratorio de Analítica es la creación ágil y efectiva de productos basados en los datos, a un coste eficiente.
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