Descubra cómo la mayoría de las empresas se equivocan en los análisis operativos y cómo la ciencia de datos puede desempeñar un papel importante en la dirección correcta de estos esfuerzos.
Video: Cómo iniciar una carrera en el campo de las ciencias de la informaciónLa ciencia de la información es una de las carreras más populares en el campo de la tecnología. Alison DeNisco, de ConsejoTecnologico.com, explica por qué hay tanta demanda de expertos en análisis, las habilidades que necesita para empezar, y por qué iba a empezar su carrera.
Constantemente me sorprende lo inteligentes que son los coches hoy en día. Cuando estaba creciendo, tenías lo básico: Velocímetro, tacómetro, indicador de temperatura y depósito de combustible. Ahora, incluso el coche más básico viene con una pequeña cabina de mando, con todo, desde la eficiencia en el consumo de combustible hasta el alcance (es decir, qué tan lejos se puede llegar antes de quedarse sin combustible.
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Lo que es más impresionante es la inteligencia incorporada para ayudarnos a conducir mejor. Las cámaras de visión trasera, los sistemas de aviso de colisión y el control de crucero adaptativo hacen que sea muy fácil para nosotros tomar las decisiones correctas mientras estamos al volante. Extender este concepto a las operaciones de su propia organización puede tener un poderoso impacto.
VER: Política de grandes datos (Tech Pro Research)
Las organizaciones más competitivas están utilizando científicos de datos para aportar análisis a sus operaciones diarias. Mucha gente cree que la ciencia de los datos debe estar entre bastidores; se imaginan grandes cantidades de datos operativos canalizándose hacia un lago de datos masivo donde se espera a los analistas superinteligentes que utilizan algoritmos de alta potencia para hacer funcionar su magia.
Aunque este es un escenario muy plausible, este no es el único lugar donde la ciencia de datos proporciona un gran valor. Hay muchas situaciones en las que la ciencia de los datos operativos tiene sentido. Una de estas áreas es la analítica operativa, que aporta más inteligencia a su máquina corporativa.
Dos formas clave en que la ciencia de datos ayuda con las operaciones
Una empresa típica tiene una organización que se desarrolla y una organización que opera. Cuando estaba consultando con PayPal, teníamos un grupo de profesionales talentosos que mejoraban constantemente la funcionalidad del sitio Web de PayPal.
Había un grupo igualmente talentoso de profesionales responsables de manejar las operaciones de la planta de producción. Este grupo de operaciones tenía un entorno muy diferente dentro del cual tener éxito. Por ello, disponían de las mejores herramientas para analizar lo que estaba sucediendo en cada momento, y de las mejores prácticas para la resolución de problemas en el momento.
VER: 60 maneras de obtener el máximo valor de sus iniciativas de grandes datos (PDF gratuito) (ConsejoTecnologico.com)
La ciencia de datos puede ayudar tremendamente con el monitoreo y la resolución de problemas. Una diferencia clave entre las operaciones y el desarrollo es su perspectiva del statu quo. Para las operaciones, la estabilidad es el objetivo: mantener el statu quo; por lo tanto, la ciencia de los datos debe utilizarse para alertar a los operadores cuando la situación no es normal. Por ejemplo, los algoritmos de clasificación son muy útiles para identificar cuando las condiciones se están alejando de lo normal.
Una vez que se detectan y verifican las condiciones anormales, el operador debe tomar medidas inmediatas para que las cosas vuelvan a la normalidad. Aquí es donde un sistema experto puede ser un amigo valioso. Un sistema experto puede aprender todas las formas en que su máquina puede ir de lado y, lo que es más importante, cómo volver a poner en marcha su operación.
Análisis predictivo e indicadores líderes
La clave del análisis operativo es proporcionar a los operadores un conjunto conciso de indicadores líderes con los que trabajar. Siempre que desarrolle un tablero de mandos para operadores, debe ser lo más sencillo y conciso posible. Aquí es donde la mayoría de las empresas se equivocan: creen que la ciencia y el análisis de datos implican análisis y visualizaciones sofisticados. Aunque esto puede ser apropiado para funciones de desarrollo o estratégicas, es absolutamente el enfoque equivocado para las operaciones.
VER: Análisis de negocios: Los fundamentos de la toma de decisiones basada en datos (ZDNet)
Considere un marcador para cualquier evento deportivo profesional: Los jugadores quieren saber si están ganando o perdiendo y cuánto tiempo les queda. Lo mismo ocurre con las operaciones de su empresa: mantenga el tablero de mandos simple con un conjunto selecto de indicadores principales.
Los indicadores principales predicen los indicadores rezagados. La cantidad de gasolina en su auto predice qué tan lejos viajará antes de detenerse. No sirve de nada que le avisen del hecho de que su coche ya no puede viajar porque se ha quedado sin gasolina; es mejor vigilar el nivel de gasolina y reabastecerse cuando está demasiado bajo. De la misma manera, su empresa tiene objetivos operativos, pero eso no es en lo que sus operadores deben centrarse.
En su lugar, los operadores deben centrarse en las métricas que predicen sus objetivos operativos; esta es otra área en la que la ciencia de datos puede ayudar. A menudo, las compañías eligen los indicadores principales asumiendo que van a predecir los indicadores rezagados (es decir, las metas operativas. Los científicos de datos tienen la capacidad de confirmar la previsibilidad y la confianza en la predicción.
Conclusión
La ciencia de datos puede desempeñar un papel importante en las operaciones de su empresa. En algunos casos, es posible que desee poner a los científicos de datos en primera línea para realizar análisis en tiempo real para la resolución de problemas in situ; sin embargo, no es necesario que estén en primera línea para agregar valor. Sus científicos de datos pueden aportar más inteligencia a los operadores que manejan su máquina.
Los sistemas de clasificación se pueden aplicar a su sistema de monitoreo para asegurarse de que todo permanezca bajo control, y los sistemas expertos pueden ser útiles cuando la operación necesita atención inmediata. Recuerde que debe mantener su análisis operacional simple y utilizar indicadores líderes para que sus operadores puedan abordar problemas pequeños antes de que se conviertan en problemas grandes.
Si usted hace su propia operación tan inteligente como su auto, estará en el camino del éxito.
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