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La toma de decisiones en la era del Big Data

La toma de decisiones en la era del Big Data
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El profesor Carlos Jerez, jefe del Diplomado On line en Big Data para la Toma de Decisiones se refiere a las infinitas oportunidades que ofrece este programa a las organizaciones. Lee la columna publicada por El Mercurio.

 

No deja de sorprender la velocidad a la cual nuestras vidas están cada vez más influenciadas por robots (o bots), como parte de lo que llamamos la era del Big Data. Hoy, decisiones como qué comer, qué y dónde comprar, dónde y cuándo vacacionar, dónde trabajar, por dónde movernos e, incluso, qué nos gustaría escuchar son sugeridas por sistemas de Inteligencia Artificial. De la noche a la mañana, hombre y máquina comenzaron a convivir en una realidad que hace no muchos años atrás era de ciencia ficción. Las posibilidades que esta interacción permite son infinitas y, en vez de entrar en pánico o rehusarse a contemplarlas, debemos abordarlas con entusiasmo, asimilándolas a nuestro día a día y, entendiendo sus riesgos y limitaciones.

LA TOMA DE DECISIONES

Los sistemas de inteligencia artificial usan algoritmos altamente eficientes, soportados por una gran capacidad de cómputo para procesar miles de millones de datos y generar información valiosa. He aquí la métrica para medir el éxito de estos sistemas: su real capacidad de facilitar y mejorar la calidad de las decisiones que tomamos. Esto no solo se remite al nivel de personas, sino que también se aplica a organizaciones que buscan adaptar estas tecnologías para agregar valor a sus clientes, a lo largo de toda la cadena productiva, por medio de un constante mejoramiento de sus productos, servicios y operaciones.

Para lograr el círculo virtuoso señalado, es necesario una lógica de Big Data para la toma de decisiones con foco en tres ejes: describir, predecir y prescribir. Tomemos por ejemplo una entidad bancaria que busca mejorar sus resultados en la contratación de préstamos por
parte de sus clientes. Lo primero es identificar cuáles son las variables más relevantes a la hora de tomar un crédito para un determinado cliente. ¿Será su comportamiento de compra o ingresos, el valor de la UF, las fechas y montos de sus ingresos, los resultados de sus operaciones, el comportamiento de sus pares, o las predicciones meteorológicas? ¡En fin, pueden ser tantas variables!

Así, necesitamos determinar, conocer y procesar miles de datos para determinar sus correlaciones e impactos estadísticos en los resultados analizados (descripción). En función de los comportamientos pasados analizados, así como el de sus semejantes, buscamos predecir si se tomará el crédito o no, y con qué probabilidad (predicción). No obstante, todo el esfuerzo anterior no tiene mucho impacto en la gestión del negocio y el mejoramiento de la oferta de valor si es que no somos capaces de precisar si aquellas condiciones que logran un crédito realmente atractivo para el cliente en ese momento. Para esto, los sistemas deben también sugerir qué hacer (prescripción) y una vez realizado el “experimento” —contrató o no el crédito— nutrir de esta experiencia a los modelos.

La lógica descrita se inserta detrás de la llamada “transformación digital” que tanto resuena en estos días. Tanto por temor a nuevos competidores como en una forma de innovar y mantenerse vigentes, numerosas organizaciones están embarcadas en profundos procesos de cambio en su forma de sentir, pensar y operar su entorno. Al igual que un organismo vivo aprende de su experiencia en función de las informaciones que toma alrededor suyo, las organizaciones deben abordar la incorporación y procesamiento de grandes cantidades de datos y experiencias para lograr una mejora continua. Para esto, se requiere un cambio en la percepción del valor de los datos a todo nivel y una colaboración entre los distintos estamentos. Y como forma de iniciar este camino, y al contrario de lo que uno pensaría, hay que buscar los denominados quickwins: proyectos de corta duración que, usando datos ya existentes en la organización, en periodos de pocos meses son capaces de generar mejoras cuantitativas en los KPIs de las organizaciones. Así ganamos experiencia y confianza para cada vez ser más osados en este proceso de cambio.

Para ayudar en la navegación de estos nuevos océanos, la Pontificia Universidad Católica de Chile lanzó el Diplomado On line “Big Data para la Toma de Decisiones”. Desarrollado en conjunto por académicos de prestigio y expertos reconocidos provenientes de diversas industrias, los cursos del diplomado entregan las herramientas necesarias en Big Data para generar un cambio sustentable en las organizaciones y enfrentar con confianza los desafíos que vienen en esta nueva era.

Inicio: marzo 2018.
Más información del Diplomado Online en Big Data para la Toma de Decisiones AQUÍ 
www.educacionprofesional.ing.uc.cl
Mail: programas@ing.puc.cl
Teléfono: 56 2 2354 4516

Fuente: El Mercurio

 

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