El papel de los datos en la toma de decisiones

 

El papel de los datos en la toma de decisiones es fundamental en casi todos los aspectos de la vida moderna, tanto en el ámbito empresarial como en el personal, gubernamental, científico y social. Los datos proporcionan una base objetiva y cuantificable sobre la cual se pueden hacer elecciones informadas y razonadas. A continuación, algunos puntos clave sobre cómo los datos influyen en el proceso de toma de decisiones:

1. Mejora de la precisión

Los datos permiten tomar decisiones basadas en hechos concretos en lugar de suposiciones o intuiciones. Al disponer de información precisa, los tomadores de decisiones pueden identificar patrones y tendencias, reduciendo el riesgo de errores.

2. Optimización de recursos

Con datos relevantes, se pueden identificar áreas de mejora y asignar recursos (tiempo, dinero, esfuerzo) de manera más eficiente. Por ejemplo, en el contexto empresarial, los datos ayudan a optimizar inventarios, gestionar la cadena de suministro o mejorar la experiencia del cliente.

3. Toma de decisiones en tiempo real

La capacidad de analizar datos en tiempo real permite tomar decisiones rápidas y adaptativas. En áreas como el marketing digital, la tecnología y las operaciones comerciales, esto puede ser crucial para responder a cambios repentinos en el mercado o el comportamiento del cliente.

4. Predicción y análisis de tendencias

Los datos históricos pueden utilizarse para hacer proyecciones sobre el futuro. Las empresas, por ejemplo, pueden prever la demanda de productos, los comportamientos del consumidor o el impacto de diversas estrategias de negocio. Esto permite anticiparse a situaciones y prepararse mejor.

5. Reducción de la incertidumbre

La toma de decisiones sin datos a menudo está cargada de incertidumbre. Los datos proporcionan una forma de minimizar este factor al ofrecer una visión más clara de las variables involucradas y las posibles consecuencias de diferentes opciones.

6. Fomento de la objetividad

Los datos ofrecen un enfoque más objetivo para la toma de decisiones, reduciendo el impacto de sesgos o emociones. Por ejemplo, en el ámbito gubernamental, los datos sobre demografía, economía y salud pública pueden guiar políticas de manera más equitativa y efectiva.

7. Innovación y mejora continua

El análisis de grandes volúmenes de datos, también conocido como big data, puede descubrir nuevas oportunidades, revelar problemas ocultos o ayudar en la innovación de productos y servicios. Las empresas pueden usar estos datos para mejorar sus ofertas y mantenerse competitivas.

8. Evaluación del desempeño

Los datos permiten medir el éxito o fracaso de decisiones pasadas, lo que facilita el aprendizaje organizacional. A través del análisis de datos, se pueden identificar qué estrategias funcionaron y cuáles no, lo que conduce a decisiones futuras más acertadas.

9. Personalización

En sectores como el marketing o la educación, los datos permiten personalizar las decisiones de acuerdo con las necesidades o preferencias individuales. Esto mejora la experiencia del usuario y la efectividad de las acciones tomadas.

10. Ética y privacidad

A pesar de sus beneficios, el uso de datos plantea desafíos éticos, como la protección de la privacidad y la gestión responsable de la información. Es esencial que las decisiones basadas en datos se tomen dentro de marcos legales y éticos, para garantizar la confianza y la seguridad de los usuarios.

En resumen, los datos proporcionan un marco sólido y medible para tomar decisiones más informadas, racionales y efectivas en una variedad de contextos. Sin embargo, es importante que las decisiones se basen en datos relevantes, precisos y analizados de manera adecuada, ya que un uso inapropiado o incorrecto de los datos puede conducir a conclusiones erróneas.

Los datos en BD

Los datos recogen un conjunto de hechos (una base de datos, BD) y los patrones son expresiones que describen un subconjunto de los datos (un modelo aplicable a ese subconjunto). BD involucra un proceso iterativo e interactivo de búsqueda de modelos, patrones o parámetros. Los patrones descubiertos han de ser válidos, novedosos para el sistema (para el usuario siempre que sea posible) y potencialmente útiles.

Se han de definir medidas cuantitativas para los patrones obtenidos (precisión, utilidad, beneficio obtenido). Se debe establecer alguna medida de interés que considere la validez, utilidad y simplicidad de los patrones obtenidos mediante alguna de las técnicas de minería de datos. El objetivo final de todo esto es incorporar el conocimiento obtenido en algún sistema real, tomar decisiones a partir de los resultados alcanzados o, simplemente, registrar la información conseguida y suministrársela a quien esté interesado.

De forma esquemática el proceso de descubrimiento de conocimiento sigue los siguientes pasos:

1. Formular el problema.

2. Determinar la representación (atributos y clases). Esta determinación se puede realizar directamente a la vista de los datos, mediante la intervención de expertos o utilizando técnicas automáticas como son los filtros.

3. Identificar y recolectar datos de entrenamiento (bases de datos, ficheros, etc.).

4. Preparar datos para análisis.

5. Selección de modelo, construcción y entrenamiento.

6. Evaluar lo aprendido. La evaluación puede realizarse automáticamente, como por ejemplo la validación cruzada o mediante la intervención de un experto que valore los resultados obtenidos.

7. Integrar la base de conocimiento a la espera de nuevos datos tras acciones.

El proceso de BD se inicia con la identificación del problema y de los datos que lo representan. Para ello hay que imaginar qué datos se necesitan, dónde se pueden encontrar y cómo conseguirlos. Una vez que se dispone de datos, se deben seleccionar aquellos que sean útiles para los objetivos propuestos. Se preparan poniéndolos en un formato adecuado.

Una vez se tienen los datos adecuados se procede a la minería de datos, proceso en el que se seleccionarán las herramientas y técnicas adecuadas para lograr los objetivos pretendidos. Y tras este proceso llega el análisis de resultados, con lo que se obtiene el conocimiento pretendido.

Etapas en los procesos de big data

Las etapas del trabajo en big data incluyen muchas decisiones que deben ser tomadas por el usuario estructuradas de la siguiente manera:

• Comprensión del dominio de la aplicación, del conocimiento relevante y de los objetivos del usuario final.

• Creación del conjunto de datos: Consiste en la selección del conjunto de datos, o del subconjunto de variables o muestra de datos, sobre los cuales se va a realizar el descubrimiento.

• Limpieza y pre procesamiento de los datos: Se compone de operaciones, tales como recolección de la información necesaria sobre la cual se va a realizar el proceso, decidir las estrategias sobre la forma en que se van a manejar los campos de los datos no disponibles, estimación del tiempo de la información y sus posibles cambios, etc.

• Reducción de los datos y proyección: Encontrar las características más significativas para representar los datos, dependiendo del objetivo del proceso. En este paso se pueden utilizar métodos de transformación para reducir el número efectivo de variables a ser consideradas o para encontrar otras representaciones de los datos.

• Elegir la tarea de minería de datos: Decidir si el objetivo del proceso es: regresión, clasificación, agrupamiento, etc.

• Elección del algoritmo(s) de minería de datos: Selección del método(s) a ser utilizado para buscar los patrones en los datos. Incluye además la decisión sobre qué modelos y parámetros pueden ser los más apropiados.

• Minería de datos: Consiste en la búsqueda de los patrones de interés en una determinada forma de representación o sobre un conjunto de representaciones, utilizando para ello métodos de clasificación, reglas o árboles, regresión, agrupación, etc.

• Interpretación de los patrones encontrados: Dependiendo de los resultados, a veces se hace necesario regresar a uno de los pasos anteriores.

• Consolidación del conocimiento descubierto: Consiste en la incorporación de este conocimiento al funcionamiento del sistema, o simplemente documentación e información a las partes interesadas.

El proceso de BD puede involucrar varias iteraciones y puede contener ciclos entre dos de cualquiera de los pasos. La mayoría de los trabajos que se han realizado sobre BD se centran en la etapa de minería en la búsqueda de algoritmos que extraigan relaciones y conocimiento de grandes cantidades de datos. Sin embargo, los otros pasos se consideran importantes para el éxito del proceso completo. Gran parte del esfuerzo del proceso de extraer conocimiento recae sobre la fase de preparación de los datos, fase crucial para tener éxito, como ya se comentó anteriormente.