El extract, transform and load (ETL), el data mining y el machine learning son conceptos que forman parte de lo que hoy llamamos la analítica de datos y son esenciales para optimizar las operaciones empresariales. Desde la automatización de procesos analíticos hasta el desarrollo de modelos predictivos, este tipo de herramientas son claves para impactar en el retorno de la inversión y los resultados generales de los negocios. 

El poder de los datos en la era digital

En el actual entorno empresarial, se observa que los datos (registros históricos transaccionales, historias clínicas, ventas, compras, etc.) se han convertido en el nuevo activo estratégico. Las empresas medianas de sectores como banca, retail y telecomunicaciones producen cientos de gigabytes de datos por día, mientras que las grandes compañías llegan a generar hasta terabytes de información a diario. 

El análisis de esta información almacenada constituye un nuevo reto en el escenario actual y, junto con la extracción de insights de valor, son puntos clave para asegurar una toma de decisiones más acertada y, sobre todo, oportuna. Es aquí donde la analítica de datos y el machine learning juegan un papel crucial, al actuar como las herramientas que permiten transformar estos datos en conocimiento y, a su vez, en decisiones informadas.

La importancia de la gobernabilidad de datos

La democratización de los datos en las compañías es una necesidad y una realidad. Hoy, la información constituye la base fundamental para una gestión estratégica eficaz, pero es clave garantizar que sea confiable, válida y actual. Aquí entra en juego el concepto de gobernabilidad de datos, que permite establecer los controles rigurosos para asegurar su calidad.

Los datos deben de pasar por procesos de limpieza y normalización antes de llegar a los repositorios finales, ya sean data warehouse o data marts, para eliminar duplicidades, inconsistencias y errores que pueden afectar los análisis posteriores. Así, se garantiza que todas las áreas y los usuarios de las compañías trabajen con base en una verdad única y que los datos se gestionen de manera eficiente, segura y confiable para maximizar su valor.

Herramientas analíticas y modelamiento predictivo

En la analítica de datos, no existe una solución única que sea óptima para todos los negocios. Existen herramientas de open source, otras más veloces, más eficientes, más visuales o capaces de aceptar datos de mayor volumetría. En ese sentido, la elección de la tecnología más adecuada depende de varios factores: 

• Volumetría de datos a procesar. El tamaño y la complejidad de los conjuntos de datos (número de tablas y tipos de fuentes) puede requerir de herramientas robustas con alta capacidad de procesamiento.
• Frecuencia de actualización. La capacidad de tomar decisiones con reportes diarios es hoy un auténtico desafío.
• Escalabilidad (crecimiento anual de la volumetría). A medida que los datos crecen, las herramientas deben ser capaces de procesarlos sin perder eficiencia.
• Número de usuarios. Es importante considerar cuántas personas en la empresa necesitarán acceder a la plataforma y qué nivel de complejidad demanda su uso.

Estas decisiones también estarán condicionadas por el presupuesto disponible de cada compañía.

Machine learning: Predicción, automatización e innovación

El machine learning es una de las ramas de mayor alcance e impacto dentro del análisis de datos. Gracias a la capacidad de aprendizaje de las máquinas modernas, permite aprender de las acciones pasadas para predecir del futuro. Esta tecnología brinda la posibilidad de crear modelos que resuelvan problemas de negocio complejos de manera automatizada y escalable a partir de diferentes algoritmos. 

En ese sentido, hablar de machine learning es hablar de la implementación de algoritmos. Para que un proyecto de este tipo sea exitoso, es crucial elegir el algoritmo adecuado para una tarea específica. Primero, es necesario entender el tipo de problema a tratar y los diferentes algoritmos que existe para resolverlo (regresiones, clasificación, clustering, modelos de redes neuronales, etc.). Los científicos de datos y los responsables de modelado juegan un papel decisivo en este proceso. La selección incorrecta de un algoritmo o una mala interpretación puede llevar a resultados sesgados o imprecisos, lo que tendría un grave impacto en las decisiones basadas en esos modelos. Estos son algunos ejemplos de algoritmos que pueden usarse: 

• Regresiones. Ventas, número de camillas en un hospital, número de sucursales de una banco, etc.
• Arboles de decisión y random forest. Modelos de clasificación, fraude, propensión de caer en mora, etc.
• Redes neuronales. Aptas para problemas más complejos, análisis de imágenes y natural lenguage procesing. Es importante mencionar que las redes neuronales son la base de lo que hoy llamamos inteligencia artificial.

Beneficio y conclusiones

La implementación del machine learning permite impactar de forma positiva en diferentes aspectos, desde incrementar las ganancias por campañas, sobre todo en el caso de empresas de retail, hasta reducir los costos por pérdidas o facilitar la detección de transacciones fraudulentes en tiempo oportuno. En el sector salud, incluso permite disminuir la tasa de mortalidad de bebés y madres gestantes, y reducir la incidencia de cardiopatías y otros problemas cardiovasculares. 

El análisis de datos y el machine learning se han convertido en herramientas fundamentales para la toma de decisiones estratégicas empresariales. La capacidad de extraer insights valiosos, combinada con un alto poder predictivo al aplicar algoritmos de machine learning, impulsa la generación de valor, innovación y competitividad en las organizaciones. 

Las organizaciones que adopten estás herramientas y soluciones estarán mejor posicionadas y podrán tomar decisiones acertadas para afrontar con éxito los desafíos del presente y el futuro. ¿Ya implementaste alguna de estas tecnologías en tu negocio? Cuéntanos tu experiencia.

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