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Estrategias y herramientas para decisiones basadas en datos

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**Estrategias y herramientas para decisiones basadas en datos** **Introducción** En este documento, analizaremos el punto de vista de dos tomadores de decisiones que aplican estas decisiones en el mercado desde dos rubros bien diferentes. Conoceremos sus experiencias y las estrategias que utilizan para tomar decisiones basadas en datos. **La importancia de los datos para la toma de decisiones** Tanto Rubén Peña Castro como Daniela Gómez coinciden en la importancia de basar las decisiones en datos. Rubén, cofundador de Leakes, un CRM para WhatsApp y redes sociales, afirma que "no es simplemente una idea, una hipótesis basada en emociones si no es por ratos y eso es algo que a mí me lo enseñó mucho trabajar en Google, donde ahí nos volvemos solamente con los datos". Daniela, Hero en Porter Metrics, una plataforma que ayuda a equipos de marketing a visualizar sus datos, agrega que "para desarrollar un producto o un nuevo servicio, un nuevo algoritmo, tenemos que identificar que sea una necesidad real del mercado y que va a impactar directamente la estrategia del negocio que estamos buscando". **Selección de las herramientas adecuadas** La elección de las herramientas adecuadas para la toma de decisiones depende de varios factores, como las fuentes de información, las preguntas de negocio que se necesitan responder y el presupuesto disponible. Daniela recomienda identificar los resultados esperados y los indicadores predictivos de que ese resultado se va a cumplir. A partir de ahí, se pueden mapear las diferentes palancas y seleccionar las herramientas que mejor se adapten a las necesidades específicas. Existen diferentes tipos de herramientas disponibles, desde hojas de cálculo simples hasta plataformas de datos complejas. La mejor herramienta para cada caso dependerá de las necesidades específicas del usuario. **Afrontamiento de los riesgos** Toda decisión basada en datos implica cierto grado de riesgo. Es importante identificar y evaluar estos riesgos antes de tomar una decisión. Rubén utiliza una gráfica de pros y contras para evaluar los riesgos y beneficios de una decisión. En el caso de la migración más grande en la historia de Leakes, sabían que existía el riesgo de que muchas cosas se rompieran en el producto y que eso causara molestias a los clientes. Sin embargo, también sabían que los beneficios de la migración a largo plazo eran mucho mayores que los riesgos potenciales. Daniela, por su parte, se asegura de que los análisis que realiza sean responsables y éticos. Esto incluye considerar la forma en que se recopilan los datos, cómo se presentan y cómo se comunican los resultados. **Evitar los sesgos** Los sesgos pueden afectar negativamente la toma de decisiones basadas en datos. Es importante ser consciente de los propios sesgos y tomar medidas para evitar que influyan en el análisis. Rubén recomienda estar abierto a diferentes perspectivas y consultar con otras personas antes de tomar una decisión. Daniela, por su parte, sugiere crear un equipo diverso para desarrollar la tecnología o el producto, y diversificar la muestra de usuarios que se utilizan para los análisis. **Calidad de los datos** La calidad de los datos es fundamental para tomar decisiones precisas. Es importante asegurarse de que los datos sean precisos, completos y consistentes. Daniela ha tenido la experiencia de tomar decisiones erróneas debido a datos incompletos o incorrectos. Para evitar esto, recomienda tener un proceso claro de cómo se obtienen los datos y qué tanto se puede confiar en ellos. **Comunicación de los resultados** Es importante comunicar los resultados de los análisis de datos de una manera que sea clara y comprensible para todos los interesados. Rubén recomienda utilizar gráficos y otras herramientas visuales para hacer que los datos sean más fáciles de entender. Daniela, por su parte, sugiere contar una historia con los datos para que sean más atractivos y memorables. **Conclusión** La toma de decisiones basada en datos es una herramienta poderosa que puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y lograr sus objetivos. Sin embargo, es importante utilizar los datos de manera responsable y ética, y ser consciente de los riesgos y sesgos que pueden afectar la toma de decisiones. **Resumen por párrafo:** **Párrafo 1:** Introducción al tema de las estrategias y herramientas para la toma de decisiones basadas en datos. **Párrafo 2:** La importancia de los datos para la toma de decisiones. Se presentan las opiniones de Rubén Peña Castro y Daniela Gómez sobre este tema. **Párrafo 3:** Selección de las herramientas adecuadas. Se discuten los factores a considerar al elegir las herramientas para la toma de decisiones y se presentan algunos ejemplos de diferentes tipos de herramientas disponibles. **Párrafo 4:** Afrontamiento de los riesgos. Se analiza cómo identificar y evaluar los riesgos antes de tomar una decisión basada en datos. Se presentan ejemplos de cómo Rubén Peña Castro y Daniela Gómez afrontan los riesgos en sus respectivos trabajos. **Párrafo 5:** Evitar los sesgos. Se discute la importancia de ser consciente de los propios sesgos y tomar medidas para evitar que influyan en el análisis. Rubén recomienda estar abierto a diferentes perspectivas y consultar con otras personas antes de tomar una decisión. Daniela, por su parte, sugiere crear un equipo diverso para desarrollar la tecnología o el producto, y diversificar la muestra de usuarios que se utilizan para los análisis. **Párrafo 6:** Calidad de los datos La calidad de los datos es fundamental para tomar decisiones precisas. Es importante asegurarse de que los datos sean precisos, completos y consistentes. Daniela ha tenido la experiencia de tomar decisiones erróneas debido a datos incompletos o incorrectos. Para evitar esto, recomienda tener un proceso claro de cómo se obtienen los datos y qué tanto se puede confiar en ellos. **Párrafo 7:** Comunicación de los resultados Es importante comunicar los resultados de los análisis de datos de una manera que sea clara y comprensible para todos los interesados. Rubén recomienda utilizar gráficos y otras herramientas visuales para hacer que los datos sean más fáciles de entender. Daniela, por su parte, sugiere contar una historia con los datos para que sean más atractivos y memorables. **Conclusión** La toma de decisiones basada en datos es una herramienta poderosa que puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y lograr sus objetivos. Sin embargo, es importante utilizar los datos de manera responsable y ética, y ser consciente de los riesgos y sesgos que pueden afectar la toma de decisiones. **Recomendaciones adicionales** * Es importante establecer una cultura de datos dentro de la organización. Esto significa que todos los empleados deben ser conscientes de la importancia de los datos y de cómo utilizarlos para tomar mejores decisiones. * Es importante invertir en la formación de los empleados sobre cómo utilizar los datos y las herramientas de análisis de datos. * Es importante crear un proceso claro para la toma de decisiones basadas en datos. Este proceso debe incluir pasos para la recopilación de datos, el análisis de datos, la comunicación de los resultados y la toma de decisiones. **Lecciones aprendidas** A partir de las experiencias de Rubén Peña Castro y Daniela Gómez, podemos aprender las siguientes lecciones: * Es importante basar las decisiones en datos. * Es importante seleccionar las herramientas adecuadas para la toma de decisiones. * Es importante identificar y evaluar los riesgos antes de tomar una decisión. * Es importante ser consciente de los propios sesgos y tomar medidas para evitar que influyan en el análisis. * Es importante asegurarse de que los datos sean precisos, completos y consistentes. * Es importante comunicar los resultados de los análisis de datos de una manera que sea clara y comprensible para todos los interesados. **Llamado a la acción** Si desea tomar mejores decisiones basadas en datos, le recomiendo que siga los pasos y consejos descritos en este documento. También le recomiendo que explore los recursos adicionales que se encuentran a continuación. **Recursos adicionales** * [Guía para la toma de decisiones basada en datos](https://www.tableau.com/es-es/learn/articles/data-driven-decision-making) * Cómo tomar decisiones basadas en datos * [Toma de decisiones basada en los datos: cómo tener éxito en la era digital](https://www.tableau.com/es-es/learn/articles/data-driven-decision-making) **Conclusión** Espero que este documento le haya sido útil para aprender más sobre las estrategias y herramientas para la toma de decisiones basada en datos. Si tiene alguna pregunta, no dude en contactarme.
Las entrevistas con Daniela y Roberto fueron muy interesantes y útiles 😄
Me encanto ver la entrevista de Roberto Peñacastro de Leadsales 💪✨
Esta clase suma mucho por las entrevistas, me gustó bastante.
Muy buen informe de análisis de cada uno. Hacia allá nos dirigimos. Datos Cruciales para toma de decisiones, absolutamente.
## Resumen y Puntos Clave • La importancia de los datos en la toma de decisiones es fundamental. Ambos expertos enfatizan que las decisiones deben basarse siempre en datos, no en emociones o suposiciones. • Es crucial considerar el impacto y alcance de las decisiones. Por ejemplo, no tomar decisiones basadas en un pequeño porcentaje de clientes, sino en una muestra representativa (al menos 30%). • La selección de herramientas debe estar alineada con los objetivos y estrategia del negocio. No usar herramientas solo por moda, sino las que realmente impacten las métricas importantes. • Al evaluar riesgos y beneficios, es importante considerar el largo plazo y el objetivo principal del negocio, no solo el corto plazo. • La recolección y manejo ético de datos es crucial, respetando la privacidad de los usuarios y obteniendo los permisos necesarios. • Es fundamental ser transparente sobre las suposiciones y el origen de los datos al presentar análisis. • Para evitar sesgos, es importante contar con equipos diversos y buscar múltiples perspectivas en la toma de decisiones. • La calidad y limpieza de los datos es esencial. Datos incorrectos o incompletos pueden llevar a decisiones erróneas. • La comunicación efectiva de los resultados es clave, utilizando visualizaciones y narrativas comprensibles para no expertos. ## Aspectos a Aplicar 1. Implementar un proceso de toma de decisiones basado en datos, estableciendo umbrales mínimos de representatividad. 2. Evaluar y seleccionar herramientas de análisis alineadas con los objetivos estratégicos del negocio. 3. Desarrollar un marco de evaluación de riesgos y beneficios que considere el impacto a largo plazo. 4. Establecer protocolos éticos para la recolección y manejo de datos de usuarios. 5. Fomentar la diversidad en los equipos de análisis y toma de decisiones. 6. Implementar procesos robustos de validación y limpieza de datos. 7. Mejorar las habilidades de visualización y storytelling con datos para comunicar efectivamente los resultados.
Me paso recientemente que hice una presentacion que al momento de presentar se dieron cuenta de que estaba mal la info, me regañaron
**Estrategias para la Toma de Decisiones Basadas en Datos** **Definición clara de objetivos** Antes de tomar cualquier decisión basada en datos, es crucial definir los **objetivos claros** que se desean alcanzar. Esto implica: * **Establecer métricas clave de rendimiento (KPIs)**: ¿Qué indicadores ayudarán a medir el éxito de una decisión? En el caso de **Davivienda**, pueden ser tasas de conversión de productos financieros, y en **Sanamente**, podría ser la mejora en la salud mental de los usuarios. * **Objetivos SMART** (Específicos, Medibles, Alcanzables, Relevantes y con un Tiempo determinado) ayudan a definir con precisión qué se espera lograr. **Utilización de análisis exploratorio de datos (EDA)** Antes de tomar decisiones, es importante explorar y entender los datos disponibles. El **análisis exploratorio de datos (EDA)** permite: * Detectar patrones, anomalías o correlaciones en los datos. * Validar la calidad y consistencia de los datos. * Realizar hipótesis que puedan ser evaluadas mediante análisis más profundos. **Ejemplo en Sanamente**: Si se observa una disminución en las horas de sueño de los usuarios, se debe investigar si hay correlaciones entre esto y otros factores como la actividad en redes sociales, el estrés, o el comportamiento familiar. **Modelos predictivos y de recomendación** El uso de **modelos predictivos** y **sistemas de recomendación** puede ser crucial en decisiones de negocio. Utilizando algoritmos de **machine learning** (ML), puedes predecir comportamientos futuros y optimizar las decisiones. * **En Davivienda**: Modelos de ML para predecir la probabilidad de que un cliente adquiera un producto financiero o realice ciertas acciones. * **En Sanamente**: Modelos que predicen cambios en la salud mental del usuario, basándose en sus interacciones pasadas. **Análisis en tiempo real** El análisis en tiempo real permite reaccionar rápidamente a cambios o eventos en los datos. Implementar sistemas de **monitoreo continuo** para alertas automáticas puede ser útil: * **Davivienda** puede utilizar análisis en tiempo real para ajustar sus estrategias de marketing según el comportamiento instantáneo de los clientes. * **Sanamente** podría identificar en tiempo real señales de alerta de usuarios con riesgo de crisis mental y activar notificaciones a los profesionales de salud. **Decisiones colaborativas y basadas en insights** Involucrar a múltiples departamentos o equipos en el análisis de datos y la toma de decisiones asegura una visión integral y más robusta. Por ejemplo: * **Davivienda** podría combinar el análisis de datos de clientes con las estrategias del equipo de marketing y la tecnología para crear una solución de productos financieros realmente personalizada. * **Sanamente** puede trabajar con psicólogos y otros expertos en salud mental para interpretar los resultados y aplicar estrategias personalizadas para cada usuario.
Me pareció bastante interesante el curso en general... Muy práctico y detallado de tal forma que es claro para todo el público..
El Que, el Como y el Para Que, son fundamentales en cualquier iniciativa. Por igual, me gusta mucho el enfoque de emplear gráficos para comunicar ideas desde los datos. La mayoría de nosotros(as) actualmente somos mas visuales. Gabriela
Excelente las entrevistas de Roberto y Daniela. No había dimensionado el alcance de los datos que manejo en mi día a día hasta hoy. Brutal este curso!
Muy buena la enseñanza pero seria bueno que cuando hable de las herramientas se escriban ya que al decir uno no sabe como se escribe y quedamos en la misma
Que buen formato esta clase con ejemplos reales de aplicación de conceptos, ojalá pudieran diseñar más cursos con este tipo de recursos.
Súper la entrevista, lo acerca a uno a todo el ámbito laboral de la toma de decisión con datos cruciales.
Gracias
Muy interesantes las entrevistas con Daniela y Roberto!