Pensamiento Crítico en Datos
Toma de decisiones basada en datos: casos y estrategias
Necesidades del negocio conectadas con soluciones basadas en datos
Pensamiento crítico: estrategias y aplicaciones prácticas
Introducción al enfoque Data-Driven en el pensamiento crítico
Quiz: Pensamiento Crítico en Datos
Decisiones Basadas en Datos
Cómo perder el miedo a tomar decisiones
Cómo calcular el valor esperado para decisiones financieras y de negocio
Preguntas para validar la viabilidad de un proyecto
Selección y uso de herramientas para análisis de datos
Quiz: Decisiones Basadas en Datos
Retos
Estrategias para prevenir sesgos cognitivos
Errores comunes en la estadística descriptiva
Causalidad y correlación
Ética y privacidad en el análisis de datos: casos prácticos
Quiz: Retos
Interpretación de Resultados
Evaluación de resultados: personalización y análisis predictivo
Adaptación de algoritmos: estrategias y optimización continua
Estrategias y herramientas para decisiones basadas en datos
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Decisiones basadas en datos
Toma de decisiones basada en datos para negocios
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Toma de decisiones basada en datos para negocios
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¿Qué debemos considerar al tomar decisiones en un caso de negocio?
Al enfrentar un caso de negocio, es crucial enfocarse en las variables estratégicas y no caer en la trampa de los promedios. La clave es personalizar y no generalizar, lo que lleva a algoritmos que puedan adaptarse a las necesidades individuales de los clientes. Aquí exploraremos los aspectos fundamentales para considerar al tomar decisiones impactantes y bien fundamentadas.
¿Cómo definir nuevos datos y variables?
Pensar estratégicamente sobre qué datos recolectar es esencial. Aunque al inicio parecía que variables como la edad o el género serían predominantes, la realidad es que lo más importante es obtener datos relevantes desde una perspectiva omnicanal y profunda.
- Ejemplos de datos útiles:
- Número de hijos.
- Nivel de estudios.
- Ubicación geográfica.
Estos datos pueden enriquecer las recomendaciones de productos y personalizarlas aún más para los clientes del banco, por ejemplo.
¿Cómo definir KPIs efectivos?
La clave para establecer buenos KPI (Key Performance Indicators) está en buscar aquellos que muestren resultados verdaderamente representativos del impacto del algoritmo aplicado:
- Proporción de productos comprados: Identificar si hay mayor diversidad y volumen en las compras tras la aplicación del algoritmo.
- Reducción de bajas en newsletters: Medir cambios en la suscripción a comunicaciones, como boletines informativos.
¿Qué tipo de NBA (Next Best Action) es más viable?
En el caso de un banco con un presupuesto anual elevado (100 millones de dólares), la opción más viable sería un sistema NBA con inteligencia artificial, por los recursos disponibles que lo pueden respaldar.
- Consideraciones económicas: Con un ingreso estimado de 15 millones al año para un presupuesto de 1 millón de dólares necesario para desarrollar el producto, esta inversión resulta atractiva.
¿Cómo diseñar un MVP sólido y seguro?
El producto mínimo viable (MVP) tiene que ser impecable y libre de sesgos:
- Sesgos en el algoritmo: Evitar sesgos para no comprometer la reputación y legalidad del banco.
- Datos correctos: Confirmar que todos los datos son precisos.
- Consentimiento del cliente: Validar el consentimiento de uso de datos personales.
- Iniciar con un grupo pequeño: Al comenzar, lo ideal es implementar el MVP en un 10% de los usuarios.
¿Cómo justificar el uso de AI en un NBA?
El uso de inteligencia artificial en un NBA puede fundamentarse en cálculos como el valor esperado. Esto nos permite ver que esta estrategia podría ofrecer una mayor rentabilidad esperada comparada con métodos tradicionales.
¿Cómo calcular el valor esperado?
Para calcular el valor esperado, multiplica la probabilidad de éxito por el beneficio esperado. Por ejemplo:
- Reglas NBA: 0.08 * 0.50 = 0.004
- AI NBA: 0.15 * 0.50 = 0.0075
Dado que el valor con inteligencia artificial es más elevado, justifica su elección como la mejor estrategia.
¿Qué recursos y equipos son necesarios?
Asegurar la viabilidad técnica y económica requiere de:
- Programas como Python.
- Especialistas: analistas, ingenieros, expertos en marketing y negocios, científicos de datos y un equipo legal.
¿Cómo liderar proyectos basados en datos?
Un liderazgo acertado debe considerar la mejora de la comunicación, reputación y monitoreo continuo de estrategias y productos.
¿Quién debería liderar un proyecto como este?
Las opciones pueden variar, pero usualmente se sugiere un líder en marketing por su enfoque hacia la reputación y satisfacción del cliente. Este rol permite ajustes rápidos y control efectivo de los impactos en la clientela.
¿Cómo ampliar el algoritmo a bloques familiares?
Al ajustar el algoritmo NBA para familias, se deben considerar recomendaciones de grupo y no individuales:
- Recomendación horizontal: Préstamos para viajes.
- Recomendación vertical: Productos como seguros de vida, para familias con ascendentes.
¿Cómo abordar casos desafiantes en el negocio de salud?
En un contexto como el de Sanamente, abordar el cambio de hábitos, la causalidad versus correlación, y la identificación de riesgos se vuelve fundamental.
¿Cuáles son los pasos para identificar patrones de riesgo?
Para identificar potenciales patrones de riesgo, como el cambio en horas de sueño o una potencial tendencia suicida:
- No asumas una relación directa sin pruebas sólidas.
- Considera alertas preventivas y opciones de asesoría sin traspasar la privacidad del usuario.
- Desarrolla estrategias desde las etapas iniciales antes de un lanzamiento.
Cada uno de estos pasos busca asegurar que las decisiones sean informadas, estratégicas y orientadas a ofrecer el máximo bienestar y efectividad, tanto para el negocio como para los clientes. ¡Continúa aplicando estas técnicas y enfócate en el aprendizaje continuo para tener éxito!
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Gracias Silvia 🙌🏻 Fue un curso increible 💚
## Toma de decisiones basada en datos para negocios
**Introducción**
En este documento se revisarán los puntos clave a considerar al tomar decisiones basadas en datos para un caso de negocio. Estos puntos coinciden con los retos planteados a lo largo del curso.
**1. Nuevos datos**
El primer paso es identificar nuevos datos que sean relevantes para la toma de decisiones. No solo se trata de números o datos específicos, sino de variables que permitan una perspectiva más estratégica y global. El objetivo es crear un algoritmo personalizado para cada cliente, en lugar de basarse en promedios.
**Ejemplo:** Un banco podría recopilar datos sobre el número de hijos, el nivel educativo y el ingreso de sus clientes. Esta información puede ser útil para recomendar productos financieros personalizados.
**2. Nuevos KPIs**
Además de los datos tradicionales, es importante identificar nuevos KPIs (Key Performance Indicators) que reflejen los objetivos del negocio. Estos KPIs deben estar alineados con la estrategia de la empresa y permitir medir el progreso de manera efectiva.
**Ejemplo:** Un KPI para un banco podría ser la tasa de retención de clientes que utilizan el algoritmo de recomendación de productos.
**3. Selección del modelo de negocio**
En función del análisis de datos, es necesario seleccionar el modelo de negocio más adecuado para el caso específico. Esto implica considerar factores como la viabilidad económica, la viabilidad técnica y la aceptación de los usuarios.
**Ejemplo:** Un banco podría decidir implementar un modelo de negocio basado en inteligencia artificial para la recomendación de productos, si se determina que este modelo es rentable, viable técnicamente y aceptable para los usuarios.
**4. MBP (Minimum Viable Product)**
El MBP es la versión mínima viable del producto que se lanzará al mercado. Es importante que el MBP esté libre de sesgos, que los datos sean correctos, que la viabilidad técnica esté comprobada, que los canales de comunicación funcionen y que se tenga el consentimiento de los usuarios.
**Ejemplo:** Un banco podría lanzar un MBP de su algoritmo de recomendación de productos a un 10% de su base de clientes para validar su efectividad antes de implementarlo a toda la base.
**5. Cálculo del valor esperado**
El valor esperado es una medida que permite comparar diferentes opciones de decisión. Se calcula multiplicando la probabilidad de éxito de cada opción por el valor esperado si se elige esa opción. La opción con el mayor valor esperado es la más atractiva.
**Ejemplo:** Un banco podría calcular el valor esperado de implementar el algoritmo de recomendación de productos por reglas o por inteligencia artificial. La opción con el mayor valor esperado sería la más recomendable.
**6. Validación de recursos**
Es importante validar que se cuenta con los recursos necesarios para implementar la decisión elegida. Esto incluye recursos tecnológicos, humanos, legales y financieros.
**Ejemplo:** Un banco podría validar que tiene los programas de Python, la base de datos, el personal necesario y la aceptación de los usuarios para implementar el algoritmo de recomendación de productos.
**7. Análisis de correlación**
El análisis de correlación permite identificar relaciones entre diferentes variables. Esta información puede ser útil para tomar decisiones estratégicas.
**Ejemplo:** Un banco podría realizar un análisis de correlación entre el nivel de satisfacción del cliente y el número de días que el cliente ha formado parte del banco. Esto podría ayudar al banco a identificar estrategias para mejorar la satisfacción del cliente.
**8. Liderazgo del proyecto**
Es importante seleccionar al líder adecuado para el proyecto, en función de las habilidades y experiencia necesarias.
**Ejemplo:** Un banco podría elegir al director de marketing como líder del proyecto de implementación del algoritmo de recomendación de productos, ya que este rol tiene la experiencia necesaria para mejorar la comunicación, la reputación y el monitoreo de la estrategia de marketing.
**9. Adaptación del algoritmo a familias**
Si el algoritmo de recomendación de productos se va a aplicar a familias, es necesario adaptarlo para que tenga en cuenta las características específicas de las familias.
**Ejemplo:** Un banco podría adaptar el algoritmo para recomendar productos financieros específicos para familias, como préstamos para viajes o seguros de vida.
**Conclusión**
La toma de decisiones basada en datos es una herramienta fundamental para el éxito de las empresas. Al seguir los pasos descritos en este documento, las empresas pueden tomar decisiones informadas que les permitan alcanzar sus objetivos.
Silvia, mi curso favorito de lejos. Abrazo.
Maravilloso este curso, me ha encantado
Este curso es muy bonito en su contenido y en su forma de transmitirlo.
Lo he visto varias veces; y cada vez quedo mas claro.
Me gusta el tema y lo quiero aprender mas a fondo con la practica.
Me quiero certificar por proyecto para practicar, desarrollando los casos que la Profesora indicó en el curso o intentando con un pequeño proyecto personal.
Gracias Profesora Silvia, mil gracias por su ayuda, su curso fue muy bonito.
Recapitulación:
· Pensar siempre en nuevos datos que podrías considerar
· Los datos por sí solos no significan nada. Es menester verlos desde una perspectiva estratégica, integral y global dentro de un contexto particular.
· Incorporar métricas de valor.
· Validar que no haya sesgos
· Verificar que los datos sean correctos
· Que el proyecto tenga viabilidad técnica,
· Tener el consentimiento de los clientes
· Que sea económicamente viable y tenga un alto valor esperado y relación costo beneficio
· Que contamos con los recursos y el equipo para llevarlo a cabo
· Hacer análisis basados en preguntas y sin sesgos.
· Mostrar los resultados de manera clara apoyándonos de herramientas acordes con lo que se necesita
· Detectar comportamientos causales o correlacionados, buscando también sus respectivas explicaciones contextuales
Simplemente me quedé con ganas de más de este tema. Se activó el gusanillo y de la curiosidad a nivel macro!
Tremendo curso, lo devoré super interesante !
Este es un excelente curso de principio a fin. La claridad con la que explica las cosas me hace querer adentrarme cada vez más en el mundo de los datos.
Un curso fantástico. Suma en gran valor a la preparación para el crecimiento de la cultura Data Driven.
Gracias
Un gran curso para introducir al mundo de los datos para lo toma de decisiones, gracias por todo lo aportado.
Tremendo curso! Muchas gracias.
Excelente curso, es lo suficientemente profundo para poder mejorar las habilidades de toma de decisiones y capacidad de reconocimiento de situaciones
Me gustó este curso, de manera sencilla hizo un repaso de los aspectos más importantes del análisis de los negocios, incluso se tocó el tema de pronóstico a través de algoritmos!
Gracias, excelente curso para cualquier decisión en la vida.
Muy buen curso 👌
**GUÍA PARA LA TOMA DE DECISIONES EN UN CASO DE NEGOCIO**
## **CASO DE NEGOCIO: BANCO**
### **Identificación de datos relevantes**
Uno de los primeros pasos en la toma de decisiones es identificar los datos clave. Durante el curso, mencionamos variables como la edad, el género y el nombre de la persona, pero también es importante considerar otras variables estratégicas. No debemos centrarnos en los números de manera aislada, sino en el impacto que tienen en la estrategia global. El objetivo es desarrollar un algoritmo personalizado en lugar de depender de promedios generales.
Ejemplo: Un banco podría recolectar datos como la cantidad de hijos de un cliente, su nivel educativo y su lugar de residencia. Esta información es clave para ofrecer productos financieros personalizados.
### **Definición de KPIs**
Es fundamental definir indicadores clave de desempeño (KPIs) para evaluar el impacto de nuestras decisiones. Algunos ejemplos incluyen:
* Cantidad de productos adquiridos por un usuario sometido a nuestro algoritmo.
* Diversificación de productos comprados.
* Disminución de bajas en suscriptores de newsletters.
### **Elección de Tecnología y Viabilidad Económica**
Si trabajamos en un banco con altos ingresos (ejemplo: 100 millones de dólares anuales), podemos optar por un algoritmo de NBA basado en inteligencia artificial, considerando su viabilidad económica. Un presupuesto de 1 millón de dólares para desarrollar un sistema con un retorno estimado de 15 millones al año justifica su implementación.
### **Creación del Producto Mínimo Viable (MVP)**
El MVP debe cumplir ciertos criterios:
* **Evitar sesgos**: Un producto sesgado puede generar denuncias y dañar la reputación del banco.
* **Garantizar calidad de datos**: "Garbage in, garbage out". Los datos deben ser correctos para obtener resultados confiables.
* **Viabilidad técnica**: Se debe comprobar el correcto funcionamiento del algoritmo.
* **Estrategia de comunicación**: Canales como SMS, redes sociales y notificaciones push deben estar alineados.
* **Consentimiento de usuarios**: La aplicación de NBA debe respetar la privacidad y normativas.
Para la fase de prueba, se recomienda comenzar con un 10 % de la base de clientes.
### **Cálculo del Valor Esperado**
Se calcula multiplicando la probabilidad de éxito por el valor esperado:
* NBA basado en reglas: 0.08 x 50 % = 0.04
* NBA con inteligencia artificial: 0.15 x 50 % = 0.075
El valor más alto indica una mayor rentabilidad esperada, justificando la elección de inteligencia artificial.
### **Evaluación de Recursos Disponibles**
Contamos con:
* **Tecnología**: Programas en Python y bases de datos.
* **Personal especializado**: Analistas, ingenieros, expertos en marketing y negocio, científicos de datos y equipo legal.
* **Viabilidad económica**: Un retorno estimado de 15 millones de dólares.
### **Análisis del Nivel de Satisfacción del Cliente**
La satisfacción puede correlacionarse con la cantidad de días que un cliente ha estado en el banco. La hipótesis es que mayor permanencia implica mayor satisfacción.
### **Elección del Líder del Proyecto**
Se pueden considerar tres opciones:
* **Líder técnico**
* **Líder de marketing**
* **Líder de negocio**
Dado que buscamos mejorar comunicación y reputación, se recomienda un líder de marketing.
## **CASO DE NEGOCIO: SANAMENTE**
### **Evaluación de Cambios en Hábitos**
Si un usuario reduce su sueño de 7 a 6 horas y usa redes sociales antes de dormir, no debemos asumir una relación directa. Puede haber cambiado de hábitos, como despertarse antes para hacer ejercicio. Entre 6 y 9 horas de sueño sigue siendo un patrón normal.
### **Diferencia entre Causalidad y Correlación**
Ejemplo:
* **Causalidad**: Disminución del tiempo de socialización de 200 a 50 minutos semanales podría significar más tiempo personal.
* **Correlación**: A menos socialización, menor nivel de satisfacción en promedio.
### **Identificación de Riesgo de Suicidio**
Sanamente debe establecer un protocolo de alerta para identificar riesgos. Se recomienda:
* Generar alertas automáticas.
* Ofrecer asesoría psiquiátrica al usuario.
* No notificar a terceros (familiares o contactos).
La toma de decisiones basada en datos es un enfoque estratégico y esencial en el mundo empresarial actual. Este curso ha explorado los principios, herramientas y estrategias necesarias para implementar este enfoque en negocios, asegurando decisiones más informadas, objetivas y alineadas con los objetivos organizacionales.
Gracias profe Silvia Gran curso
Los puntos clave sobre la toma de decisiones basada en datos para negocios son:
1. Enfocarse en nuevas variables y no solo en datos promedio.
2. Identificar nuevos KPIs relevantes para medir el impacto de estrategias.
3. Validar que el producto mínimo viable (MVP) no tenga sesgos y que los datos sean correctos.
4. Realizar un análisis de viabilidad técnica y económica antes de implementar soluciones.
5. Considerar la satisfacción del cliente como un indicador clave.
6. Aplicar técnicas de inteligencia artificial para mejorar recomendaciones y decisiones.
Muchas gracias por el profesionalismo en el curso, muy bien explicado.
Muy buen curso!!
Si se usa el promedio como base para la toma de desiciones, se tendrán resultados promedios. hay que estar a favor de la diversificación para poder impactar a la población y no solo su promedio.
Muy buen curso, MUCHAS GRACIAS
Muy interesante el curso y oportuno. Muy práctico. Buenos tips.
El enfoque para tomar decisiones estratégicas en un proyecto debe ser integral, considerando no solo los datos y cálculos como el valor esperado, sino también la viabilidad económica, los recursos disponibles, y la personalización del producto. La implementación gradual y la adaptabilidad a diferentes tipos de clientes son esenciales para asegurar un lanzamiento exitoso. Es crucial evitar sesgos, validar datos, y estar preparados para abordar cualquier riesgo potencial. Con una planificación cuidadosa y un enfoque estratégico, se puede maximizar el éxito del proyecto y ofrecer soluciones personalizadas que satisfagan las necesidades de todos los clientes.
El curso fue fabuloso. Muy completo.
Relevante recordar que el Caso de Negocio debe diseñarse adecuadamente y tener en cuenta:
1. Plantear adecuadamente el Caso de Negocio
2. Como se diseñara e implementara
3. Como se mide (o monitorea)
4. Como se evalúa su éxito final
Excelente! Gracias por el curso!
Gabriela
Silvia muchas gracias por el curso, fue muy revelador en varios aspectos y aprendí un montón.💚🙌🏻
Tremendo curso muy interesante muchas gracias Silvia 👏👏👏👏👏
Me fascinó el curso, desaprender el consumo de datos en nuestros modelos de negocios así sean pequeños o gradualmente escalables, es lo que determina la buena práctica en nuestras tomas de decisiones.
Gracias Silvia, un completo y excelente curso
Excelente curso!!!!
Excelente! Curso Silvia, muchas gracias por compartir tu conocimiento.
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