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Narrar historias con datos

Mucho se viene hablando de la importancia de los datos en la actualidad para la toma de decisiones.

Los avances tecnológicos han permitido acumular una gran cantidad de información y datos, como nunca antes en la historia de la humanidad. Sin embargo, ¿qué manejo hay que darle a estos datos para que lleven a manipularlos de manera efectiva y que conduzcan a la acción, a decidir?

Quienes vienen abordando el tema a profundidad convergen en que, para que ello ocurra, los datos deben hacer parte de una historia que, como cualquiera, hay que saber contar.

Narrar historias con datos, la base

“Los que cuentan las historias gobiernan la sociedad”, decía Platón. Es a través de estas, y así ha ocurrido desde siempre, como se motiva a la acción para que se produzcan cambios.

De nada sirve tener colosales volúmenes de datos si no hay manera de introducirlos en un contexto para develar su significado y, ante todo, transmitirlo.

Dos aspectos resultan esenciales al contar historias a través de los datos. De un lado, narrar historias con ellos es el punto de partida para el cambio que hoy necesitan las organizaciones: entrar a la cultura de los datos.

Y de otro, hoy resulta imperativo que todos los integrantes de una organización entiendan y puedan transmitir ideas, a través de los datos, pues estos están formando parte de todo lo que hay a su alrededor.

Las ocho tendencias en datos para este 2021.

El ingeniero Ricardo Dicarlo, docente de la Maestría en Liderazgo en Transformación Digital del CESA, señala que no basta con poner a un científico de datos a presidir un departamento de análisis para adaptar la cultura de los datos a la organización.

Adaptarla depende de la visualización y la narrativa para la toma de decisiones. “Es la única forma como los líderes logran enganchar a sus equipos para ese propósito”, explica. Y añade que en los tiempos actuales contar historias a través de los datos es una habilidad necesaria y, como tal, se puede perfeccionar.

Visualización e historia no son lo mismo

La visualización de datos ayuda de manera considerable a entender fenómenos, patrones, resultados, que son elementos útiles para la toma de decisiones. Por tanto, cuidar aspectos como el color, la composición, el volumen visual, la relación de los elementos dentro de un gráfico es importante.

Sin embargo, muy a pesar de la contundencia de que una imagen vale más que mil palabras, son las historias derivadas de ese mundo gráfico las que motivan a la acción. Aquí reside la trascendencia.

En efecto, los datos son fríos por naturaleza. Aun insertos en un gráfico extraordinario, no tienen vida si no son apropiadamente enmarcados dentro de un contexto que se pueda explicar y que a su vez pueda atraer.

Doug Rose, experto en agile y scrum, y autor del libro Data Science: Create Teams That Ask the Right Questions and Deliver Real Value, afirma que los gráficos y datos en ellos no valen nada a menos que estos puedan ser conectados con una audiencia. Y es la narrativa detrás de los datos la que logra atraer, educar, motivar e implicar.

Y concluye que la puesta en escena de datos en una visualización y una historia no son los mismo.

Los datos presentados a través de una excelente visualización son -a los sumo- grandes actores de reparto. Las historias, en cambio, protagonistas estelares.

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Las 8 tendencias en datos que impulsarán su manejo en 2021

En el informe titulado ‘Tendencias y predicciones de datos 2021: el año de la fluidez de los datos’, se destacan 8 tendencia en el tema que marcarán el año que va a arrancar.

Este es publicado por Datacamp, útil e intuitiva plataforma que tiene como objetivo aprender y enseñar sobre ciencia de datos, y democratizar la educación en este tema.

Una aceleración sensacional

La verdadera revolución de la ciencia de datos se está materializando en estos momentos.

Por millones, gentes de todo el mundo, especialmente epidemiólogos, virólogos y equipos de gobierno de capitales y países, expusieron sus tableros de control, mejor conocidos como dashboard, para explicar la aceleración, relentización, picos, curvas -entre otros aspectos asociados a la visualización de estos datos- del coronavirus.

Una manera de poderles transmitir con facilidad, a los ciudadanos de a pie, lo que está ocurriendo, y la base para justificar de forma consistente la adopción de medidas, la adopción de política pública.

Las 8 tendencias que marcarán la pauta este 2021

1- Herramientas de infraestructura de datos madurarán con fines de democratización

2- Operaciones de Machine Learning escalables.

3- Datos de terceros: más accesibles que nunca

4- El ecosistema Jupyter impulsará aún más la democratización de los datos

5- Aumento de la analítica catalizará una nueva era para el manejo de datos

6- Se generaliza la visualización de datos

7- Habilidades para el manejo de datos serán cruciales

8- Habilidades sobre los datos se trasladarán a la academia

Democratización de los datos

8-tendencias-en-datos-para-2021Las inversiones en infraestructura de datos, herramientas para ayudar a las organizaciones a tomar datos sin procesar, van en aumento.

El informe de Datacamp subraya que estas se han duplicado en los últimos tres años, por lo que el aumento podría ser extraordinario desde el próximo año y los que vienen.

Y no hay que ir muy lejos para constatarlo. A mediados de diciembre, la Alcaldía de Bogotá anunciaba la entrada en operación de la Nueva Agencia de Analítica de Datos.

Así, en medio de la competencia de muchas herramientas por diferentes elementos de la infraestructura de datos, se verá durante el próximo año la consolidación y estandarización de varias herramientas del portafolio de ingeniería de datos.

Esta tendencia, sumada a la adopción en la nube, herramientas de gestión de metadatos, así como plataformas de gobierno de datos centralizadas, configurará organizaciones capaces de entregar datos detectables, confiables, compatibles y procesables para cualquier usuario, al mejor estilo de esta nueva agencia.

Operaciones escalables de machine learning o aprendizaje automático

Durante los próximos años, empezando desde este 2021, las organizaciones se centrarán en implementar el aprendizaje automático a escala.

Según McKinsey, el ya documentado y evidente cambio en el comportamiento del consumidor, producto de la pandemia, cambió fundamentalmente la estructura de los datos funcionales para los modelos de producción.

Por tanto, de lo que se trata es de aprovechar los beneficios del aprendizaje automático a escala y ponerlo en funcionamiento dentro de las organizaciones.

Ello implica un engranaje adecuado de modelos de aprendizaje automático dentro de la infraestructura de datos, el desarrollo de capacidades de MLOps (Operaciones de Machine Learning) y modelos de gobernanza para monitorear modelos de producción, y la configuración de un ciclo de retroalimentación hombre-máquina más estrecho.

Esto dará como resultado que más consumidores interactúen con modelos de aprendizaje automático que generen datos, lo que permitirá descifrar pistas sobre sus decisiones y, como consecuencia, incidirá en las estrategias empresariales hacia los clientes.

Accesibilidad a datos de terceros en línea

A medida que las organizaciones comiencen a maximizar sus datos para análisis y aprendizaje automático, empezarán a aprovechar conjuntos de datos de terceros para refinar sus modelos y resultados de análisis.

Servicios como AWS Data Exchange, Snowflake Data Marketplace han hecho más fácil para las organizaciones gestionar los datos de terceros para monetizarlos.

Se prevé que para el años 2022 el 35% de las grandes organizaciones serán vendedoras o compradoras de datos a través de mercados formales de datos en línea.

Jupyter impulsará aún más la democratización de datos

La próxima generación de entornos de desarrollo interactivo de ciencia de datos con tecnología Jupyter impulsará aún más la democratización de los datos.

Jupyter es una aplicación web que permite a los científicos de datos tomarlos sin procesar, ejecutar cálculos y ver los resultados en el mismo entorno. Los científicos de datos de la más famosa plataforma de streaming, Netflix, usan Jupyter para probar enfoques de los algoritmos que inciden en recomendados y portadas de películas.

La próxima generación del ecosistema Jupyter reducirá la barrera de entrada para trabajar con datos. Esto hará que sea más fácil que nunca, para todos los miembros de una organización, acceder y generar conocimiento, construir narrativas de datos y facilitar la colaboración entre técnicos y expertos no técnicos por igual.

Aumento de la analítica catalizará una nueva era para el manejo de datos

Ya se ha hecho evidente la funcionalidad de herramientas de inteligencia empresarial como Tableau, PowerBI o Qlik, e irá en ascenso.

«Este futuro de la inteligencia empresarial significa que la información de datos procesable y eficaz se volverá omnipresente en toda la organización».

El informe de Datacamp añade que las interfaces de conversación reducirán aún más la barrera de entrada para la adopción de inteligencia empresarial y permitirán a los consumidores de datos, en toda la organización, hacer preguntas relevantes sobre estos utilizando consultas fáciles sin necesidad de codificar, ni apuntar, ni hacer clic.

Además, el análisis de gráficos y el aprendizaje automático permitirán que las herramientas de inteligencia empresarial proporcionen información que un usuario no haya solicitado específicamente. Más de la mitad de los usuarios empresariales no tienen una comprensión sólida de cómo los datos de otros equipos pueden ser útiles para ellos.

MarketsandMarkets, firma consultora de investigación de mercados citada por Datacamp, sostiene que el mercado global de inteligencia empresarial pasará de los actuales USD 23 mil millones a USD 33 mil millones en 2025.

Visualización de datos, pan de cada día8-tendencias-en-datos-para-el-año-2021

Basta con remontarse a las narrativas sobre la curva de contagios de la pandemia, apoyadas en imágenes, o a los mapas interactivos -en los principales portales noticiosos- relacionados con las recientes elecciones en los Estados Unidos, donde se coloreaban los estados, voto a voto, en favor de Biden o de Trump, para entender los alcances y oportunidades de la visualización de datos.

Llega la hora de que las empresas aprovechen los datos para contarle al mundo sus historias.

El uso y la comprensión de las visualizaciones de datos se han generalizado y crecerán aún más, por la necesidad de ciudadanos más y mejor informados, y empoderados y tomadores de decisiones.

Ciertamente, afirma Datacamp, las habilidades de alfabetización de datos, incluida la necesidad de ser productores y consumidores de visualizaciones, serán fundamentales para cualquier empleado.

Mejora de habilidades, más crucial que nunca

La Encuesta Global de CEO de PwC 2020 citó que el 74% de los CEO están preocupados por la falta de habilidades determinantes en su organización, y el 32% de los CEO cree que la brecha de habilidades es la mayor amenaza para sus empresas.

Los líderes se están dando cuenta que sin examinar los conocimientos de los datos, las organizaciones no podrán acelerar sus iniciativas de transformación digital.

Andrew Beers, director de Tecnología de Tableau, una de las más populares herramientas de visualización de datos, asegura que las habilidades de alfabetización de datos serán fundamentales para cada función en todos los niveles de una organización, y que determinarán qué empresas sobrevivirán y cuáles de ellas marcarán la pauta en el futuro.

Manejo de datos en todas las disciplinas académicas

La ecuación es simple. Se están descubriendo tanto nuevas posibilidades como nuevas necesidades impulsadas por los datos. Por tanto, las habilidades para el manejo de ellos se convertirán en un imperativo en todas las disciplinas académicas.

Así las cosas, las instituciones académicas apostarán cada vez más en habilidades para el manejo de datos en sus mallas curriculares.

Conozca conceptos básicos y aprenda a crear representaciones visuales de datos que cuenten historias AQUÍ.

Noticias CESA

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“Hay que poner el storydoing por encima del storytelling para conectar con el consumidor”

Unas marcas que consideren que su reputación está en juego a cada segundo, por más connotadas que sean y escalafonadas que estén en la materia, que identifiquen qué problemas quieren resolver y qué indicadores les son útiles antes de echar ‘echar mano’ del Big Data, y que vayan más allá de la segmentación tradicional por lo que les dan las redes sociales, hacen parte de los principales desafíos que tienen sus departamentos de marketing.

Así trascendió durante el Foro ‘Tendencias y Comunicación de marca’, organizado por la consultora española en reputación y comunicaciones Llorente & Cuenca, realizado en el CESA –Colegio de Estudios Superiores en Administración—.

Las marcas, que siempre han volcado esfuerzos para llegar al cliente, en la actualidad tienen que repensar si sus actuaciones de mercadeo inciden en si le están llegando verdaderamente al consumidor o si es al comprador. De hecho, buena parte de sus esfuerzos se puede estar volcando primeramente a educarlo para cumplir sus fines. “El 85 por ciento de la inversión publicitaria que hace Familia es para educar al consumidor”, reveló en desarrollo del panel el economista Camilo Herrera, experto en comprensión del consumidor, sobre la trascendencia de los desafíos del marketing.

Al respecto, noticias CESA habló con Luisa García, gerente de Llorente & Cuenca para América Latina.

¿Qué es lo que hay que cambiar en el marketing para llegar a los clientes?

Tenemos que cambiar la manera como nos estamos conectando con el consumidor, pero no solo desde el marketing sino también desde otras áreas de las empresas. Al fin de cuentas, estamos en una era con una saturación de información y contenidos sin precedentes, algo que podríamos llamar ‘infoxicación’. Pero, además, esto pasa también por una crisis de credibilidad hacia las empresas y la comunicación que es puramente unidireccional, y donde la empresa solo habla de sí misma y de los bueno que son sus productos. El consumidor de hoy está hiperconectado. Ello le permite de alguna manera exigir no solo que las compañías sumen o aporten un plus, sino que además le demuestren que están sintonizadas con sus valores, con sus creencias y con sus expectativas.

Usted habla de conectividad absoluta y en el foro la tecnología aparece en cada rincón. ¿El marketing ya hace su labor de forma madura con esta herramienta y las redes sociales?

Las empresas deben comenzar a pensar es en términos de comunidades y dejar de hacerlo exclusivamente en una segmentación clásica psico-gráfica. Deben empezar a plantearse dónde está sucediendo una conversación que sume a su negocio, pero donde la empresa también pueda ser un interlocutor más. La ecuación cambia cuando te pones desde esa perspectiva porque se complica mucho más la discriminación consumidor/comprador, pero por otro lado es mucho más rica porque ya no solamente estás lanzando mensajes y esperando a que alguien reacción a lo que lanzas, sino escuchando, participando y aprendiendo de esa conversación, incluso en cómo tienes que adaptar tu producto o servicio para cualquiera de esas dos personas, tanto para el consumidor como para el comprador.

¿Qué elementos son claves para la conformación de comunidades?

La clave es no pretender ser nosotros un emisor de información al que el consumidor tiene que escuchar, sino identificar en qué conversaciones está participando nuestro consumidor, y esas conversaciones tiene lugar en determinadas plataformas de comunicación, en determinadas redes sociales, pero también en determinados aspectos y elementos de la vida no virtual. Pintamos algo o no pintamos nada. La otra clave para conectar con ese consumidor es: le aportas algo relevante en esa conversación, pero luego se lo tienes que aportar desde un compromiso real con lo que estás diciendo; es decir -y aquí también se resaltó-, el storydoing viene antes del storytelling; esto es, la hipertransparencia como otra característica que se demanda por el momento que vivimos. Por pretender entrar a esa esfera donde está el consumidor, claro es que las marcas deben tratar de evitar a toda costa hacerlo sin que haya un compromiso genuino con esos valores, con esos temas, con esos intereses con los que estamos intentando conectar con el consumidor, que entre otras cosas detecta inmediatamente cuándo ese acercamiento no es real y, en lugar de conjugar a nuestro favor, nos penaliza.

¿Y dónde queda el Big Data en toda esta ecuación?

Aquí se dio una pista esencial al respecto. Antes de empezar hay que preguntarse cuáles son los problemas que debemos solucionar, así como discriminar los indicadores que pueden marcar el camino para ello, sencillamente porque el universo del Big data es abrumador y nos podemos perder. Creo que efectivamente cuando identificamos qué vamos a resolver podemos definir la hoja de ruta que haga que el Big data se nos convierta en Smart data y tomar las decisiones correctas.

¿Por qué la crisis de credibilidad y cómo el marketing debe enfrentar este ‘lunar’?

Hay múltiples factores y ocurre en todo el mundo: un consumidor más empoderado, en parte por un acceso a información a través de las redes que no existía, una crisis financiera de comienzo de siglo que ha impactado el modelo económico y empresarial que decepciona al ciudadano, un cambio del modelo social y la autoridad está cuestionada en su conjunto, y un largo etcétera. Las empresas lo que deben advertir es que de entrada el nivel de credibilidad es bajo, por tanto, el esfuerzo para que te crean debe ser mayor. Lo otro es que deben ser conscientes que ya no son el centro del universo y nadie les debe credibilidad porque estén en una posición empresarial destacada, luego a cada minuto deben demostrar a la ciudadanía que merecen su credibilidad, pero luego de ser muy conscientes de que su versión es tan importante o tan o menos creíble que la de cualquier ciudadano, pues hoy en día cada uno somos un medio de comunicación ambulante gracias a la tecnología, y en particular a nuestros dispositivos móviles.

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Acreditaciones y Reconocimientos