La analítica de datos parece, a simple vista, un campo puramente técnico. Sin embargo, todo profesional en este mundo sabe que el verdadero reto no está solo en los algoritmos, ni en los datos en bruto, sino en el arte de tomar decisiones informadas a partir de esos datos.
Este proceso implica elegir entre diferentes métricas, representaciones, enfoques y contextos.
Sin una dirección clara y bien fundamentada, los análisis pueden quedarse en una nube de números que no aportan valor real. Como decía el pionero en análisis de datos W. Edwards Deming, «without data, you're just another person with an opinion”. Sin embargo, incluso con datos en la mano, las decisiones críticas requieren un juicio agudo y un conocimiento profundo del contexto.
Las decisiones en analítica
Empecemos por algo que parece simple, pero que en realidad es el primer gran reto: ¿cómo decides qué datos y enfoques utilizar? La analítica de datos se trata tanto de qué medir como de cómo interpretar y comunicar esas mediciones.
Tomar decisiones sobre si un gráfico de barras es más adecuado que una línea temporal o si es preferible emplear promedios frente a totales, puede parecer trivial, pero esas elecciones impactan en cómo serán interpretados los datos y qué tipo de decisiones generarán en la audiencia.
La selección de una métrica sobre otra puede sugerir una conclusión completamente distinta. ¿Se debe usar una tasa de crecimiento o una comparación absoluta? ¿Es mejor promediar los valores o analizar el valor máximo?
Cada opción da una perspectiva diferente y, por ende, cuenta una historia diferente. Es en estas decisiones donde la analítica deja de ser una ciencia exacta y se convierte en un arte, en el que se debe equilibrar la precisión técnica con la relevancia contextual.
El laberinto del contexto y los objetivos
Un aspecto clave en la analítica de datos, que a menudo se subestima, es el contexto. Sin un entendimiento profundo de la situación y de las necesidades de las personas que van a usar esos datos, cualquier análisis queda cojo.
- ¿Qué se busca resolver con estos datos?
- ¿Quién usará el informe y qué espera lograr con él?
Sin una dirección clara, es fácil caer en el error de dejar que los datos guíen las conclusiones, en lugar de que los objetivos guíen el análisis de los datos. Como bien señala Tom Davenport, experto en analítica empresarial, así como otros grandes analistas, el objetivo de los datos siempre es apoyar la toma de decisiones por lo que sin un propósito claro, solo se acumula más ruido e incertidumbre.
Un analista debe ser casi un “detective del contexto”, alguien que no solo trabaja en su hoja de cálculo o software de análisis, sino que también se adentra en el entorno en el que los datos fueron generados y donde sus resultados serán aplicados.
Esto implica interactuar con todas las partes involucradas:
- quienes recolectan los datos,
- quienes los interpretan y
- quienes tomarán decisiones basadas en ellos.
El conocimiento del contexto permite, además, anticipar necesidades y ajustar el análisis en función de lo que realmente importa.
Lo básico: preguntar y escuchar
Para obtener el contexto adecuado, no basta con mirar gráficos o estudiar métricas aisladas. Hay que dialogar con las partes involucradas, hacer preguntas que ayuden a desentrañar el objetivo final del análisis y comprender cómo se usará la información.
“Perder” tiempo en conversaciones informales con colegas, clientes y otras áreas es en realidad una inversión crítica. Mientras más se entiende el entorno, más claro se vuelve el camino hacia un análisis relevante y útil.
Los analistas experimentados saben que su rol no solo consiste en manejar datos, sino en extraer insights con valor real. Para ello, el proceso de comunicación con las personas adecuadas es esencial.
Este hábito permite ajustar las preguntas y explorar aspectos que de otra manera se quedarían fuera del análisis. La información contextual es la materia prima del análisis. Sin ella, el trabajo de los datos puede resultar estéril.
Decisiones que impactan en decisiones
Una vez que se tiene el contexto claro, el siguiente desafío es interpretar los resultados y comunicar su significado de una manera que permita a otros tomar decisiones informadas. Aquí es donde el analista de datos se convierte en un narrador de historias. Ya no es solo un técnico, sino alguien que tiene que explicar el “por qué” y el “para qué” de los datos.
Decidir si un resultado es positivo o negativo, si representa una oportunidad o una amenaza, si sugiere una mejora o una alerta, depende del juicio del analista. Este tipo de interpretaciones no siempre están claras en el análisis cuantitativo; requieren de criterio y experiencia, además de una comprensión cabal de los objetivos de quienes dependen de esa información. Hal Varian, economista jefe de Google, ha citado en más de una ocasión que el reto en la analítica no es obtener los datos, sino interpretarlos y entender qué significan porque ese entendimiento es lo que permite marcar el rumbo de las organizaciones.
Metodologías y herramientas
Un buen analista sabe que las decisiones sobre cómo estructurar los datos y el análisis no se pueden tomar a la ligera. Existen numerosas metodologías y herramientas, desde técnicas de visualización con dashboards utilizando Tableau o Power BI, hasta métodos estadísticos avanzados o modelos predictivos como las regresiones lineales o los modelos clasificatorios.
Sin embargo, elegir la herramienta o metodología correcta debe alinearse con el objetivo final del análisis. Es el objetivo quien determina la herramienta y no al revés. Como es el contexto quien determina el objetivo y no al revés.
Por ejemplo, si el objetivo es identificar patrones en grandes volúmenes de datos, los algoritmos de machine learning pueden ser útiles. Si, en cambio, se busca una comprensión más descriptiva de una serie temporal, puede ser más adecuado emplear métodos estadísticos más simples que presenten la evolución de los datos a lo largo del tiempo.
Las herramientas son un medio, no un fin.
Lo esencial es que el analista sepa cuándo y cómo utilizarlas en función de las necesidades específicas del proyecto.
Al final, la toma de decisiones en analítica de datos va mucho más allá de lo técnico. Requiere tener en cuenta tanto la ciencia como el arte, la precisión técnica y la sensibilidad contextual.
La toma de decisiones informada, basada en datos -en los hechos y sus dimensiones-, basada en la evidencia -en los análisis-, es una habilidad que se cultiva con tiempo y experiencia.
En última instancia, los analistas no solo son técnicos o programadores: son intérpretes de la realidad, y sus decisiones afectan, de manera directa o indirecta, las decisiones de otros. Esto convierte a los analistas en piezas clave para cualquier organización que quiera tomar decisiones bien fundamentadas.
Un técnico que sepa «leer» la organización es mucho más valioso que un técnico con un amplio bagaje de hard skills. Aquí, una vez más, las capacidades blandas -escucha activa, resiliencia, empatía, comunicación, liderazgo y un largo etcétera- adquieren una relevancia descomunal frente a las habilidades procedimentales.
Al final del día el éxito en la analítica de datos no depende solo de cuántos datos se tengan o de qué tan avanzadas sean las herramientas empleadas. Depende de la capacidad de interpretar los datos de forma que aporten valor real, que permitan ver con claridad los retos y las oportunidades.
Y esto solo es posible cuando se ha dedicado el tiempo necesario para preguntar, escuchar y entender a fondo el contexto en el que esos datos cobrarán sentido.