¿Cómo impactará la ciencia de los datos en su trabajo?

Al pensar en innovaciones en ciencia de datos, muchas personas se centran en compañías masivas como Facebook o Amazon. Sabemos que Facebook aprovecha los datos de los usuarios para permitir que los marketers se dirijan mejor a sus anuncios. Google utiliza la ciencia de los datos para completar automáticamente las palabras cuando se está escribiendo en su barra de búsqueda. Pero la realidad es que la ciencia de los datos y las estrategias basadas en los datos se están utilizando en todos los negocios modernos para una variedad de propósitos.

Combinando el conocimiento y el análisis de datos con la perspicacia empresarial, las empresas modernas pueden convertirse en expertos en la ejecución de la ciencia de los datos.

Algunas de las empresas basadas en datos más fuertes son aquellas con las que no se puede asociar la ciencia de los datos. Estas empresas tienen éxito en sus enfoques basados en datos debido a una fuerte relación de colaboración entre los científicos de datos y los líderes empresariales. Combinando el conocimiento y el análisis de datos con la perspicacia empresarial, las empresas modernas pueden convertirse en expertos en la ejecución de la ciencia de los datos. Pero esto no es fácil, y requiere un entendimiento compartido.

Las empresas de comida rápida suelen ser expertos en ciencia de datos. Para mantenerse fieles a su propósito de proporcionar un producto consistente y barato a un ritmo rápido, deben estar en sintonía con las ineficiencias dentro de su proceso. Encontrar esas ineficiencias dentro de cientos de miles de ubicaciones de franquicias puede ser engorroso sin una estrategia sólida dirigida por la ciencia de los datos.

Por ejemplo, la cadena de restaurantes de comida rápida estadounidense Chick-fil-A estima que Alrededor del 30% de los clientes potenciales se alejan debido a las largas líneas en las ventanas de transmisión. Esta ineficiencia no sólo afecta al volumen de ingresos que la empresa puede producir, sino también a la calidad de la experiencia de cada cliente.

No es la primera vez que Chick-fil-A ha tomado lecciones de negocios de los datos. En 2019 , la cadena de restaurantes identificó un pequeño número de artículos menos pedidos que los cajeros tendrían que ir a la parte trasera de la tienda para recuperar. Esto llevó a tiempos de espera más largos para los clientes y un uso menos eficiente del tiempo de los trabajadores. Mediante el uso de datos basados en productos para identificar estos cuellos de botella, los equipos de datos de Chick-fil-A determinaron la cantidad óptima de estos productos para mantener en pequeños refrigeradores debajo del mostrador delantero. Este nuevo flujo recomendado casi inmediatamente mostró mejoras en la velocidad del servicio, lo que resultó en una mejor experiencia del cliente.

Ambas optimizaciones fueron posibles gracias a la estrategia basada en datos de su equipo. Los cambios llevaron a una mayor eficiencia, a experiencias más positivas de los clientes y, por lo tanto, a mayores ingresos.

Del mismo modo, las empresas de comercio electrónico prosperan con experiencias positivas de los clientes en lugar de la comercialización tradicional en ubicaciones de ladrillo y mortero para contribuir a su éxito. Uno de mis ejemplos favoritos de comercio electrónico utilizando datos para optimizar la experiencia del cliente es Fijación de puntada .

Fundada en 2011, la compañía de estilo personal en línea Stitch Fix utiliza algoritmos de recomendación y ciencia de datos para personalizar las opciones de ropa para mujeres, hombres y niños en base a preferencias de estilo, tamaño y presupuesto. Están comprometidos con su modelo de negocio basado en datos tanto que, cuando se busca , Google etiqueta la marca como una empresa científica.

Debido a las muchas maneras diferentes de la ropa puede variar, es un problema difícil de resolver. Utilizando la ciencia de los datos a lo largo de su operación, pueden identificar rasgos sutiles de cada cliente para mejorar su experiencia. Por ejemplo, cuando los clientes solicitan por primera vez un envío, pueden utilizar datos para que el cliente coincida con los almacenes dependiendo de la distancia al almacén y de la forma en que los inventarios en los almacenes se ajusten a las necesidades del cliente. Los datos de esa solicitud inicial se canalizan a máquinas inteligentes que realizan una variedad de algoritmos para terminar eventualmente en una caja comisariada de hallazgos de moda enviados al cliente.

El proceso es altamente cíclico. Una vez que un cliente recibe su caja Stitch Fix, los algoritmos comienzan de nuevo. El cliente se prueba la ropa curada y decide qué guardar y comprar o qué volver a Stitch Fix. Al declarar sus planes finales para la ropa, el cliente proporciona retroalimentación sobre por qué decidieron conservar el artículo o por qué no. Estos datos cualitativos permiten al algoritmo aprender no sólo a servir mejor al cliente la próxima vez, sino también a servir mejor a otros clientes.

Al igual que Chick-fil-A, los procesos de Stitch Fix han dado lugar a una mayor eficiencia, experiencias de clientes más positivas y, por lo tanto, mayores ingresos.

A menudo los procesos y sistemas de organización estándar están tan arraigados, que puede ser difícil cambiarlos a un enfoque basado en datos.

Los beneficios de la incorporación de la ciencia de los datos en la estrategia empresarial son claros. Pero los medios para llegar allí no siempre son obvios. A menudo los procesos y sistemas de organización estándar están tan arraigados, que puede ser difícil cambiarlos a un enfoque basado en datos.

He visto esto directamente en mi trabajo ayudando a Harvard – esencialmente una empresa muy grande – pensar en su propia transformación digital. Hay un gran interés en pasar a los sistemas digitales, pero hay muchos procesos que implican la entrada manual de datos en hojas de cálculo con la transformación manual de esos datos. Cada vez que llegan nuevos datos, el proceso manual se reinicia. Además, estos procesos se realizan para el personal y las organizaciones en todos los niveles, lo que puede ralentizar el ritmo al que se pueden implementar con éxito los nuevos sistemas.

La ciencia de los datos, como muchas áreas de innovación tecnológica, a menudo se puede plantear como la principal solución a problemas desafiantes como el renacimiento digital de Harvard, y lo es, en cierta medida. Pero lo que ha sucedido en los últimos años es la promesa excesiva de que la ciencia de los datos por sí sola resolverá el problema. Con demasiada frecuencia, las empresas se apartan de los científicos de datos en lugar de pensar en un enfoque organizacional de los datos y el éxito digital.

¿Listo para un mundo basado en datos?

Data Science Principles le ofrece una visión general de la ciencia de los datos con una introducción libre de código y matemáticas a la predicción, causalidad, disputa de datos, privacidad y ética.

Como resultado, se obtiene un montón de costosos crockers de números que están demasiado desconectados del resto de las operaciones de la organización y los equipos de negocios frustrados se sienten confundidos sobre el papel que los datos pueden jugar en el éxito. Algunas empresas, como Stitch Fix, tienen la ciencia de los datos como un departamento de alto nivel junto con el marketing y los recursos humanos. Aunque contratar departamentos completos de ciencia de datos no es posible (o aconsejado) para cada empresa, puede tener una fuerte correlación con el nivel de éxito en el que se aprovechan los datos. Teniendo en cuenta cómo Stitch Fix funciona en algoritmos de ciencia de datos, sería casi imposible ejecutar la operación sin científicos de datos sólidos en el personal. Sin embargo, las operaciones más pequeñas pueden beneficiarse de un puñado de científicos de datos para traducir mejor lo que los datos están diciendo y cómo se puede utilizar para la estrategia de negocio.

La creación de un verdadero éxito empresarial utilizando datos sólo se puede lograr cuando los científicos de datos y los líderes empresariales trabajan en armonía.

La creación de un verdadero éxito empresarial utilizando datos sólo se puede lograr cuando los científicos de datos y los líderes empresariales trabajan en armonía. Existe una fuerte conexión entre estas partes cuando ambas están en plena comprensión de los datos y las implicaciones comerciales que pueden tener. Esta es la raíz de lo que examinamos en mi curso Principios de la ciencia de los datos – cómo entender la ciencia de los datos sin antecedentes en programación o matemáticas y cómo crear pasos tangibles a partir de esos datos para crear mejores resultados empresariales.

Muchos líderes empresariales gimen ante la idea de consumir datos y es fácil de entender por qué. Es agotador mirar las presentaciones de powerpoint abarrotadas de tablas y figuras tratando de dar sentido a la única cosa en la diapositiva que importa. Si bien corresponde a los científicos de datos presentar resultados vinculados a preguntas claras y factibles, también corresponde a los líderes hacer preguntas y tener curiosidad por los datos.

Los científicos de datos pueden ayudar a los líderes empresariales a identificar problemas, así como dejar claro qué datos recopilar y análisis ejecutar para ayudar a resolver esos problemas. Los líderes empresariales pueden ayudar a los científicos de datos definiendo problemas y asegurándose de que los hallazgos conduzcan a algo procesable. Cuando ambas partes operan como una relación recíproca, las empresas tienen éxito. Juntos podemos aprovechar al máximo la combinación de la perspicacia humana y la perspectiva junto con los enfoques modernos de los datos y la transformación digital.