Alter.Next 2022 finalizó, pero el aprendizaje (y la diversión) no tiene por qué detenerse. Escucha lo que dijeron los líderes en datos y analítica en este resumen de algunas de las mejores preguntas y respuestas que se abordaron durante el evento.
Alteryx: ¿Cuál es el peligro de los datos y la analítica? ¿Qué pueden generar los malos datos o la mala analítica, incluso cuando haya buenas intenciones?
Profesor Yuval Noah Harari, historiador, filósofo y autor de libros de éxito en ventas: Un peligro muy grande es el colonialismo de los datos. Para conquistar un país, no se necesita enviar a los soldados. Solo hay que extraer los datos. Imaginen una situación en la que los datos de una gran parte del mundo se cosechan y se envían a un centro imperial, donde se utilizan para crear tecnología sofisticada, IA, algoritmos y máquinas inteligentes, que luego se venden a las colonias.
Podemos observar que esta situación se desarrolla rápidamente y estas circunstancias son bastante aterradoras, debido al potencial que tienen. No es inevitable. Depende de las decisiones que tomen las personas, los ingenieros, los técnicos y los empresarios.
Alteryx: Hay muchas tendencias importantes a las que las organizaciones deben reaccionar. ¿En qué crees que se centran las organizaciones ante todos estos cambios?
Dan Vesset, vicepresidente del grupo de Administración de Información y Analítica en IDC: Hay diferentes problemas en todas las industrias, pero un tema general que seguimos escuchando es el deseo de obtener más agilidad. La agilidad en la toma decisiones es el enfoque principal en el mundo volátil de hoy. Todos quieren poder tomar decisiones más rápido, además de tomar decisiones basadas en datos y analítica.
Alteryx: ¿Qué pueden hacer las organizaciones para progresar en sus procesos de analítica?
Dan Vesset, Group VP of Analytics and Information Management en IDC: La parte clave es comenzar a pensar en la analítica como un proceso, especialmente uno colaborativo con múltiples jugadores que se unen. ¿Qué piensas sobre las entregas entre los científicos de datos y los analistas comerciales o los empleados de la línea de negocios? ¿Cómo puedes asegurarte de que todo en un flujo de trabajo que se puede automatizar se automatice, de modo que todos estén libres de tareas cotidianas para aplicar realmente la creatividad humana?
Alteryx: ¿Cuáles son algunas lecciones aprendidas o consejos para poner en funcionamiento la analítica de autoservicio?
David Sogn, VP, Global Practice Head of Data Science & Analytics en HCL Technologies: Identifica los casos prácticos que son de la más alta prioridad, no te preocupes tanto por la limpieza y la calidad de los datos ni de asegurarte de que los datos estén absolutamente impolutos. Hay muchas iteraciones e insights que aún se pueden generar incluso mientras la gran mayoría del conjunto de datos se está modernizando o limpiando. Sugiero más experimentación y también un enfoque en los resultados reales.
Alteryx: ¿Cómo utiliza la analítica ABB para medir los resultados y mejorarlos?
Michael Peet, VP of FP&A en ABB: Nos enfocamos mucho en métricas clave, como los ingresos, las ganancias, los costos y el precio. El uso de la analítica realmente nos permite profundizar en los clientes, las geografías y los canales para identificar posibles mejoras que apoyen esos impulsores clave. Además de eso, también nos permite tomar estas decisiones sobre grupos de productos, líneas particulares, etc. para mejorar aún más, crear planes de acción y desarrollar continuamente nuestro negocio para ser una organización más sólida en el futuro.
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