{"id":1314,"date":"2017-01-16T19:53:55","date_gmt":"2017-01-17T01:53:55","guid":{"rendered":"http:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/?p=1314"},"modified":"2017-01-16T19:53:55","modified_gmt":"2017-01-17T01:53:55","slug":"la-tecnologia-realmente-soluciona-problemas-en-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/2017\/01\/16\/la-tecnologia-realmente-soluciona-problemas-en-las-empresas\/","title":{"rendered":"\u00bfLa tecnolog\u00eda realmente soluciona problemas en las empresas?"},"content":{"rendered":"

\"big-data\"En los \u00faltimos a\u00f1os, se ha hablado mucho de tendencias como big data<\/strong>, inteligencia artificial o el Internet de las cosas (IoT)<\/strong> como las siguientes olas de innovaci\u00f3n a las que hay que subir.<\/p>\n

Para muchos l\u00edderes, estas siglas pueden resultar extra\u00f1as y podr\u00edan pensar que sus organizaciones no pertenecen a esa liga, destinada para las grandes tecnol\u00f3gicas como Google, Facebook, Microsoft o IBM. Aunque es importante estar al d\u00eda con las tendencias, un problema com\u00fan es poner ?el carro delante de los caballos?, aseverando que una tecnolog\u00eda particular es la soluci\u00f3n o la bala de plata que hay que disparar para resolver un problema.<\/p>\n

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Frecuentemente, al profundizar en el an\u00e1lisis de una situaci\u00f3n de negocios, el problema que inicialmente d\u00e1bamos por sentado resulta ser la punta de un iceberg de causas (o una caja de pandora, dir\u00edan otros, seg\u00fan la cantidad de sorpresas que encuentren), muchas de las cuales pueden ser afectadas con tecnolog\u00eda muy simple y m\u00e1s bien reforzando pr\u00e1cticas de comunicaci\u00f3n, cumplimiento de procesos, factores pol\u00edticos, etc. O sea, ?business as usual?.<\/p>\n

Las innovaciones basadas o intensivas en datos tienen un componente que las hace diferentes: tienen la capacidad de transformar el ADN de una organizaci\u00f3n y de sus l\u00edderes, sin importar su tama\u00f1o.<\/p>\n

La raz\u00f3n es muy simple. Para producir innovaciones basadas en los datos, es necesario lograr un cambio de mentalidad o de cultura, de ser una organizaci\u00f3n gut-driven a data-driven. Es decir, pasar de tomar decisiones basadas en la intuici\u00f3n y la experiencia a tomar decisiones a partir de los datos. Sin negar el valor de la experiencia y la intuici\u00f3n, la gran contribuci\u00f3n de la cultura anal\u00edtica o data-driven es exponer la realidad de forma cuantitativa y contar con un input de conocimiento objetivo e independiente de la experiencia. La experiencia no puede ir en contra de la evidencia.<\/p>\n

Muchas empresas est\u00e1n en la situaci\u00f3n de los Atl\u00e9ticos de Oakland del 2002, no por falta de datos, sino porque no han encontrado un modelo de an\u00e1lisis que les de respaldo suficiente con datos a las decisiones que toman. Ese es precisamente el \u00e1mbito de las innovaciones orientadas a datos, aportar estructura, claridad y agilidad a los procesos que permiten utilizar los datos para lograr acciones m\u00e1s efectivas.<\/p>\n

Ciertamente, en algunos casos, los componentes clave para lograr estas soluciones ser\u00e1n tecnolog\u00edas que permitan un procesamiento masivo y paralelo de datos, en una plataforma de las llamadas big data. Sin embargo, en la mayor\u00eda de los casos, las \u00e1reas m\u00e1s importantes de innovaci\u00f3n est\u00e1n en el \u00faltimo tramo de procesamiento de la informaci\u00f3n, es decir, al momento de presentar los datos para consumo humano y tomar una decisi\u00f3n. En otras palabras, se trata de la correcta visualizaci\u00f3n de los datos.<\/p>\n

Un ejemplo cl\u00e1sico de c\u00f3mo una visualizaci\u00f3n incorrecta puede apreciarse en los siguientes gr\u00e1ficos. Los gr\u00e1ficos muestran la misma informaci\u00f3n, sin embargo, el gr\u00e1fico A, al ser una representaci\u00f3n de pie y con efecto de 3D, hace muy dif\u00edcil percibir la diferencia entre las distintas regiones. En la gr\u00e1fica B puede verse que la regi\u00f3n que m\u00e1s contribuye (Centro) es pr\u00e1cticamente del doble de tama\u00f1o que la que menos contribuye (Este), tambi\u00e9n puede percibirse el ordenamiento de las mismas.<\/p>\n

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Sin una visualizaci\u00f3n correcta, la evidencia de los datos puede no ser “evidente” y se pierde entonces una parte importante de su gran valor.<\/p>\n

Esto no implica que los componentes restantes del flujo de la informaci\u00f3n sean triviales. Parte del reto de lograr una innovaci\u00f3n exitosa orientada a datos es que hay m\u00faltiples etapas de procesamiento que tienen que ser llevadas a cabo con alta precisi\u00f3n, desde la adquisici\u00f3n de los datos, pasando por su transformaci\u00f3n hasta su consumo. Sin embargo, el mayor \u00e9nfasis usualmente se coloca en los aspectos tecnol\u00f3gicos de la soluci\u00f3n y se deja de lado el aspecto cognitivo, de visualizaci\u00f3n y de interacci\u00f3n con los datos.<\/p>\n

En el \u00e1rea de visualizaci\u00f3n de datos trabajamos los aspectos cognitivos del uso de los datos en su \u00faltima fase, el consumo humano. Creemos que estos principios y tecnolog\u00edas son clave para lograr innovaciones orientadas a datos con mayor poder transformador. Para asegurar el \u00e9xito al innovar con datos, lo mejor es comenzar por el final.<\/p>\n

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Fuente: Economia Hoy<\/a><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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