En los últimos años el análisis de datos se ha convertido en un elemento fundamental de ventaja competitiva para las empresas. Sin embargo, si por un lado las empresas han invertido mucho en herramientas, procesos, y adquisición de datos, por otro lado, la inversión en recursos humanos se ha quedado atrás, en particular en formar en análisis de datos a todos los empleados.
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En los últimos años hemos vistos grandes cambios tecnológicos en el entorno de datos y esto ha generado la necesidad de adaptar nuestro departamento de datos.
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Hace unas semanas tuve una conversación interesante con Marcos que acababa de comprar mi libro “The Art of Data Analysis” y que necesitaba unos consejos para empezar en el mundo de la ciencia de datos. Durante la conversación surgieron unas preguntas que escucho a menudo: “¿Es tarde para empezar en análisis de datos?, Tengo experiencia en XXX, ¿es posible aprender ciencia de datos?, ¿No he trabajado nunca con los números, puedo ser analista de datos?
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Según un reciente estudio de Domino, Data Science Needs to Grow Up: The 2021 Domino Data Lab Maturity Index, la falta de inversión en recursos humanos, procesos y herramientas está causando el fracaso a la hora de desarrollar la ciencia de datos en las empresas.
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En este post resumo y comento los 10 consejos de Javier Monjas para definir e implementar una buena estrategia de datos.
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No importa si estamos analizando dos datos en una tabla dinámica de Excel o somos un científico de datos en Amazon desarrollando un modelo de recomendación, todo científico de datos tiene que respetar estas 8 reglas…
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Invertir en datos y su explotación es cada vez más necesario para no quedarse atrás frente a los competidores. Sin embargo, esta carrera hacia el “Big Data” ha generado una serie de fracasos por no enfocar de la manera correcta este tipo de inversión, generando frustración y, en algunos casos, desilusión con las ventajas de ser más data-driven. Hay varias razones por las cuales una estrategia de datos fracasa y he querido resumir las que a mi parecer son las más comunes.
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En este post explico como definir una estrategia de análisis de datos de una empresa, empezando por entender el negocio y sus necesidades, definir los objetivos, alinear las acciones con los objetivos, priorizar las acciones y finalmente definir la implementación.
Lee masLos modelos predictivos y otros modelos de análisis de datos tienen sus limitaciones que podemos mejorar utilizando el factor humano. Para ello, es importante primero entender los sesgos y limitaciones del factor humano. En el vídeo te aconsejo 4 libros para entender estos conceptos y aplicarlos al análisis de datos.
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