Relevancia de la ciencia de datos para los gerentes

Hoy en día, las organizaciones más grandes y exitosas del mundo utilizan la toma de decisiones basada en datos que impactan las decisiones comerciales de alto nivel. Se espera que los líderes y gerentes estén equipados con un conocimiento amplio y fundamental de la ciencia de datos y sus técnicas. La ciencia de datos para gerentes los alienta a tomar mejores decisiones y alinearse con la mentalidad de crecimiento de una organización.

Los gerentes basados ​​en datos tienen una gran demanda debido a su conjunto de habilidades particulares para aplicar datos complejos a problemas comerciales y resolverlos a través de conocimientos aplicables. Pero, ¿por qué se prefieren a los gerentes tradicionales?

¿Qué hace que un administrador basado en datos sea mejor?

Los datos han llegado a tener un peso significativo en la toma de decisiones comerciales y la resolución de problemas. Desafortunadamente, los gerentes tradicionales tienden a confiar en la intuición respaldada por aportes poco imaginativos y miopes de su equipo. Las decisiones comerciales que surgen de dichos insumos no pueden tener éxito en el entorno económico actual, donde un punto de datos adicional puede inclinar la balanza a favor de un competidor. Los gerentes tradicionales pierden de vista las oportunidades de crecimiento futuro porque se sienten cómodos operando en un espectro estrecho. A menudo, esto conduce a una resolución de problemas sesgada y a una falta de iniciativa para ampliar.

Entonces, ¿qué es lo que diferencia a la gestión basada en datos de una tradicional?

Toman decisiones basadas en hechos

Con los datos al alcance de la mano, los gerentes pueden tomar decisiones basadas en pruebas sólidas y respaldadas por su intuición. Si bien la intuición es, sin duda, una característica vital que deben tener los gerentes, pueden convertirla en información procesable a través de los datos. El análisis de datos para gerentes les permite observar métricas de desempeño pasadas y desarrollar soluciones que abordan los problemas comerciales de manera táctica.

Por ejemplo, un gerente puede pensar que el líquido para lavar platos a base de gel es una nueva forma de limpiar los utensilios para las áreas rurales, y la audiencia querrá usar algo diferente. Pero los datos revelan que los clientes en las áreas rurales son variados y no quieren cambiar el jabón para lavar platos. Por lo tanto, es posible que el gerente tenga que cambiar de táctica en función de los conocimientos profundos de los datos.

Mejoran los productos y servicios para satisfacer las necesidades de los clientes.

La gestión de productos basada en datos brinda evidencia sólida sobre el sentimiento y las preferencias del consumidor. La ciencia de datos se sumerge profundamente en grandes cantidades de datos para explorar comentarios, analizar el mercado para el producto o servicio de una empresa y compartir sugerencias para mejorarlos.

La evaluación constante de los datos relacionados con productos o servicios les da a los gerentes una ventaja sobre los competidores. Como resultado, pueden trabajar más rápido y repensar los modelos comerciales rápidamente para satisfacer las necesidades de los clientes y mantener la lealtad a la marca.

Conocen al público objetivo

Debido a que la ciencia de datos se sumerge profundamente en el sentimiento del cliente, el comportamiento de compra, la demografía y las necesidades, un gerente de producto de ciencia de datos conoce su mercado objetivo. También usa datos para evaluar mercados potenciales y determinar si son rentables para el negocio.

Las organizaciones capturan grandes cantidades de datos sobre los clientes a través de múltiples fuentes: encuestas de clientes, análisis de redes sociales, Google Analytics, etc. Pero un gerente orientado a los datos sabe que sin aplicar la ciencia de datos a los datos sin procesar, podría perderse información importante. Por lo tanto, emplean modelos de ciencia de datos para extraer puntos de datos relevantes de una gran cantidad de información.

Ellos piensan en el futuro

Los gerentes basados ​​en datos siempre están atentos a las oportunidades futuras que son beneficiosas para el crecimiento organizacional. A través de modelos de ciencia de datos, los gerentes pueden realizar un seguimiento de las próximas predicciones y utilizar esta información para desarrollar planes para estas oportunidades. El pensamiento prospectivo o basado en el futuro ayuda a las empresas y los gerentes a lograr victorias sobre sus competidores de manera significativa.

Por ejemplo, los servicios financieros utilizan modelos para evaluar el riesgo crediticio y de fraude antes de prestar a un cliente para saber si perderá dinero en el futuro.

¿Cómo pueden los Gerentes aplicar la Ciencia de Datos?

Los gerentes están al mando de la comprensión de sus problemas comerciales. Para resolver estos problemas, deben generar ideas prácticas y significativas. La gestión de decisiones basada en datos proporciona estos conocimientos al profundizar en los datos. Pero a menos que un gerente dé la dirección correcta, los datos recopilados no tendrán ningún uso. Los gerentes son quienes establecen objetivos y les dicen a los científicos de datos qué deben buscar exactamente.

La ciencia de datos tiene muchas aplicaciones que los gerentes utilizan para resolver problemas y cumplir objetivos. Aquí están algunas.

Aprendizaje profundo para un excelente servicio al cliente

La ciencia de datos para gerentes de productos utiliza tecnologías de aprendizaje profundo para mostrar cómo se vería la visión humana a través de las computadoras. Por ejemplo, Deep Learning utiliza múltiples cámaras en la tienda para monitorear el comportamiento de compra de los clientes al configurar una tienda minorista. A su vez, permitirá que un gerente cambie la ubicación del producto o mejore el diseño de la tienda. Deep Learning también tiene aplicaciones en la resolución de problemas de ciberseguridad.

Machine Learning para reestructurar las operaciones comerciales

La ciencia de datos utiliza algoritmos y modelos de Machine Learning (ML) para resolver varios problemas. Por ejemplo, los gerentes usan ML para mejorar las interacciones con los clientes a través de robots o asistentes de servicio al cliente, agilizar procesos complejos como el uso de modelos basados ​​en ML para la documentación y obtener una ventaja competitiva al mejorar la productividad operativa y de los empleados.

Modelos predictivos para decisiones futuras

Los gerentes son líderes, pero no son superhéroes. Ningún ser humano puede analizar grandes cantidades de datos sin la ayuda de tecnología y algoritmos avanzados. Aquí es donde entra la ciencia de datos. Los modelos predictivos emplean Big Data para recopilar información, proporcionar soluciones basadas en evidencia y mejorar los procesos de toma de decisiones. La participación humana con dichos modelos es necesaria para guiar la tecnología a fin de proporcionar resultados relevantes y maximizar los resultados.

Motores de recomendación para la interacción con el cliente

Los motores de recomendación utilizan inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías de ciencia de datos para ofrecer sugerencias a los clientes en función de sus decisiones de compra anteriores. También ayudan a descubrir nuevas oportunidades de crecimiento al aprender continuamente de los patrones de consumo. Un ejemplo más destacado sería Amazon, que parece saber lo que un cliente en particular quiere mágicamente y lo sugiere con precisión. Las recomendaciones prácticas ayudaron a Amazon a convertirse en ventas e ingresos, así como a mantener a los clientes comprometidos con el negocio.

Automatización de Negocios

Las tecnologías de gestión de proyectos de ciencia de datos se utilizan para permitir la automatización en los procesos comerciales. Por ejemplo, AI y ML pueden ayudar a recopilar rápidamente información de varias fuentes. Los algoritmos de ciencia de datos clasifican grandes cantidades de datos en un período corto y crean técnicas para resolver problemas o mejorar los procesos existentes. Por ejemplo, Google lanzó una iniciativa de análisis de personas, Project Oxygen, que clasificó más de 10 000 informes de desempeño de empleados e identificó rasgos de comportamiento comunes de excelentes gerentes. Luego lanzaron programas especiales de capacitación para promover su crecimiento y retenerlos.

Amplifique el crecimiento profesional con la ciencia de datos

Las empresas de hoy en día emplean cada vez más la ciencia de datos para aumentar el crecimiento. Tener líderes alineados con esta mentalidad es una gran ventaja. Como empleado, estar basado en datos lo ayudará a ascender más rápido en la escalera del liderazgo. Al proporcionar soluciones innovadoras a los problemas, puede convertirse en un activo invaluable.

No solo eso, los gerentes que usan la ciencia de datos para tomar decisiones comerciales también ganan salarios más altos. El análisis de datos para los gerentes de productos tiene una gran demanda, y cualquier gerente que tenga un conocimiento fundamental al respecto posee un conjunto de habilidades que solo el personal altamente calificado puede replicar. Estar basado en datos también fomenta el aprendizaje constante, lo que contribuye aún más al crecimiento.

Desde cero o debido a un cambio, aquellos que se embarcan en una nueva carrera profesional tienen una excelente oportunidad para mejorar sus habilidades y perfeccionar la toma de decisiones basada en datos. En upGrad, el Programa de Certificado Profesional en Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones Empresariales tiene como objetivo capacitar a profesionales jóvenes y de nivel medio para que asuman funciones gerenciales basadas en datos. A través de un plan de estudios innovador, exposición de la industria, estudios y proyectos de casos comerciales, tutoría de expertos y comentarios personalizados para entrevistas, este curso tiene como objetivo desarrollar profesionales del mañana que puedan adaptarse y administrar negocios en un mundo basado en datos.