Empresas data-driven:

1. Crear una cultura de datos: entenderla

• Hacer que todos los empleados tomen decisiones basados en datos.

  2. Recolectar información

• Almacenar y procesar toda la información

• No basarnos solo en una parte de la información, sino entender toda la información que llega a nosotros.

  3. Medir todo

• El tamaño de la información

• El ritmo de crecimiento de los tipos de información que se producen. La información de precios podría crecer menos que los de ventas.

  4. Datos relevantes y precisos

• Basarnos en la información que nos sirvan: tal para un estudio sea prioritario el tiempo, los tipos de clientes y si es el tiempo, cual es la frecuencia que deberíamos tomas (¿días, horas, minutos?)

• Pensar muy bien qué información y con qué características serán importantes para un estudio en particular o para todo el modelo de negocio

• Después tenemos que ver si la información es precisa y estándar (tipo de datos). Por ejemplo, en el caso de tener ingresos por ventas por diferentes monedas, de acuerdo con el país donde se transa, será necesario esta clasificación; de manera similar sucede con el uso horario. En ambos casos será necesario transformar a una denominación estándar..

  5. Testear y crear hipótesis

• Tenemos que partir de una hipótesis –una pregunta—. El análisis tiene que partir de una pregunta específica.

• Por ejemplo, para estudiar si las ventas de diciembre incrementaron, hipótesis: en invierno el consumo de gas se incrementa, entonces las ventas se incrementarán entre octubre y enero; en el estudio se enfocará en testear si dicha hipótesis es cierta o no..

  6. Desde los insights de datos a las acciones

• Los insights son obtenidas de los resultados del estudio enfocado a probar si la hipótesis planteada era cierta o no.

• Por ejemplo, un insight podría ser: efectivamente en diciembre los hogares consumen más gas; ya con esta información tendremos que decidir que acción debemos tomar.

• ¿Cuál es la pregunta? >> ¿tenemos la información para validarla? >> ¿cómo lo convertimos en acción los resultados?

• Bajo este enfoque las decisiones de acción son tomadas con datos –Data driven. Ya no en base a una intuición.

• La intuición sirve para plantear las hipótesis, pero la acción solo será tomada si esta es validada..

  7. Cumplir las regulaciones de datos

• No podemos tomar decisiones en base al género, información privada, etc. Cumplir todas las regulaciones