<span id="docs-internal-guid-eb0c0508-c05c-4315-30d3-4afd96c8c869"> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">En este siglo, los datos son lo que fue el petróleo en el siglo pasado: un motor de crecimiento y cambio. La revolución de los datos ha creado nuevas infraestructuras, nuevos negocios, nuevas políticas y, sobre todo, nuevas economías.</span></p><br /> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">Por eso, las empresas que entienden y analizan los datos que recaban tienen una gran ventaja competitiva.</span></p><br /> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">¿Qué puede hacer al respecto un emprendedor que no sabe nada de datos o programación? Puede hacer mucho. Lo digo por experiencia. Recientemente en el Failure Institute lanzamos nuestra plataforma interactiva de datos, el Global Failure Index. Llegar a ese punto para una organización que nunca había desarrollado plataformas digitales fue un proceso lleno de aprendizajes y errores. Por eso, comparto en este texto algunos consejos para todo emprendedor que quiera sacarle jugo a los datos que genera su negocio, pero no sabe por dónde arrancar. El proceso no va a ser inmediato ni indoloro, pero habrá valido la pena.</span></p><br /> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; font-weight: bold; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">1. Aceptar la ignorancia.</span><span style="color: #000000; background-color: transparent; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"> No porque sepas usar Excel y generar lindas gráficas quiere decir que sabes analizar datos. La realidad es que un análisis de datos bien hecho requiere de un especialista capaz de encontrar correlaciones donde parece que no las hay y analizar grandes volúmenes de información para hacer predicciones del futuro. Entre antes notes tus carencias de conocimiento, más pronto podrás subsanarlas.</span></p><br /> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; font-weight: bold; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">2. Aprendizaje continuo.</span><span style="color: #000000; background-color: transparent; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"> Aunque probablemente no harás tú mismo el análisis de datos, si quieres ser un buen jefe y contratar a un buen analista de datos, te sugiero que te prepares. Es importante que aprendas al menos lo básico de alguno de los lenguajes de programación usados en análisis de datos; los más comunes son Python y R. También debes aprender a manejar un equipo de analistas de datos y explorar cómo otras organizaciones aprovechan sus datos. Entre más ejemplos estudies, mejor podrás comprender cuáles son los límites y posibilidades del análisis de datos.</span></p><br /> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; font-weight: bold; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">3. Empezar el análisis de datos con una pregunta en mente.</span><span style="color: #000000; background-color: transparent; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"> No se trata de analizar datos sólo porque los tenemos. Todo análisis debe empezar con un objetivo; de lo contrario, simplemente estaremos navegando por sets de datos sin saber exactamente qué esperamos de ellos. Lo ideal es arrancar la exploración de datos con una pregunta específica que aporte valor a tu negocio.</span></p><br /> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; font-weight: bold; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">4. Toma en serio la privacidad de la información personal. </span><span style="color: #000000; background-color: transparent; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">Uno de los grandes desafíos para las empresas que trabajan con datos es la privacidad de la información personal. Si a través de las operaciones de tu negocio recabas este tipo de datos, te sugerimos recibir asesoría legal para evitar meterte en problemas. </span></p><br /> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; font-weight: bold; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">5. El futuro ya nos alcanzó.</span><span style="color: #000000; background-color: transparent; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"> La inteligencia artificial alimenta la imaginación de los escritores de series como Black Mirror, pero también alimenta el poder de decisión de empresas de todos tamaños. Por eso, creo que los emprendedores no debemos ver a la ciencia de datos y a la inteligencia artificial sólo como una tecnología, sino como una herramienta para el diseño y la exploración que nos permitan expandir nuestra capacidad de análisis y tomar mejores decisiones para el futuro de nuestros negocios y de toda la humanidad.</span></p><br /> <p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt;"><span style="color: #000000; background-color: transparent; font-style: italic; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">Fuente: Entrepreneur</span></p> <div><span style="font-size: 12pt; font-family: helvetica neue; color: #000000; background-color: transparent; font-style: italic; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;"><br /> </span></div></span>