Covid-19 trajo cambios al análisis de datos: MIT Sloan

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Durante la pandemia del Covid-19, el análisis de datos descriptivo ayudó a las empresas a comprender mejor lo que sucedía

La pandemia del Covid-19 ha impactado en diversas áreas, entre ellas el análisis de datos, pues es utilizado para tomar buenas decisiones en la gestión de negocios y ha quedado atrapado y volcado en un mercado impredecible.

De acuerdo con el artículo “Ciencia de datos en cuarentena” de MIT Sloan, los datos son muy importantes, pues le permiten a los líderes y organizaciones utilizar el análisis y la ciencia de datos para tomar decisiones óptimas con la mejor información disponible.

Asimismo, expertos consultados señalan que hubo un cambio casi instantáneo de análisis más avanzados centrados en predicción y optimización a análisis descriptivos como informes y visualización de datos. En ese sentido, el análisis descriptivo ayudó a las empresas a comprender mejor lo que sucedía.

Además, para los científicos de datos, el pronóstico de la demanda es uno de los desafíos más difíciles. Lo anterior se debe a la demanda cambiante del consumidor, las condiciones de mercado volátiles y los movimientos competitivos.

¿Cómo regresar a un análisis predictivo?

Ante ello, los científicos de datos deberán considerar diferentes factores para crear una estrategia a futuro.

Relevancia de los datos de peso: qué eliminar, qué conservar y qué impulsar

Ésto dependerá de los sectores que se estudien. El uso de promedios móviles en los que se calculen las variaciones de un subconjunto de datos para equilibrar las fluctuaciones aleatorias así como otras técnicas será importante.

Adoptar un mayor uso de datos externos

Los datos externos correctos podrían proporcionar una señal de advertencia más temprana que las que pueden proporcionar los datos internos. La clave estará en qué tan rápido se pueden integrar los datos externos a los sistemas existentes.

Construir una cartera de modelos especializados

Los científicos de datos pueden considerar desarrollar una planificación de escenarios y simulaciones para construir modelos especializados que puedan sacarse de la plataforma según sea necesario.

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