Introducción a la Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones Estratégicas

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1. Introducción a la Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones Estratégicas ABRAHAM ZAMUDIO https://www.linkedin.com/in/abraham-zamudio/
2. ÍNDICE Aplicaciones Fundamentos de la ciencia de datos Retorno de inversion en proyectos de ciencia de datos Key Performance indicators en ciencia de datos Storytelling
3. Aplicaciones 01 ABRAHAM ZAMUDIO https://www.linkedin.com/in/abraham-zamudio/ Objetivo: Demostrar cómo la ciencia de datos resuelve problemas reales y genera valor en diferentes industrias usando tecnicas adecuadas.
4. Segmentación de clientes (clustering) La segmentación de clientes basada en clustering es una técnica que agrupa a los clientes en grupos homogéneos. Esto se hace a partir de características similares, como hábitos de compra, preferencias, o datos demográficos.
5. AMAZON • Método: Utiliza clustering basado en historial de compras, búsquedas y comportamiento de navegación para personalizar recomendaciones. • Resultado: Incrementa la conversión y fidelización al mostrar productos relevantes para cada usuario Netflix •Método: Segmenta usuarios según hábitos de visualización (géneros preferidos, tiempo de uso, calificaciones) para recomendar contenido. •Resultado: El 80% de lo que los usuarios ven proviene de recomendaciones personalizadas, reduciendo la rotación de suscriptores Starbucks •Método: Agrupa clientes por frecuencia de compra, preferencias de productos y participación en programas de fidelización. •Resultado: Ofrece recompensas personalizadas (ej: acceso a eventos exclusivos), aumentando la retención en un 25%
6. Nike • Método: Clasifica a los consumidores en segmentos como "corredores", "entusiastas del fitness" o "coleccionistas" usando datos psicográficos y de actividad física. • Resultado: Campañas como Nike Training Club logran una participación 40% mayor al dirigirse a nichos específicos Coca-Cola • Método: Aplica segmentación geográfica y demográfica para adaptar productos y campañas (ej: Coca-Cola Zero Sugar en mercados con tendencias saludables). • Resultado: Aumento del 15% en ventas en regiones con estrategias localizadas Pinterest • Método: Clustering de usuarios según intereses visuales (moda, diseño, gastronomía) para personalizar el feed de contenido. • Resultado: El 55% de los usuarios utiliza la plataforma para buscar productos, superando a redes como Facebook
7. Pronóstico de ventas (series temporales). Un pronóstico de ventas es una estimación de lo que una empresa venderá en un periodo determinado. Se basa en datos históricos, tendencias de mercado y proyecciones futuras.
8. Amazon •Aplicación: Utiliza modelos de series temporales para predecir la demanda de productos en diferentes períodos (ej: temporadas navideñas o eventos como el Prime Day). Analiza patrones históricos de ventas, búsquedas y tendencias de mercado. •Resultado: Optimiza inventarios y reduce costos de almacenamiento, asegurando disponibilidad de productos clave Starbucks •Aplicación: Combina datos históricos de ventas por tienda, factores estacionales (ej: clima) y eventos locales para pronosticar la demanda de bebidas y alimentos. •Resultado: Personaliza promociones y ajusta la producción diaria, mejorando la eficiencia operativa en un 15% Aerolíneas •Aplicación: Modelan series temporales para predecir la demanda de vuelos en rutas específicas, considerando variables como temporadas turísticas, precios históricos y eventos globales. •Resultado: Optimizan precios dinámicos y ajustan la capacidad de asientos, incrementando ingresos en un 20%
9. UPS •Aplicación: Emplea series temporales para pronosticar volúmenes de paquetes en días festivos o picos estacionales, integrando datos históricos de entregas y variables externas como clima. •Resultado: Reduce costos logísticos en un 12% y mejora la planificación de rutas con su herramienta ORION Coca-Cola •Aplicación: Analiza tendencias históricas de consumo por región y estación (ej: verano vs. invierno) para ajustar campañas de marketing y producción. •Resultado: Aumenta ventas en mercados objetivo hasta un 25% con estrategias localizadas Zara (Inditex) •Aplicación: Predice la demanda de prendas usando datos históricos de ventas, tendencias de moda en tiempo real y comportamiento de compra en tiendas físicas y online. •Resultado: Reduce el exceso de inventario en un 30% y lanza colecciones alineadas con patrones emergentes
10. Análisis de churn y retención de clientes. El análisis de churn y retención de clientes es una herramienta que permite medir la pérdida y la permanencia de clientes en un negocio
11. Streaming (Netflix) •Aplicación: Utiliza modelos predictivos de churn basados en patrones de visualización, inactividad en la plataforma y calificaciones de contenido. •Resultado: Identifica usuarios con baja interacción y envía recomendaciones personalizadas o promociones para retenerlos, reduciendo la rotación en un 25% Telecomunicaciones (Movistar, Vodafone) •Aplicación: Analiza datos de uso (llamadas, datos móviles, quejas al servicio técnico) y combina modelos de churn con análisis de sentimiento en redes sociales. •Resultado: Ofrece planes personalizados o descuentos a clientes en riesgo, logrando una reducción del 15% en la tasa de abandono anual Banca (BBVA, Santander) •Aplicación: Predice el churn mediante transacciones históricas, interacciones con apps y morosidad. Segmenta clientes para ofrecer productos como seguros o créditos adaptados a su perfil. •Resultado: Incrementa la retención en un 20% al priorizar intervenciones en cuentas de alto valor
12. Seguros (Allianz, AXA) •Aplicación: Emplea modelos predictivos con datos de pólizas, siniestros y feedback de clientes para identificar riesgos de cancelación. •Resultado: Implementa programas de fidelización (descuentos en renovaciones) y reduce el churn en un 18% en seguros de automóvil Software como Servicio (SaaS) - Adobe •Aplicación: Analiza el uso de herramientas en la nube (frecuencia de login, funcionalidades no utilizadas) para detectar clientes insatisfechos. •Resultado: Ofrece capacitación personalizada o extensiones de prueba gratuitas, aumentando la retención en un 30% E-commerce (Amazon) •Aplicación: Combina historial de compras, tiempo en la plataforma y respuestas a campañas para predecir abandono. Usa descuentos dinámicos y recordatorios de carritos abandonados. •Resultado: Reduce el churn en un 22% al reactivar clientes inactivos con ofertas específicas
13. Optimización de precios y gestión de inventario La optimización de inventarios y la gestión de precios son estrategias que pueden ayudar a una empresa a mejorar su eficiencia y rentabilidad
14. Walmart Inditex (Zara) Amazon •Aplicación: Implementó un sistema de reabastecimiento automático basado en análisis de ventas en tiempo real y modelos predictivos para ajustar niveles de inventario. •Resultado: Redujo costos de almacenamiento y evitó roturas de stock, manteniendo alta disponibilidad de productos 1. •Optimización de precios: Combina datos de demanda con estrategias dinámicas para ofertas y promociones, maximizando márgenes •Aplicación: Centralizó su logística en una sede única y utiliza algoritmos para ajustar envíos según demanda local, integrando datos de ventas en tiendas físicas y online. •Resultado: Reduce exceso de inventario en un 30% y responde rápidamente a tendencias de moda 410. •Optimización de precios: Ajusta precios en función de ciclos de vida de productos y disponibilidad regional •Aplicación: Emplea IA y IoT para predecir demanda global y gestionar inventarios en tiempo real, integrando datos de compras, búsquedas y preferencias. •Resultado: Minimiza costos logísticos y garantiza entregas rápidas 10. •Optimización de precios: Usa algoritmos de precios dinámicos que varían según disponibilidad, competencia y comportamiento del usuario.
15. Coca-Cola Carrefour Fabricante de Electrodomesticos •Aplicación: Sincroniza producción y distribución mediante análisis de datos geográficos y demográficos, ajustando inventarios según estacionalidad (ej: mayor demanda en verano). •Resultado: Incrementó ventas en un 15% en mercados estratégicos 1. •Optimización de precios: Personaliza campañas de marketing con precios segmentados para regiones específicas. •Aplicación: Implementó un sistema de IA para predecir demanda en supermercados, optimizando niveles de stock y reduciendo desperdicios. •Resultado: Disminuyó costos de almacenamiento en un 20% y mejoró la precisión de pronósticos en un 30% 10. •Optimización de precios: Ajusta precios en tiempo real basándose en inventario disponible y patrones de compra. •Aplicación: Utilizó software especializado (DDMRP e Intuiflow) para clasificar SKUs críticos y automatizar reposición de componentes con largos plazos de entrega. •Resultado: Redujo inventario en un 26% y roturas de stock en un 40% 7. •Optimización de precios: Alineó precios con ciclos de producción y disponibilidad de materias primas, evitando sobrecostos.
16. Fundamentos de la Ciencia de Datos 02 ABRAHAM ZAMUDIO https://www.linkedin.com/in/abraham-zamudio/ Objetivo: Brindar una base técnica accesible para entender el proceso detrás de los modelos.
17. Que es la Ciencia de datos Data Los datos en la ciencia de datos son la materia prima esencial: representan información estructurada o no estructurada que se recopila, procesa y analiza para extraer patrones, insights o tomar decisiones. Son la base para construir modelos predictivos, optimizar procesos o resolver problemas complejos. La ciencia de datos es el campo de estudio que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimiento e información de datos estructurados y no estructurados. Combina diversas disciplinas como la estadística, el aprendizaje automático, el análisis y la visualización de datos para descubrir patrones, tendencias y correlaciones ocultos en los datos. La ciencia de datos desempeña un papel crucial en la toma de decisiones, la previsión y la resolución de problemas en todos los sectores, impulsando la innovación y permitiendo a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos.
18. ¿Qué son los datos en la ciencia de datos? Definición práctica : Son registros numéricos, textuales, visuales o auditivos que capturan eventos, comportamientos o características de un sistema, proceso o población. Ejemplos: Ventas diarias, sensores de máquinas, comentarios en redes sociales, imágenes satelitales, registros médicos, etc. Tipos de datos • Estructurados: Organizados en tablas o bases de datos (ej: hojas de Excel, SQL). Caso gerencial: Reportes de ventas por región, inventarios en tiempo real. • No estructurados: Textos, imágenes, videos, audios (ej: correos, fotos de productos defectuosos). Caso gerencial: Análisis de opiniones de clientes en reseñas online. • Semi-estructurados: JSON, XML, logs (ej: datos de sensores IoT en manufactura). Rol en la ciencia de datos • Combustible para modelos: Sin datos, no hay machine learning, pronósticos ni automatización. • Fuente de verdad: Permiten validar hipótesis o intuiciones con evidencia cuantitativa. • Base para innovación: Detectar oportunidades ocultas (ej: tendencias de consumo en retail). Datos vs. Información • Los datos son crudos (ej: "100 unidades vendidas en Lima el 10/05"). • La información es el dato contextualizado (ej: "Las ventas en Lima cayeron un 20% respecto al mes anterior").
19. Proyectos en Ciencia de datos : 10 principales componentes 1. Definición del Problema: • Importancia: ▪ Es el punto de partida crucial. Un problema bien definido asegura que el proyecto tenga un enfoque claro y esté alineado con los objetivos del negocio. ▪ Implica comprender a fondo el contexto del negocio, identificar las preguntas clave que se deben responder y establecer los objetivos del proyecto. • Actividades Clave: ▪ Identificar los stakeholders y sus necesidades. ▪ Definir claramente el problema de negocio. ▪ Establecer objetivos medibles y alcanzables. ▪ Determinar el alcance del proyecto. 2. Recolección de Datos: • Importancia: ▪ La calidad y cantidad de los datos son fundamentales para el éxito del proyecto. ▪ Implica identificar las fuentes de datos relevantes, extraer los datos y almacenarlos de manera adecuada. • Actividades Clave: ▪ Identificar fuentes de datos internas y externas. ▪ Determinar la disponibilidad y calidad de los datos. ▪ Planificar y ejecutar la extracción de datos. ▪ Almacenar los datos de forma segura y eficiente.
20. Proyectos en Ciencia de datos : 10 principales componentes 3. Limpieza de Datos: • Importancia: ▪ Los datos del mundo real suelen ser incompletos, ruidosos e inconsistentes. ▪ La limpieza de datos es esencial para garantizar la calidad de los datos y la precisión de los modelos. • Actividades Clave: ▪ Manejar valores faltantes. ▪ Eliminar datos duplicados. ▪ Corregir errores e inconsistencias. ▪ Transformar los datos a un formato adecuado. 4. Análisis Exploratorio de Datos (EDA): • Importancia: ▪ El EDA permite comprender la estructura y las características de los datos. ▪ Ayuda a identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos. ▪ Proporciona información valiosa para la ingeniería de características y la selección de modelos. • Actividades Clave: ▪ Visualizar los datos mediante gráficos y tablas. ▪ Calcular estadísticas descriptivas. ▪ Identificar relaciones entre variables. ▪ Detectar valores atípicos.
21. Proyectos en Ciencia de datos : 10 principales componentes 5. Ingeniería de Características: • Importancia: ▪ La ingeniería de características consiste en crear nuevas variables a partir de las existentes. ▪ Características bien diseñadas pueden mejorar significativamente el rendimiento de los modelos. • Actividades Clave: ▪ Transformar variables existentes. ▪ Crear nuevas variables a partir de combinaciones de variables. ▪ Seleccionar las características más relevantes. 6. Selección de Modelos: • Importancia: ▪ Elegir el modelo adecuado es crucial para lograr los objetivos del proyecto. ▪ La selección del modelo depende del tipo de problema y de las características de los datos. • Actividades Clave: ▪ Evaluar diferentes modelos. ▪ Seleccionar el modelo con el mejor rendimiento. ▪ Justificar la selección del modelo.
22. Proyectos en Ciencia de datos : 10 principales componentes 7. Entrenamiento de Modelos: • Importancia: ▪ El entrenamiento del modelo consiste en ajustar los parámetros del modelo a los datos de entrenamiento. ▪ El objetivo es que el modelo aprenda los patrones y relaciones presentes en los datos. • Actividades Clave: ▪ Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. ▪ Entrenar el modelo con los datos de entrenamiento. ▪ Ajustar los hiperparámetros del modelo 8. Evaluación de Modelos: • Importancia: ▪ La evaluación del modelo permite medir su rendimiento y determinar su capacidad de generalización. ▪ Es esencial para asegurar que el modelo sea preciso y confiable. • Actividades Clave: ▪ Evaluar el modelo con los datos de prueba. ▪ Utilizar métricas de evaluación adecuadas (precisión, recall, F1-score, etc.). ▪ Analizar los errores del modelo.
23. Proyectos en Ciencia de datos : 10 principales componentes 9. Resultados e Interpretación: • Importancia: ▪ Los resultados del modelo deben ser interpretados y traducidos a información útil para el negocio. ▪ Es fundamental comprender el significado de los resultados y su impacto en la toma de decisiones. • Actividades Clave: ▪ Analizar los resultados del modelo. ▪ Interpretar los resultados en el contexto del problema de negocio. ▪ Identificar los insights clave. 10. Comunicación de Resultados: • Importancia: ▪ La comunicación efectiva de los resultados es esencial para que los stakeholders comprendan el valor del proyecto. ▪ Los resultados deben presentarse de manera clara, concisa y visualmente atractiva. • Actividades Clave: ▪ Crear visualizaciones claras y concisas. ▪ Preparar informes y presentaciones. ▪ Comunicar los resultados a los stakeholders.
24. Herramientas y Tecnologias mas comunes • Lenguajes de Programación: Python, R. • Bibliotecas y Frameworks: Pandas, NumPy, Scikit- learn, TensorFlow, PyTorch. • Bases de Datos: SQL, NoSQL. • Plataformas de Big Data: Hadoop, Spark. • Herramientas de Visualización: Tableau, Power BI. • Herramientas de DevOps: Jenkins, Docker, Kubernetes.
25. Ética y Gobernanza en Ciencia de Datos Contexto: La ciencia de datos transforma industrias, pero conlleva riesgos éticos y legales. Objetivo : Entender cómo mitigar sesgos algorítmicos y cumplir normativas como el GDPR para crear soluciones responsables. ¿Qué son los sesgos algorítmicos? • Definición: Errores sistemáticos en modelos que generan resultados discriminatorios. • Fuentes comunes: • Datos históricos sesgados (ej: contrataciones pasadas dominadas por un género). • Diseño de variables inadecuado (ej: código postal como proxy de raza). • Ejemplo emblemático: • Amazon (2018): Su herramienta de reclutamiento penalizaba palabras como "mujer" en currículos. Impacto en la Sociedad • Casos reales: • Sistema judicial COMPAS (EE.UU.): Mayor probabilidad de clasificar a afroamericanos como reincidentes. • Bancos que deniegan créditos: Sesgos en scoring por edad o ubicación. • Consecuencias: • Discriminación institucionalizada. • Pérdida de confianza en la tecnología. Mitigación de Sesgos • Técnicas técnicas: • Balanceo de datos: Sobre/muestreo de grupos subrepresentados. • Métricas de equidad: Paridad demográfica, igualdad de oportunidades. • Herramientas: IBM AI Fairness 360, Google What-If Tool. • Acciones organizacionales: • Auditorías externas de modelos. • Equipos multidisciplinarios (éticos, legales y técnicos).
26. Cumplimiento de GDPR y Protección de Datos ¿Qué es el GDPR? • Definición: Reglamento General de Protección de Datos (UE, 2018). • Principios clave: • Consentimiento explícito y revocable. • Minimización de datos (solo recopilar lo necesario). • Derecho al olvido y portabilidad de datos. Desafíos en Ciencia de Datos • Problemas comunes: • Anonimización insuficiente (ej: datos de ubicación que identifican personas). • Uso de datos sensibles (raza, religión) sin justificación. • Ejemplo sancionador: • Meta (2023): Multa de €1,200M por transferir datos de europeos a EE.UU. Estrategias de Cumplimiento • Técnicas de privacidad: • Enmascaramiento: Tokenización, cifrado de datos. • Privacidad diferencial: Inyectar ruido estadístico para evitar identificación (usado por Apple). • Gestión organizacional: • Privacy by Design: Integrar privacidad desde el diseño del modelo. • DPO (Data Protection Officer): Figura obligatoria en empresas que manejan datos masivos.
27. Retorno de Inversion en proyectos de Ciencia de datos 03 ABRAHAM ZAMUDIO https://www.linkedin.com/in/abraham-zamudio/
28. Introduccion Al calcular el ROI (Retorno de la Inversión) en un proyecto de ciencia de datos, es crucial considerar elementos técnicos, operativos y estratégicos para garantizar una evaluación realista y alineada con los objetivos del negocio. La mayoría de las fórmulas de ROI del equipo de datos se centran en alguna versión del siguiente cálculo: Beneficio neto / Inversión Y si bien su simplicidad sin duda tiene valor, no captura todo el valor del equipo de datos. Por ejemplo, ¿cómo se captura el valor de: 1. Un panel de control de abandono de clientes 2. Un conjunto de datos que admite consultas ad hoc sobre comportamientos de interacción 3. Una migración a una nueva pila de datos que admite un procesamiento más rápido y escalable 4. Aumento de la adopción de datos en un 30% como resultado de una iniciativa de calidad de datos
29. ROI4DSP : 7 elementos clave 1. Definición clara de objetivos del proyecto • ¿Qué problema resuelve? (Ej: reducir costos operativos, aumentar ventas, optimizar inventario). • Métricas de éxito: Indicadores cuantificables (Ej: incremento del 15% en conversiones, reducción del 20% en churn). • Alcance temporal: ¿En qué plazo se esperan resultados? (corto, mediano o largo plazo). 2. Costos asociados al proyecto Costos directos • Recursos humanos: Salarios de científicos de datos, ingenieros y analistas. • Infraestructura tecnológica: Licencias de software (ej: Tableau, TensorFlow), servicios en la nube (AWS, Azure), almacenamiento de datos. • Adquisición de datos: Costos de APIs, sensores, o bases de datos externas. • Capacitación: Formación del equipo en herramientas o metodologías nuevas. Costos indirectos • Tiempo de implementación: Horas dedicadas por equipos no técnicos (ej: reuniones con áreas comerciales). • Mantenimiento: Actualizaciones de modelos, monitoreo de resultados. • Oportunidad: Recursos desviados de otros proyectos.
30. ROI4DSP : 7 elementos clave 3. Beneficios esperados Beneficios tangibles • Aumento de ingresos: Ventas adicionales por recomendaciones personalizadas o precios dinámicos. • Reducción de costos: Menos desperdicio en inventario, optimización de rutas logísticas. • Eficiencia operativa: Ahorro de tiempo en procesos automatizados (ej: reducción de horas manuales en reportes). Beneficios intangibles • Mejora en la toma de decisiones: Menor dependencia de la intuición. • Ventaja competitiva: Diferenciación mediante innovación (ej: chatbots predictivos). • Satisfacción del cliente: Retención por experiencias personalizadas. 4. Calidad y disponibilidad de los datos • Integridad: ¿Los datos están completos y limpios? (Ej: ausencia de valores nulos o duplicados). • Relevancia: ¿Los datos capturan las variables críticas para el modelo? • Frecuencia de actualización: Datos en tiempo real vs. históricos (ej: impacto en modelos predictivos).
31. ROI4DSP : 7 elementos clave 5. Factores de riesgo • Riesgo técnico: Posibilidad de que el modelo no funcione como se espera (sobreajuste, sesgos). • Riesgo operativo: Resistencia al cambio en la organización o falta de adopción por los usuarios finales. • Riesgo externo: Cambios regulatorios (ej: GDPR) o fluctuaciones del mercado. 6. Escalabilidad y sostenibilidad • Capacidad de escalar: ¿El modelo puede manejar mayores volúmenes de datos o usuarios? • Actualizaciones futuras: Costos de reentrenar modelos con nuevos datos. • Integración con sistemas existentes: Compatibilidad con ERP, CRM u otras herramientas. 7. Benchmarking y alternativas • Comparación con soluciones no basadas en datos: ¿Es más rentable que métodos tradicionales? • ROI de referencia en la industria: Ej: En retail, un ROI del 200% es común en proyectos de optimización de inventario.
32. Key Performance Indicators (KPI) en ciencia de datos 04 ABRAHAM ZAMUDIO https://www.linkedin.com/in/abraham-zamudio/
33. Introduccion Si eres científico de datos, seguramente te habrás topado con el fenómeno de "trabajar a ciegas" (flying blind) con tu equipo de ciencia de datos, lo que significa trabajar sin KPI (Indicadores Clave de Rendimiento) claros. Sin KPI bien definidos, estamos trabajando a ciegas, sin tener claro cuál es nuestro objetivo. La falta de KPI no solo afecta a la ciencia de datos, sino que también deja a otros dominios relacionados con los datos susceptibles a evaluaciones subjetivas de rendimiento. Sin métricas cuantitativas, ¿cómo se puede evaluar objetivamente el impacto de un modelo de aprendizaje automático o un panel de visualización de datos? Por lo tanto, los KPI para un equipo de datos no son solo indicadores de rendimiento; son indicadores de supervivencia para el equipo y de crecimiento para la empresa. Ayudan a alinear el trabajo del equipo con los objetivos de la organización, permiten una evaluación objetiva y garantizan que seamos un activo estratégico en lugar de un centro de costes.
34. 10 Razones por las que Analizar KPI es Crucial en Ciencia de Datos 1. Alineación con Objetivos de Negocio o Los KPI conectan proyectos técnicos (ej: modelos de ML) con metas empresariales (ej: aumentar ventas en un 20%). o Ejemplo: En Netflix, el KPI "tiempo de visualización por usuario" guía el desarrollo de algoritmos de recomendación. 2. Cuantificación del Impacto o Permiten medir el éxito real de un modelo. Por ejemplo, un KPI como "reducción del churn en un 15%" justifica la inversión en un proyecto de retención. 3. Mejora Continua o Monitorear KPI como la precisión de un modelo o la tasa de falsos positivos ayuda a iterar y optimizar soluciones. o Caso: Amazon ajusta sus algoritmos de precios dinámicos si el KPI "margen de ganancia por producto" no alcanza lo esperado. 4. Toma de Decisiones Basada en Evidencia o Los KPI eliminan ambigüedades. Por ejemplo, en logística, un KPI como "tiempo promedio de entrega" determina si un modelo de optimización de rutas funciona. 5. Detección Temprana de Problemas o KPI como "latencia en procesamiento de datos" o "tasa de error en predicciones" alertan sobre fallos técnicos antes de que escalen. o Ejemplo: En banca, un aumento en el KPI "transacciones fraudulentas no detectadas" activa revisiones del modelo de fraude. 6. Optimización de Recursos o Priorizan esfuerzos en áreas críticas. Por ejemplo, si el KPI "ROI de campañas de marketing" es bajo, se reasignan presupuestos a estrategias más efectivas.
35. 10 Razones por las que analizar KPI's es Crucial en Ciencia de Datos 7. Mitigación de Riesgos o KPI como "sesgo en modelos de crédito" o "cumplimiento normativo (GDPR)" prevén impactos negativos legales o reputacionales. 8. Facilitan la Comunicación entre Equipos o Traducen resultados técnicos a métricas comprensibles para áreas no técnicas (ej: "aumento del 10% en conversiones" vs. "mejor precisión del modelo"). 9. Validación de Hipótesis o Los KPI verifican si una hipótesis es válida. Por ejemplo, en retail, un KPI como "ventas por categoría" prueba si la segmentación de clientes genera ingresos. 10. Escalabilidad y Crecimiento o KPI como "tiempo de respuesta del sistema" o "costo por predicción" determinan si un proyecto es sostenible al escalar (ej: plataformas de streaming que manejan millones de usuarios). Los KPI son la brújula que guía proyectos de ciencia de datos desde la experimentación hasta el impacto real. Sin ellos, incluso los modelos más sofisticados pueden volverse irrelevantes para el negocio. Como dijo Peter Drucker: "Lo que no se mide, no se puede mejorar".
36. Storytelling con Datos: Transformando Insights en Acciones Estratégicas 05 ABRAHAM ZAMUDIO https://www.linkedin.com/in/abraham-zamudio/
37. Storytelling : Introducción ¿Por qué el storytelling es clave en datos? • Dato crudo: "El 65% de las decisiones empresariales se basan en datos, pero solo el 20% de los insights se implementan" (Gartner). • Problema: La brecha entre análisis técnicos y acción estratégica. • Ejemplo inspirador: Cómo Netflix usa storytelling para convencer a estudios de producir series basadas en patrones de visualización. El rol del storytelling en desarrollo de software • Casos de uso: Presentar métricas de rendimiento de aplicaciones, justificar nuevas funcionalidades, comunicar hallazgos de análisis de usuarios. Elementos Clave del Storytelling con Datos : De Datos a Narrativa Estructura básica: • Contexto: ¿Qué problema resuelve el dato? (Ej: caída del 30% en retención de usuarios de una app). • Conflicto: ¿Qué desafío o patrón se identificó? (Ej: usuarios abandonan tras 2 días por falta de onboarding). • Resolución: Propuesta basada en datos (Ej: rediseñar el flujo de onboarding con A/B testing). Herramientas visuales: • Gráficos efectivos vs. engañosos (evitar chartjunk). • Uso estratégico de colores y jerarquías (ej: rojo para alertas, azul para tendencias positivas). Elementos Clave del Storytelling con Datos : Psicología del Storytelling Enganchar a la audiencia: • Técnica del "¿Y si...?: Ej: "¿Y si perdemos el 30% de clientes por no actuar?" • Datos emocionales: Combinar métricas con testimonios (ej: feedback de usuarios frustrados). Ejemplo práctico: • Cómo un equipo de DevOps usó una historia de "viaje del héroe" para priorizar la corrección de bugs críticos.
38. Storytelling : Técnicas para Desarrollar Historias con Datos Frameworks de Narrativa 1. Pyramid Principle (McKinsey): • Empezar con la conclusión → Justificar con datos → Detallar evidencias. • Caso: Presentar una recomendación de migración a la nube basada en costos y rendimiento. 2. Situación-Complicación-Solución (SCS): • Ejemplo: • Situación: 40% de errores en despliegues. • Complicación: El 70% se deben a configuraciones manuales. • Solución: Automatizar con herramientas como Ansible (respaldado por datos de reducción de errores en pilotos). Herramientas Técnicas para Storytelling 1. Visualización interactiva: • Librerías: Plotly (Python), D3.js. • Dashboards en Power BI/Tableau con filtros dinámicos para explorar escenarios. 2. Narrativa en código: • Jupyter Notebooks como historias ejecutables: Explicar el análisis paso a paso con Markdown. • Demo rápida: Notebook que muestra cómo una mejora en el algoritmo redujo el tiempo de carga de una app. Adaptar el Mensaje a la Audiencia 1. Para ejecutivos: • Enfocarse en ROI y métricas de alto nivel (ej: reducción de costos operativos). • Ejemplo: Gráfico de líneas mostrando ahorros acumulados tras optimizar servidores. 2. Para equipos técnicos: • Detalles de implementación y benchmarks (ej: comparación de latencia antes/después).
39. Storytelling : Caso Práctico Caso: Cómo Slack Usó Storytelling para Rediseñar su API • Contexto: Aumento del 25% en tickets de soporte por integraciones fallidas. • Análisis: Datos mostraron que el 60% de los errores ocurrían en la autenticación OAuth. • Historia construida: • Visual: Diagrama de flujo de la API con puntos de fallo resaltados. • Narrativa: "Cada error en OAuth cuesta 2 horas de soporte y $150 en recursos". • Resultado: Priorizaron la documentación interactiva de la API, reduciendo errores en un 40%.
40. Storytelling : Errores Comunes y Cómo Evitarlos • Error 1: Sobrecargar con datos. • Solución: Regla del 3: máximo 3 gráficos clave por presentación. • Error 2: Ignorar el storytelling en repositorios técnicos (ej: commits o informes). • Solución: Usar mensajes como "Fix: Optimización de queries SQL (reduce tiempo de respuesta en 200ms)". • Error 3: No validar con la audiencia. • Solución: Testear la historia con un colega no técnico antes de presentar.
41. Muchas gracias por su atencion