¿Qué son los datos?
¿Cuál de estos autos comprarás?
 |
¿Qué quieres decir con que no puedes tomar esa decisión? ¿Estás pensando para ti mismo que necesitas más información? Probablemente lo haga si quiere tomar una buena decisión.
Entonces, ¿qué es lo que necesitas? ¡Necesitas datos! Esto también se aplica a las decisiones comerciales: más datos generalmente significa menos riesgo en la toma de decisiones. Cuanto mejores sean los datos, menor será el riesgo. Tomar una decisión sin datos aumenta el riesgo de que la decisión sea errónea.
Entonces, sabe que necesita muchos datos, pero ¿cómo se ven los datos? Probablemente esté pensando en muchos números y tal vez en algunos cuadros y gráficos. Pero los datos vienen en muchas formas y a menudo se clasifican como estructurados y no estructurados. Echemos un vistazo a lo que representan cada uno.
Datos estructurados
Algunos expertos en negocios estiman que alrededor del veinte por ciento de todos los datos utilizados en las decisiones comerciales son datos estructurados. Los datos estructurados se organizan fácilmente y generalmente se almacenan en bases de datos. Los datos estructurados generalmente consisten en información numérica y son objetivos. Simplemente son datos que existen, no hay interpretación.
Algunos tipos de datos estructurados pueden ser generados por una máquina , como datos que provienen de dispositivos médicos (frecuencia cardíaca, presión arterial), sensores de fabricación (rotación por minuto, temperatura) o registros del servidor web (cantidad de veces que se visita una página). Los datos estructurados también pueden ser generados por humanos : datos como edad, código postal y género.
Si pensamos en los datos estructurados que podría mantener un registro de servidor web, podríamos averiguar cuántas consultas de los clientes ha habido, cuánto tiempo se tardó en resolver un problema y cómo calificó el cliente su experiencia.
Entonces, en nuestro ejemplo de la elección entre automóviles, ¿qué datos estructurados desea saber?
 |
Estos datos son fácilmente comparables: 28 millas por galón es mejor que 16 millas por galón, y aunque el Saturn es más nuevo, solo tiene capacidad para 2 personas en comparación con 5 en el Jeep.
Veamos otro conjunto de datos. En el siguiente gráfico, podemos ver cómo la eficiencia del combustible, en millas por galón, ha cambiado a lo largo de los años para los automóviles de pasajeros, los vehículos más grandes y los camiones pesados.
 |
Todos estos son datos fácticos, pero es posible que los datos no le digan todo lo que desea saber. Lo que no podemos ver en estos datos es cómo el aumento de la eficiencia del combustible afecta el rendimiento o el precio, qué eventos históricos o la legislatura causaron estos cambios, o por qué no ha aumentado en absoluto para los camiones.
Después de obtener los hechos de los datos estructurados, busca fuentes de datos no estructurados para desarrollar el escenario.
Datos no estructurados
Los datos no estructurados pueden representar aproximadamente el 80% de la información que se utiliza para tomar buenas decisiones comerciales. Los datos no estructurados son más subjetivos y suelen tener mucho texto. Por lo general, no se puede colocar en una estructura de datos, como columnas o filas. Los datos no estructurados se pueden encontrar en documentos, presentaciones, audio, imágenes, videos, mensajes y libros. Los datos no estructurados también pueden provenir de sitios de redes sociales, como Facebook, LinkedIn, Twitter, Tumblr, Flickr, Yelp, YouTube y Pinterest. Algunos ejemplos de datos no estructurados incluyen reseñas de clientes que describen cómo se sienten acerca de una experiencia, desencadenantes identificados para la readmisión a la atención hospitalaria o conversaciones en el centro de llamadas.
Para nuestra decisión de compra de un automóvil, es posible que deseemos echar un vistazo a las reseñas de consumidores de Cars.com para ver lo que las personas que compraron el automóvil tienen que decir al respecto.
También podemos visitar sitios de redes sociales y preguntarles a nuestros amigos si tienen alguna experiencia con los automóviles, o mirar algunos de los folletos proporcionados por los fabricantes.
Tipos de datos usados juntos
Los datos estructurados proporcionan la información fáctica que necesitamos para tomar decisiones. La información fáctica se puede comparar fácilmente con manzanas. Por ejemplo, si nuestra única preocupación fuera el precio del coche que queremos comprar, todo lo que necesitaríamos son los datos estructurados del precio de cada vehículo. Los datos no estructurados proporcionan el por qué y, a menudo, no son directamente comparables. ¿Cómo podemos comparar las revisiones de los dos coches? Eran pensamientos subjetivos de la gente que compraba los coches.
Las empresas utilizarían datos no estructurados para proporcionar el «por qué» de una queja de un cliente. Los datos estructurados nos dirán quién llamó, cuándo llamó y qué calificación dio el cliente a la llamada. Los datos no estructurados nos dirán qué causó el problema por el que estaba llamando, por qué el cliente dio la calificación que dio y por qué pasó tanto tiempo antes de que se pudiera resolver el problema. Con esta información, una empresa podría concluir que su personal de servicio al cliente necesita capacitación adicional sobre cómo resolver problemas futuros.
Resumen de la lección
Definitivamente necesitamos más información o datos para tomar la decisión de comprar un automóvil que una imagen genérica. Aprendimos que necesitamos datos estructurados y no estructurados. Los datos estructurados son datos numéricos u objetivos. Los datos estructurados representan el 20% de lo que se necesita para tomar buenas decisiones comerciales y brindan la información que necesitamos, como qué tipo de automóvil o qué calificación dieron los clientes a su experiencia. Para tomar decisiones realmente buenas, necesitamos más que solo los hechos. También necesitamos datos no estructurados . Los datos no estructurados nos proporcionan el ‘por qué’: por qué una persona compró este automóvil en particular, o por qué un consumidor respondió de la manera en que lo hizo a una encuesta. Ambos tipos de datos nos brindan información valiosa, y cuanta más información tengamos a nuestra disposición, mejores serán nuestras decisiones.
Continúa con:
- Química
Adsorción frente a desorción
Conexión y desconexión ¿Alguna vez ha intentado usar cinta adhesiva para pegar algo a la...
- Administración
Tiempo de entrega Kanban frente a tiempo de ciclo
¿Cómo funciona Kanban? ¿Alguna vez recibió un mensaje de un amigo, pero esperó uno o...
- Contabilidad
¿Qué es la gestión de inventario? – Demanda frente a costo
Definición La gestión de inventario es la supervisión del pedido y el almacenamiento de suministros...
- Derecho empresarial
Anexo del contrato frente al anexo
Addenda de contrato y adjuntos de contrato: ¿no son lo mismo? Teresa y Jay van...
Selecciona un tema para seguir aprendiendo
