[MUSIC] ¿Qué es la analítica descriptiva? [MUSIC] En esta clase, nos enfocaremos en comprender la analítica descriptiva, su aplicabilidad y fases, para analizar la historia basándose en datos. Con un buen desarrollo analítico descriptivo, se podrán saber y comprender de mejor forma los eventos pasados. Y adquirir mayor conocimiento de aquellas decisiones o escenarios que resultaron favorables o desastrosos. Así se podrá adquirir una comprensión acabada de dónde nos encontramos situados organizacionalmente. En esta clase, revisaremos los siguientes temas. Tema 1, ¿qué se entiende por analítica descriptiva? Tema 2, aplicación de la analítica descriptiva. Tema 3, causalidad y correlación. Y tema 4, fases de la analítica descriptiva. La analítica descriptiva se ocupa principalmente de dar respuesta a la siguiente pregunta. ¿Qué es lo que pasó en nuestro negocio? El flujo tradicional de la analítica descriptiva considera la recolección de datos históricos. Luego organizarlos, para finalmente presentarlos de una forma que sea fácil de comprender. La analítica descriptiva puede ser concebida como un punto de partida necesario de obtención y preparación de datos. Que puede luego evolucionar en técnicas más avanzadas de analítica predictiva y prescriptiva. Lo más común en analítica descriptiva es usar herramientas matemáticas y estadísticas relativamente sencillas, como promedios y porcentajes de cambio. Como también herramientas gráficas que permiten reportar los datos amigablemente. Gracias a su relativa facilidad de comprensión, la analítica descriptiva puede llegar a una gran audiencia. Lo que es una gran ventaja desde el punto de vista de la comunicación estratégica organizacional. Con analítica descriptiva, podemos explorar las razones de un determinado fenómeno, por ejemplo, con grupos focales. Comprender con mayor detalle una determinada situación, por ejemplo, con encuestas. O evaluar las causas que generan el fenómeno, por ejemplo, con experimentos. Imaginemos que dirigimos una empresa de delivery como Uber Eats o Rappi. Y nos damos cuenta de que los reclamos de clientes en una determinada comuna han aumentado significativamente. A través de analítica descriptiva, podríamos explorar las razones de estos reclamos, por ejemplo, producto de atrasos o de errores en las entregas. También podríamos observar con mayor detalles quiénes se ven afectados. Por ejemplo, quiénes reciben productos de un determinado proveedor o en qué horarios se producen los reclamos. Por último, podríamos evaluar los motivos que causan estos inconvenientes, por ejemplo, falta de repartidores o problemas de conectividad. A continuación, te invitamos a responder la siguiente pregunta. Respecto al punto referente a la causalidad, es muy importante comprender que correlación es distinto de causalidad. Dicho de otra forma, que la existencia de correlación entre dos variables no implica causalidad entre ellas. Esto es de gran relevancia en la administración de las organizaciones y en la sociedad, ya que, por ejemplo, se podría decir que existe una correlación entre la lluvia y las ventas. Pero es muy distinto decir que la lluvia produce ventas, a menos que vendas paraguas. En los medios, vemos regularmente titulares con sugerencias de causalidad que ignoran este fenómeno. Como por ejemplo, un titular que mencionaba que los perros pueden ayudar a vivir más. Para sugerir esto, el artículo se basaba en un estudio que concluía que la tenencia de perros conllevaba una reducción de un 24% en todas las causas de mortalidad. Este estudio mencionaba también que era una observación con una muestra pequeña y que no había sido ajustado por otras variables, por lo que seguramente presentaba sesgo de selección. Este sesgo estadístico en que se presenta un error en la selección de los participantes en un estudio. Entonces, probablemente las personas que poseían perros tenían mejor situación económica, eran más felices y practicaban más ejercicios que las personas que no tenían un perro. Siendo estas las principales razones que causaban mayor longevidad. Los y las invito a profundizar sobre este contenido leyendo el artículo sobre correlación causalidad y se menciona este ejemplo, haciendo clic en el enlace del materail complementario de la plataforma. Muchas veces en la situaciones organizacionales y de los negocios no es evidente que entre variables correlacionadas exista una relación causa efecto. Por lo que la sugerencia es investigar con mayor detalle. Por ejemplo, se pueden realizar experimentos donde uno trate de probar sus hipótesis en diversos escenarios. Quienes quieren entretenerse viendo correlaciones entre variables sin mayor sentido, pueden leer el libro Spurious Correlations de Tyler Vigen, o explorar su sitio web. Existen varias formas de explicar las fases de la analítica descriptiva. Y una de las más simples es hablar de las fases asociadas al data aggregation, proceso de recolección y organización de datos. Luego el data mining, proceso de descubrimiento de patrones y tendencias en los datos. Y finalmente, a la visualización de los datos. Pueden ver los cinco pasos propuestos de la analítica descriptiva por Dan Vesset de IBM haciendo clic en el enlace del material complementario de la plataforma. A continuación, te invitamos a responder la siguiente pregunta. Una fase que puede ser considerada como previa o como la primera fase de la analítica descriptiva es el establecer las métricas del negocio. Estas métricas, comúnmente llamadas KPIs, siglas en inglés de Key Performance Indicators, están asociadas al logro y avance para alcanzar un determinado objetivo organizacional. Por ejemplo el aumento de la satisfacción de clientes o de las ventas. La formulación de los objetivos organizacionales y los KPIs son un proceso fundamental asociado al planeamiento estratégico de cada organización. Está fuera del alcance de este curso profundizar en planeamiento estratégico, por lo que aquí solo mencionamos su relevancia. Durante esta clase, vimos qué se entiende por analítica descriptiva, la cual nos permite responder la pregunta, qué es lo que pasó en nuestro negocio. Vimos los principales usos de analítica descriptiva. Y la relevancia de distinguir entre correlación y causalidad. Por último, propusimos tres fases de la analítica descriptiva, que nos ayudarán a comprender de mejor forma su aplicabilidad. [MUSIC]
