En el mundo empresarial actual, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable para tomar decisiones informadas. Este artículo explica cómo mejorar las métricas a través del análisis de datos, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, y cómo la metodología CRISP-DM puede guiar este proceso desde la recopilación de datos hasta la toma de decisiones inteligentes. Aprenderás a aplicar esta metodología de manera sencilla e intuitiva para optimizar tus métricas, mejorar procesos y tomar decisiones más fundamentadas.

La gestión eficaz de los datos y la toma de decisiones precisas son los pilares del éxito de cualquier organización. En un entorno cada vez más competitivo, las empresas deben desarrollar estrategias globales para optimizar sus métricas. Utilizar los datos de manera eficaz permite mejorar los procesos y aumentar la productividad. La metodología CRISP-DM proporciona un marco estructurado para transformar datos sin procesar en conocimientos prácticos, guiando a las organizaciones a través de cada fase del proceso de análisis de datos.

Metodología CRISP-DM

La metodología CRISP-DM (Estándar de procesos intersectoriales para minería de datos) es un enfoque estructurado y ampliamente aceptado para realizar proyectos de minería de datos. Esta metodología consta de seis fases, cada una de las cuales juega un papel crucial en la organización y ejecución de un proyecto de análisis de datos. Cada etapa se describe a continuación en detalle, proporcionando un enfoque práctico y fácil de entender.

Comprender el negocio y los datos: El primer paso es comprender los objetivos y necesidades comerciales desde una perspectiva de datos. Esto incluye reunirse con las partes interesadas para identificar cuestiones, oportunidades y objetivos clave. Al mismo tiempo, se comienza a analizar los datos disponibles, incluyendo la recopilación inicial, la identificación de la calidad y la familiarización con las variables más importantes. Imagina que trabajas para una empresa de fabricación de envases de plástico. Te reúnes con el gerente de producción, quien te explica que quiere reducir el tiempo de inactividad de las máquinas porque afecta la productividad. Juntos determinan que el objetivo principal es predecir los tiempos de inactividad para implementar un mantenimiento preventivo eficaz. Luego, recopilas los datos históricos y observas que hay inconsistencias y datos faltantes, y comienzas a explorar la estructura de esos datos para identificar patrones y anomalías.

Preparación y modelado de datos: La preparación de datos es una fase crítica que puede llevar la mayor cantidad de tiempo en un proyecto de análisis de datos. Esta fase implica limpiar y procesar los datos para que estén listos para ser modelados. A continuación, se seleccionan y aplican técnicas de modelado apropiadas, ajustando los parámetros del modelo y validando su desempeño. Resumes el proceso de preparación de datos eliminando duplicados, corrigiendo errores y completando valores faltantes. Luego, codificas y estandarizas las variables para garantizar que estén en un formato adecuado para el análisis. Seleccionas un modelo de regresión lineal para predecir los tiempos de inactividad y un árbol de clasificación para prever las paradas de las máquinas. Después de entrenar y ajustar los modelos, realizas una validación cruzada para asegurar su precisión y evitar redundancias.

Evaluación del modelo: precisión, recuperación y métrica F1: Para garantizar que los modelos desarrollados cumplan con los objetivos comerciales, es esencial evaluar su desempeño utilizando métricas sólidas. Entre las más importantes se encuentran la precisión, la recuperación y la puntuación F1.

Precisión (Accuracy): Esta métrica nos dice con qué frecuencia el modelo hace predicciones correctas. Por ejemplo, si un modelo tiene una precisión del 90%, significa que el modelo acertó el 90% de las veces. Esto es particularmente útil cuando se equilibran los casos positivos y negativos.

Recall (Sensibilidad): El recall nos dice qué tan bien el modelo identifica todos los casos positivos. Si tienes una enfermedad rara y un modelo de diagnóstico con un alto recall, significa que el modelo detecta la mayoría de los casos de la enfermedad, minimizando los falsos negativos. Esto es esencial en situaciones en las que no se pueden pasar por alto casos importantes.

F1 Score: El F1 score combina precisión y recall en una sola medida, brindando un equilibrio entre ambos. Esto es particularmente útil cuando tenemos una distribución desigual entre clases y necesitamos un equilibrio entre identificar casos positivos y evitar falsos positivos.

En el modelo de clasificación para predecir el tiempo de inactividad de la máquina, lograste un 92% de precisión, un 93% de recall y un 92.5% de F1 score. Esto muestra que el modelo no sólo es preciso en sus predicciones, sino que también es eficaz para identificar la mayoría de los valores atípicos (altos valores de recall) y mantiene un equilibrio adecuado entre precisión y recall.

Despliegue y seguimiento: Finalmente, los modelos se implementan en el entorno de producción donde se utilizarán para realizar predicciones en tiempo real. Esta fase también incluye la documentación del proyecto y la presentación de informes a las partes interesadas. Es fundamental mantener un seguimiento y actualización constante de los modelos para adaptarse a los datos cambiantes. Implementar los modelos en un dashboard interactivo desarrollado en Tableau, que permite a los gerentes de producción visualizar en tiempo real los tiempos de inactividad previstos y las probabilidades de que las máquinas paren. Capacitar al equipo sobre cómo utilizar el dashboard y documentar todo el proceso para referencia futura y mejora continua.

Transformación empresarial habilitada por datos

El análisis de datos, guiado por la metodología CRISP-DM, aplicado eficazmente, puede transformar los procesos de una empresa, optimizando la productividad y la eficiencia operativa. La mejora continua, utilizando técnicas avanzadas, garantiza que se obtenga el máximo valor de los datos.

Claves del éxito en el análisis de datos

• Monitoreo continuo: Es fundamental mantener un monitoreo continuo y actualizar los modelos para adaptarse a los cambios de datos.
• Educación continua: Fomentar la formación continua del personal en herramientas de análisis de datos es fundamental para mantener la competitividad.
• Exploración de nuevas técnicas: Evaluar y probar nuevas técnicas de procesamiento de datos y aprendizaje automático para continuar mejorando la precisión y utilidad de los indicadores.

Cultura de Datos: Fomentar una cultura organizacional que valore y utilice los datos en la toma de decisiones. Esto incluye capacitación continua, promoción del uso de datos en todos los niveles y la creación de incentivos para el uso efectivo de datos.

La clave del éxito radica en la comprensión y el uso estratégico de los datos. Transformar los datos en decisiones inteligentes es fundamental para alcanzar nuevos niveles de eficiencia y productividad.

Alejandro Varón – Consultor de Servicios Profesionales