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Las empresas y organizaciones a menudo están llenas de datos, datos que muchas veces necesitan ser homogeneizados, preclasificados, o reformulados (Data governance), antes de ser analizados o extraer de ellos descubrimientos relevantes para el negocio.
En algunas ocasiones hemos extraído información que no había sido puesta en contexto para comprender su relevancia, o en otras hemos hecho estudios que complementan las capas de análisis cuantitativo. Un buen ejemplo de dichos análisis es la adición en uno de los casos de Crédito Digital (link), donde hicimos una minería (extracción de datos) de redes sociales y canales de YouTube con el fin de detectar patrones semánticos (frases, ideas o conceptos) que a menudo se encuentran expresados masivamente en estos medios y que nos ayudan a confirmar algunas tendencias que encontramos en análisis cualitativos, en dicho estudio se analizaron más de diecisiete mil frases, con un contenido aproximado de doscientas cincuenta mil palabras.
En este orden de ideas muchas veces extraemos datos de fuentes abiertas, es decir datos que la administración pública o algunos organismos internacionales ponen a disposición para entender la dimensión estadística de aspectos relevantes para la mejora o diseño del servicio/producto en cuestión. Con esta información muchas veces generamos mapas que nos orientan en temas de ventas y marketing o que nos dan información demográfica sobre segmentos de mercado que son relevantes, toda esta información será incluida dentro del material de inspiración que utilizamos en nuestros procesos de cocreación con nuestros clientes (Design Thinking) a través del cual generamos las ideas y prototipos que el reto en cuestión merece.
Esta capacidad de extraer y analizar grandes cantidades de datos, en Codeck está liderada por el candidato a Doctor Augusto Cabrera y en su dimensión geográfica por el Doctor en geografía Miguel Uribe, ambos colaboradores tienen una alta capacitación técnica y analítica para aportar esta capa de información cuando entendemos que es necesaria. El análisis de dicha información también es multidimensional y en el equipo complementan su procesamiento las disciplinas de ingeniería y diseño centrado en las personas.
El análisis de bigdata muchas veces se complementa con un interpretación estadística de los datos de negocio que el cliente tiene, es decir no siempre es necesario analizar grandes volúmenes de datos, en algunos casos analizamos datos de ventas para generar predicciones, en otros analizamos datos de la experiencia de usuario (Cx) o también puede ser relevante sólo un análisis geográfico (GIS) que nos ayuda a entender la conectividad de un espacio o la relación de oferta que se genera para una población cercana.
Lo más importante en todo caso es comprender que estos análisis son parte de los resultados que usamos para diseñar o mejorar productos/servicios. Otro aspecto a destacar de nuestro trabajo es la creación de formas para capturar datos en función de las interacciones con los usuarios o la generación de los datos en función de objetivos de negocio en concreto, para esto último utilizamos metodologías de KPIs y métricas de desempeño (pero esto será objeto de otra entrada)
Recuerda que en Codeck diseñamos con argumentos y no con suposiciones, estamos para ayudarte.
Si quieres saber más sobre este u otros casos contacta con nosotros.
