ESTRATEGIA DE NEGOCIO BASADA EN DATOS

Como un aleteo de una mariposa en Brasil . podría provocar un
tornado en Texas

– La teoría del caos

Tiene tiempo que he estado leyendo artículos de inteligencia artificial “IA”, todos estos enfocados en resultados o aplicativos ya creados como es el caso de CHATGPT . y uno que otro artículos con el enfoque temáticos de regularizaciones y sobre superioridad de la IA ante el humano. Pero cuando estuve investigando sobre el tema de business intelligence “BI”, en un curso que tuve para una titulación , recordé bastante el tema de como es que algo llega a tomar una decisión. Dicha respuesta se puede encontrar en la información “los datos” y esto desemboca en la gran pregunta ¿Cuáles son las fuentes de información?. Así que no se puede ser inteligente sin saber de donde viene las conclusiones. El gran ejemplo que puedo nombrar es el BARD de google donde respondió incorrectamente una pregunta sobre el telescopio de James Webb. Y esto solo nos puede llevar a una pregunta. ¿Conocemos las respuesta , Sabemos la respuesta ò solo emitimos respuesta?

Cuando tuve la primera clase de dicho curso de BI , todo lo relacione con el tema matemático de la Teoría del caos . Y es que muy aparte de llevar matemáticas estos dos temas tienen incrustada una cosa bastante creativa que es el buscar los porqués de una situación. Como el ejemplo del meteorólogo Edward Lorenz , realizar un modelo matemático para pronosticar el estado del tiempo. El cual a partir de ingresar varias variables como son : Temperatura , presión , etc . Aun computador y esperar los resultados para luego compararlos y ver resultados diferentes. Y preguntarse – Como esto es posible si se tiene un mismo modelo matemático y hasta donde se sabe las matemáticas son exactas.

Indagando un poco dicha excentridad llegó a conclusiones la cual determino que al añadir nuevas variables con omisiones de decimales, repercute a los resultados y esto se produce el tan anhelando efecto mariposa. “ pequeñas variaciones banales , pueden generar cambios enormes. Pues bien. Lo que hizo este científico fue crear una metodología de resultados a base de obtener datos , transformarlos , cargarlos y visualizarlos. Solo para llegar a conclusiones divergentes y así crear una teoría que se transformó en conocimiento.

EL Business Intelligence “Inteligencia de negocios”. No es más que la formalización del mismo problema planteado anteriormente pero llevado al sector empresarial. Donde se tiene el mismo problema caótico que es buscar respuestas. Y los únicos que podrían contestar esto son : Los datos y las personas; Pero las personas manejan una forma peculiar de ver la realidad y los negocios son negocios al final todo se reduce en dinero y pondré la palabra conocimiento solo para no entrar en debates, aunque todos sabemos que si algo funciona bien por qué compartirla.

Así que esta técnica se inclina mejor por los datos los cuales han sido generados por años por personas , computadoras , máquinas y hoy en día generados por redes sociales. El incluir todas estas variables en un Software lo cual se podría traducir en un modelo matemático genera resultados. Pero últimamente las empresas ya no esperan cosas como 2 + 2 = 4. Buscan profundizar más allá de esos resultados, se
vive en un mundo Capitalista y la competencia forma parte de este sistema por lo que conocer puntos estratégicos para la toma de decisiones es vital y si se hace de manera rápida es un jaque mate. Por lo que los paradigmas de inteligencia de negocios cada día cambian y esto no es más que evolución de mercados. Por lo que hoy en día el BI. No es más que toda una arquitectura de tecnologías , herramientas y procesos bien definidos para obtener resultados confiables de una manera precisa y detallada para la toma de decisiones. Así que en pocas palabras se trata de controlar el caos de toda la información creada para transformarla en conocimiento.

Por lo que se debe hacer mucha énfasis en la palabra “Procesos bien definidos”. Para evitar la fragmentación de resultados y unificarlos en una única verdad.

Pero como lo hemos mencionado y aunque esta metodología de crecimiento se incline por los datos no debe descartar el ecosistema en donde está integrado en el cual interactúan : Personas y Infraestructura Tecnológica . Los cuales de alguna manera deben ser incluidos como variables. Recuerden la teoría del caos. – Cualquier variación dentro del sistema puede llevar a cambios inesperados. Por lo que es importante controlarlas y verificarlas. Mediante marcos como son MOF y ITIL. Los cuales les permitirán anexar como subproceso. Recordemos que lo que no se mide no se controla; lo que no se controla no se gestiona y lo que no se gestiona no se mejora. Y esto último es la culminación de este paradigma de ver los negocios la mejora constante. Tomando como punto de partida la transformación datos.

Concluyendo un poco este extenso tema me gustaría hacer hincapié en la fuente de datos. La cual será la materia prima para el inicio de esta técnica. Y es que solo he oído la parte ETL; del como el data mining procesa los datos para exportar la información a esos grandes cubos que son el data warehouse o data mart para luego representarlos en dashboard , reportes y KPIs. Para así tomar una decisión.

Pero qué proceso hay en las fuentes de datos. La creencia de que sumarle una red social o anexar otra base de datos puede ser bueno o malo para los resultados. Y es que vivimos en un mundo donde datos nos sobran y cualquier puede decir. Más vale que sobre lo que falte. Pero volviendo al tema de la teoría del caos. Creo que ahí está realmente el problema y espero que el BIG DATA me de la respuesta. ya
que aun tengo mis dudas de donde entra realmente esta herramienta y si es después de que tienen los datos. Solo me queda decir. El que come basura defeca basura.