¿Qué es la ciencia de negocios de Tableau?

En Tableau, trabajamos para lograr que más personas usen los datos en sus tareas diarias en la empresa, entre otras cosas. El potencial de las personas se libera cuando son capaces de pensar con los datos, y cuando el análisis se basa en formular y responder preguntas en lugar de aprender a usar un software complejo o nuevas habilidades. Esto, además, ofrece resultados excepcionales. Sin embargo, existen muchas barreras entre las personas que confían en los datos y el análisis sofisticado necesario para tomar las mejores decisiones con ellos.

Para superar estos obstáculos, desarrollamos un nuevo tipo de análisis, la ciencia de negocios de Tableau. Esta permite que las personas de negocios tengan acceso a las funcionalidades eficaces de la ciencia de datos.

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otros métodos estadísticos han sido usados históricamente por científicos de datos para solucionar problemas. Muchas organizaciones tienen pequeños equipos de ciencia de datos centrados en resolver problemas específicos, críticos para la empresa y que afectan a todos. Sin embargo, existe una gran cantidad de decisiones empresariales que se basan en la experiencia y el conocimiento, y no solo en datos. Estas serían mucho más eficaces si se aplicaran técnicas de análisis más avanzadas.

Aquí es donde vemos una oportunidad para democratizar las funcionalidades de la ciencia de datos y minimizar la necesidad de compensar entre la precisión extrema, el control, el tiempo para acceder a la información y la capacidad de tomar medidas sobre esta información mientras sigue siendo relevante. En Tableau, el análisis siempre se basó en permitir que las personas hagan la siguiente pregunta, exploren su siguiente hipótesis y prueben su siguiente idea. Ahora, lo llevamos a un nivel superior y ayudamos a más personas a mejorar su juicio personal con una inteligencia artificial práctica y ética que incorpora predicciones a los problemas empresariales actuales. 

Al proporcionar una inteligencia artificial fácil de comprender y herramientas de análisis predictivo a analistas y usuarios corporativos, la ciencia de negocios ayuda a las personas a tomar decisiones de manera rápida y con confianza en la organización. Al mismo tiempo, amplía los casos de uso del análisis y profundiza la comprensión de sus propios datos.

¿Qué es la ciencia de negocios de Tableau?

La ciencia de negocios es una nueva categoría de análisis impulsado por inteligencia artificial. Permite a las personas con experiencia en el campo tomar decisiones más inteligentes con mayor rapidez y confianza al reconocer que no todos los problemas requieren precisión en detrimento de la velocidad y del contexto del negocio. Las soluciones de la ciencia de negocios también son rigurosas y precisas, pero otorgan control y flexibilidad a quienes toman las decisiones a fin de determinar qué necesitan para el caso de uso en cuestión. Algunos ejemplos de cómo los usuarios pueden tener control son los datos de entrada, la selección de variables y la configuración de umbrales. Los expertos del negocio pueden ofrecer una experiencia totalmente automatizada o realizar cambios guiados en el proceso de creación de modelos. Al dotar a más personas de inteligencia artificial gobernada y sin necesidad de código (como predicciones, planeamiento de escenarios hipotéticos y creación guiada de modelos), los equipos de la empresa pueden llevar a cabo más análisis por su cuenta.

La ciencia de negocios democratiza las funcionalidades de la ciencia de datos y ayuda a los expertos en el campo a comprender los factores clave que impulsan un modelo, sin tener que aprender a usar las herramientas tradicionales de ciencia de datos. Con experiencias de inteligencia artificial guiadas en manos de expertos en el campo, los equipos pueden aplicar el análisis avanzado para solucionar más problemas de la empresa. Además, serán capaces de tomar decisiones importantes de manera más rápida y rigurosa, sin dejar de tener en cuenta su juicio personal. No se trata de perfeccionar modelos extremadamente precisos, sino de guiar a las personas más involucradas en el problema en la dirección correcta. 

Después de todo, los negocios son intrínsecamente complejos e impredecibles. Es por ello que la experiencia en el campo y los conocimientos de las personas que comprenden su dinámica es fundamental. Por esta razón, la ciencia de negocios es increíblemente valiosa para abordar los problemas empresariales que los equipos de ciencia de datos no pueden tratar, ya sea por falta de recursos o tiempo.

¿Para quiénes creamos la ciencia de negocios de Tableau?

Desarrollamos la ciencia de negocios para que las personas familiarizadas con el contexto puedan comprender cómo es el negocio, cuáles son los factores importantes que lo impulsan y qué datos podrían resultar útiles para encontrar soluciones. Para usarla, no se requiere una experiencia técnica profunda, ni escribir, implementar o supervisar algoritmos. Debe permitir que los profesionales de negocios y los analistas de datos aprovechen las predicciones y la información que surgen de los modelos de aprendizaje automático, sin tener que aprender Python, estadística o cómo configurar los parámetros de un algoritmo. Al hacerlo, comenzará a desarrollar un equipo de expertos basados en los datos.

Hemos analizado innumerables escenarios en los que la ciencia de negocios es el enfoque correcto a fin de obtener el mejor resultado para la empresa. Esto incluye desde la calificación de clientes potenciales para marketing y la asignación de cuotas para los equipos de ventas, hasta la distribución y optimización de la cadena de suministro. Los departamentos de recursos humanos podrían utilizar la ciencia de negocios para evaluar la probabilidad de que un candidato acepte una oferta. Un equipo inmobiliario podría usarla para planificar dónde comprar oficinas y explorar los costos de trasladar a las personas de un lugar a otro. Muchos equipos podrían aplicarla a la asignación de recursos o presupuestos.

¿En qué se diferencia la ciencia de negocios de Tableau de la ciencia de datos?

Si bien la ciencia de negocios utiliza algunas de las mismas técnicas estadísticas y computacionales que la ciencia de datos, la experiencia en el campo y el tiempo para generar valor son más importantes que la precisión estadística. La ciencia de negocios se basa en una premisa diferente. Además, tiene otros objetivos y un tipo de usuarios habituales diferentes a los de la ciencia de datos.

En la ciencia de datos, el resultado es un algoritmo de aprendizaje automático que se puede implementar en producción para mejorar un proceso recurrente. A menudo, la ciencia de datos intenta responder una pregunta de “sí” o “no”, o determinar si un resultado previsto supera un cierto umbral. Por ejemplo, la detección de fraudes es un excelente caso de uso de la ciencia de datos. Con los datos históricos se “entrena” un algoritmo para reconocer los fraudes al analizar patrones en cientos de miles e incluso millones de ocurrencias. Luego, se obtiene una predicción sobre si una transacción es fraudulenta o no. Perfeccionar un modelo como este es fundamental. Esto se debe a que la más mínima diferencia en la precisión, incluso una fracción de un porcentaje, podría costarle a una empresa millones de dólares.

Con la ciencia de negocios, el objetivo es influir en un KPI, no perfeccionar un modelo hasta que sea el más preciso. Mediante un proceso de revisión y reimplementación más iterativo que el de los ciclos tradicionales de la ciencia de datos, la ciencia de negocios permite eliminar las barreras para que las personas familiarizadas con el contexto de la empresa puedan crear rápidamente modelos y utilizar predicciones. Más personas pueden obtener valor más rápidamente de estas técnicas de análisis avanzadas y tomar decisiones más inteligentes cuando y donde lo necesiten.

Por ejemplo, un comercio minorista podría querer saber qué producto agregar a sus tiendas para aumentar las ganancias en una región determinada. Un profesional de negocios entendería cómo ciertos factores como las relaciones con los proveedores, las tendencias regionales y otras implicaciones cualitativas relevantes podrían afectar la decisión. Una máquina sería incapaz de entender estos detalles. Con la experiencia humana, el juicio personal y el conocimiento del contexto, combinados con el rigor, la automatización y la capacidad de adaptarse de la información generada por máquinas, se logran mejores resultados comerciales. 

La ciencia de datos sería más adecuada para analizar la eficacia de una vacuna en un ensayo clínico. El problema de la distribución y asignación de una vacuna, un problema cuyos matices evolucionan continuamente y dependen en gran medida del juicio humano, sería más adecuado en cambio para la ciencia de negocios. Dicho más metafóricamente, Vincent van Gogh representaría a la ciencia de datos, mientras que alguien con una pintura por números de La noche estrellada representaría a la ciencia de negocios. La ciencia de datos es “37,7914° N, 122,3951° O + 2,03 x10^5 mm en 44,7° => 37,7932° N, 122,3947° O”. La ciencia de negocios es “Tome la tercera a la izquierda. Tenga cuidado con el tráfico. Llegó a One Market Street”.

Más información sobre la ciencia de negocios de Tableau

No podríamos estar más felices de crear este tipo de análisis basado en inteligencia artificial con el motor Einstein Discovery de Salesforce en Tableau. Esta tecnología probada y desarrollada con inteligencia artificial transparente y ética brinda a los equipos de negocios visibilidad de los principales factores que impulsan los resultados, así como la posibilidad de aparición de sesgos. Esto permite comprender más profundamente la información y tener más confianza a la hora de tomar decisiones. Además, está integrada directamente en los flujos de trabajo de la empresa. Así, los usuarios obtienen el mayor valor donde ya están trabajando.

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