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martes 31 de enero de 2023

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01/18/23

Cómo tomar decisiones basadas en el análisis de datos

Dante Mazzini

Repaso técnico de las disciplinas de ciencia de datos

 

Antes de comenzar, pensemos en que consiste el análisis de datos y cuáles son los rubros importantes dentro de un equipo de datos. Existen diferentes carreras, o subgrupos, que se encargan de procesar y extraer información, o “insights”, que generan un impacto en la organización para la cual estén trabajando. A grandes rasgos, podemos pensar en dos grupos, los que preparan los datos, y los que los analizan.

 

Preparación de datos

 

Son muchas las carreras dedicadas a operar, mantener y trasladar los datos, las cuales son de puro carácter técnico en cuanto a bases de datos, pero podemos agruparlas entendiéndolas como las personas en una organización dedicadas a procesar todas las operaciones realizadas por una empresa, desde una venta, a la conformación de un informe, y guardarlas de una manera estable, ordenada, accesible y segura.

 

Estos datos tienen que estar listos para usarse en operaciones cotidianas (como las ventas para un cierre de caja, o las operaciones bancarias y comerciales para un informe y control económico, e incluso información de usuarios para cargar un carrito virtual o físico para realizar una venta). Todos estos datos, una vez su uso diario o de períodos cortos, se deja de necesitar con alta frecuencia, pasa a consolidarse y almacenarse.

 

A veces esto se hace en bases de datos de depósito, estables en formato, y de manera ordenada, y otras veces, en diversos lugares, desde papel hasta varios formatos de bases de datos, de manera desordenada. Está claro que la calidad de los operadores de la base de datos, y/o del sistema de gestión que use la empresa, determinarán la calidad y simpleza con la que se haga esto.

 

Análisis de datos

 

Ahora, entra aquí el rol del profesional de datos, que se encarga de analizar esta información con el objetivo de generar un impacto. Uno de estos roles está ocupado por el analista de datos, rol del cual vamos a ver una muestra. Este se encarga de observar todos estos datos, manejarlos, cambiar su disposición, y entender sus relaciones, con el objetivo de obtener nueva información, a partir de la relación de estos.

 

Esto lo realiza con herramientas de datos, para extraerlos, y herramientas de presentación y visualización, como lo son Excel, PowerBi, Tableau, entre las más destacadas. El objetivo del analista de datos, no es el de explicar el trasfondo de su análisis, sino el de presentar resultados que sean éticamente correctos (de fuentes confiables y verificadas, y sin sesgos o interés en probar algo más allá de lo que los datos nos dicen) de manera que la audiencia que lea este análisis pueda entender estos descubrimientos, y pueda así tomar decisiones informadas.

 

El rol del analista de datos, se vuelve, así, esencial para cualquier organización que quiera entender los procesos de su empresa, y las relaciones que existen entre las decisiones tomadas, los factores externos, y las inversiones realizadas; con el cambio de parámetros que pueden ser de interés (desde la acidez de un medio en la reproducción celular, al tipo de inversión de publicidad y el impacto de este en las ventas, o la imagen de la organización).

 

Desarrollemos el análisis de datos

 

El análisis de datos nos permite poder pensar en profundidad la información que utilizamos en la toma de decisiones. Muchas veces, nos encontramos que, en cualquier proceso de gestión, surge la necesidad de enfocarse en elegir las prioridades, o tenemos que tomar decisiones basadas en información, la cual puede venir de muchas fuentes y en muchos formatos.

 

La teoria del derrame

 

En el análisis a continuación, nos enfocaremos en tratar de brindar algo de luz en un argumento que está comprobado por análisis mucho más cuantiosos que el mío, pero no para el caso particular de Argentina. El tema en cuestión es la teoría del derrame, argentinización de la teoría planteada por Simon Kutznets, en 1955, para explicar la relación entre el ingreso medio, y el aumento de la riqueza de un país.

 

Esta es una teoría que fue muy utilizada por gobiernos en Argentina, para dirigir la economía, priorizando el crecimiento bruto, por sobre el control en la distribución de la riqueza, alegando, que esta era un subproducto, de relación directa, con el crecimiento de la economía en general. Si los sectores productivos, en particular los tenedores del capital productivo, aumentan sus ganancias y capacidad, entonces, esto tendrá un impacto positivo directo sobre la población.

 

Esta teoría, que sigue enseñándose en universidades muy importantes, de algunos países desarrollados, es una teoría que disfrutó de muchísimo cabildeo, lo que hizo que hasta el mismo Kutznets, que encontró a su planteo original como falto de contexto real, o mejor dicho completo, refutara esta precaución sobre su veracidad, luego de unos años de buen trato por parte de sectores del poder económico, y presentara sus hallazgos, como una teoría basada en fundamentos sólidos.

 

Veremos, además, como es que esta, con un análisis superficial, puede ser fácilmente aceptable, pero que, analizando profundamente el tema, no existe una correlatividad fuerte entre el enriquecimiento de algunos, y el beneficio de muchos.

 

Los datos

 

Los datos que usé vienen de fuentes comprobables, y explicitas para poder buscar y comprobar por mano propia. Pero, fueron tratadas por mi parte para ser claramente entendibles, y homologarlas en una moneda, para poder tener solo una unidad de valor entendible entre todos los parámetros.

 

Los gráficos están determinados en años, y en promedio total, o en dólares americanos de 1992, ajustados a la inflación de dicho país intermensualmente. También cabe destacar, que muchos datos estaban originalmente en pesos, y que convertí a dólares también con relaciones intermensuales, para luego ser adaptados al dólar 1992. De esta manera, emulamos una relación fija con el dólar, y una inflación 0, donde veremos fluctuaciones naturales en la economía y el salario.

 

Por último, cabe destacar, que existen muchos otros datos que son sumamente relevantes en términos de distribución de la riqueza, como la acumulación y distribución de capital y propiedad privada, así factores como acceso a la educación, y otros servicios esenciales. Pero en este caso, elijo enfocarme en el poder de bolsillo promedio del argentino, a modo de refutar la teoría original. Los invito a leer “El Capital en el siglo XXI” de Thomas Piketty, donde se realiza esta refutación de manera más metodológica, y con un espacio temporal y demográfico muchísimo más amplio.

 

 

En este gráfico podemos entender que tan fácil es aceptar o apoyar la teoría del derrame. Podemos ver, en términos simples, una relación que pareciera directa, entre el PBI por persona, y el ingreso promedio, el SMVM (Salario Mínimo Vital y Móvil) y la jubilación mínima. Podemos también notar tendencias económicas propias de cada gobierno, con éxitos, fracasos y crisis.

 

Es por eso que es importante prestar atención a lo que, tal vez, un analista pueda mirar, o mejor dicho, esté acostumbrado a buscar. En una inspección más aguda sobre el gráfico, podemos observar una variación entre las distancias de las diferentes líneas con respecto al eje vertical. Podemos notar que, en momentos, las brechas positivas y negativas, aumentan y disminuyen, mostrando la diferencia de relaciones que se están dando.

 

 

En el segundo gráfico, podemos ver de manera más clara, como existe una gran variación en la relación, o participación del ingreso, con respecto al PBI per cápita, el cual es independiente con respecto al valor del último.

 

Conclusiones

 

Podemos determinar, que un país puede experimentar crecimiento económico, sin tener participación en la riqueza, y que lo contrario puede suceder. Claramente, perdimos mucho terreno en términos de igualdad económica con respecto a años anteriores. También es importante ver que si bien una carga impositiva mayor, y planes de contención y beneficios sociales parecieran diezmar el poder adquisitivo promedio, parece no generar ese efecto, sino ir de la mano.

 

La ciencia de datos, como ciencia que contiene al análisis de datos, es una herramienta importante para obtener información fidedigna, y llevarnos a agilizar la comunicación, poder expresar y corroborar pensamientos, ideas y observaciones, y se vuelven útiles, a la hora de poder encontrar márgenes y cambios de paradigma en momentos claves en el desarrollo de un país, así como de una empresa.

 

 

Fuentes:

https://datos.gob.ar/dataset

https://www.macrotrends.net/countries/USA/united-states/inflation-rate-cpi

https://www.ambito.com/contenidos/dolar-informal-historico.html

https://datos.bancomundial.org

 

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