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Escrito por Omar Schoijet
en septiembre 28, 2021

Como mencionó Omar Schoijet, Head of Marketing Insights & Analytics SP Latam, en el taller del primer semestre de la nueva licenciatura, tenemos la responsabilidad de co-construir el conocimiento de Business Intelligence (BI). Pareciera tras la experiencia de Omar Schoijet, que a su punto de vista BI, es un tema tan nuevo que no hay libros de texto clásicos, los libros que hay no son integrales hay pedazos de rompecabezas.

“La comunidad de BIs, estamos siendo, tanto los académicos de la Academia de Business Intelligence de la Facultad de Empresariales como la comunidad de alumnos de la carrera, los maestros, los líderes de las empresas que nos comparten su experiencia laboral de las empresas en las que han laborado, el equipo de administración de la Licenciatura de Business Intelligence, el Consejo Consultivo, el Comité de BI, más todos los socios vinculados en esta empresa del Business Intelligence; todos somos los responsables de co-construir el conocimiento y habilidades para formar a los líderes del futuro en la Industria de BI”, nos dice la Mtra. Miriam Amezcua.

 

¿Qué es BI? Para Omar Schoijet es hacer la extracción de datos en SQL o R, manejar las bases de datos; sacar las tablas, hacer la estadística. Posteriormente, es hacer la inteligencia artificial, hay miles de modelos gratuitos en internet para entrenar estas herramientas para que hagan algo por nosotros. También hay metodologías como encuestas ya sea cuantitativas o cualitativas, donde se trabaja la parte más antropológica acerca de lo que nos dice la información.

Comparte Omar que el buen analista no es sólo el que maneja bien los datos, sino el que interpreta bien todos los datos, siempre la interpretación tiene que ver con entender la conducta del ser humano, como lo qué le está sucediendo y por qué está arrojando esa información. El beneficio de la nueva Licenciatura en Business Intelligence a su manera de ver, es que si bien un científico de datos, el que hace ciencia de datos maneja muy bien algún lenguaje de programación no necesariamente entenderá lo que le dice la data. La conexión más difícil es contar las historias con esos datos, nos comparte Omar.

Descarga el plan de estudios

El gran desafío en la ciencia de datos es no dudar de la información, la actitud es confiar en la data y hacer buenas hipótesis. La habilidad del BI es usar la ciencia de datos para incidir en la toma de mejores decisiones. El consejo que da Omar a los BI's es utilizar la ciencia con método riguroso y usar la ciencia de datos para tomar las mejores decisiones.

¿Qué necesita un Business Intelligence? Omar nos habla de dos campos necesarios: si hay que saber de matemáticas, de estadística y analizar la información, pero también hay que saber del campo de las letras, como lo que hacen en Twitter con la conversación. Analizan todas las palabras y les dan un sentido, para eso se utiliza la semiótica, el análisis del curso y la psicología social; en la base de todo esto está la programación.

Hoy el cambio es exponencial, antes se trabajaba para tener un buen comercial, que fuera relevante, después en comprar publicidad a un clic, en la actualidad se está aprendiendo y adaptándonos a nuevas tecnologías como 5G para llegar a entregar el beneficio con mayor velocidad. Otro consejo que nos da Omar es que lo importante es que entendamos las nuevas tecnologías, pero entendiendo al ser humano.

Omar quien lidera en Twitter Analytics y Marketing Insights, nos da un tercer consejo de tener evidencias de nuestras opiniones basadas en datos. Algo muy importante en los negocios es lo que no se mide no sucedió, las opiniones deben estar sustentadas en datos.

El cuarto consejo es acerca de las metodologías que utilizan los proveedores de la ciencia de datos. Nos dice que se deben de entender la ecuación del algoritmo y que los Bi's como usuarios de la información deben entender que hay detrás de las metodologías, del algoritmo y lo que está sucediendo para poderlo interpretar correctamente.

Estos cuatro consejos que compartió Omar en el marco del Taller de BI fueron parte del diseño de la Cátedra aunado a conversar con los alumnos compartiendo preguntas de un análisis de los trending topics de Twitter. Sí, invitó a la comunidad Bi a contestar varias preguntas como: ¿todos los trending topics incluyen hashtags? (R=47% de los trending topics no incluyen hashtags), ¿cuál es la duración de un TT? (R=56% dura más de 2 horas), ¿las tendencias son impredecibles? (R: 48% predecible, 52% no predecible), ¿cuáles son los temas que duran más horas consecutivas trendeando? (R= #nosotroslosfeos, #esdegentedistraída #díamundialdel corazón), ¿Cuáles son los TT más recurrentes durante el año? (R= #felizjueves #felizlunes)

A nombre de toda la comunidad de BI de la UP doy las gracias por la co-creación del conocimiento de Business Intelligence desde la experiencia profesional de Omar y por servir a la comunidad universitaria de la Facultad de Empresariales de la Universidad Panamericana. Estoy segura de que su aportación profesional está aportando mucho valor en la formación integral de los alumnos de la1a generación del Business Intelligence.

“Nuestra licenciatura en Business Intelligence ayudará a los estudiantes que quieran a formarse mediante un plan de estudios actual y personalizable, aportando estrategias justas basadas en la analítica de datos y la tecnología para usar la información responsablemente e incidir en la toma de decisiones de los negocios con criterio humano y prácticas éticas” nos comparte Mtra. Miriam Amezcua, Directora de la Lic. en Business Intelligence.

 

Texto co-autoreado

Mtro. Omar Schoijet. Head of Marketing Insights & Analytics SP Latam & Mtra. Miriam Amezcua. Directora de la Licenciatura en Business Intelligence

 

Referencias y conceptos:

Business Intelligence: “The term BI was coined by Gartner Group in the mid-1990s. however, the concept is much older; it has its roots in the MIS reporting systems of the 1970s. During that period, reporting systems were statis, were two dimensional, and had no analytical capabilities. In the early 1980s, the concept of EIs emerged. This concept expanded the coputerized support to top-level managers and executives. Some of the capabilities introduced were dynamic multidimensional (ad hoc or on demand) reporting, forecasting and prediction, trend analysis, drill down to details, status Access, and critical success factors. These features apeared in dozens of comercial products until the mid 1990s. Then the same capabilities and some new ones appeared under the name BI. Today, a good BI-based Enterprise information system contains all the information executives need. So, the original of EIs was transformed into BI. By 2005, BI systems started to include artifial intelligence capabilities as well as powerful analytical capabilities. ” Fuente: Sharda, Ramesh. Delen, Dursun. Turban, Efraim. Business Intelligence, Analytics, and Data Science. Boston: Pearson, 20161. 4th Edition.

Ciencia de datos: “Data Science: A multidisciplinary field that uses domain expertise, scientific methos, programming skills, algorithms and statistics to extract knowledge and insights from structured, semistructures, and unstructured big data sets to predict future behaviour and prescribe actions” Fuente: Turban, Efrain. Pollard, Carol. Wood, Gregory. Information Technology for Management. Hoboken: Wiley, 2021. 12th Edition.

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