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Usar experiencia simulada para tener sentido de Big Data (Exactamente…
Usar experiencia simulada para tener sentido de Big Data
A medida que los análisis de datos se vuelven más complejos, ¿cómo pueden las empresas comunicar mejor los resultados para garantizar que los responsables de la toma de decisiones comprendan adecuadamente las implicaciones de los datos?
La pregunta principal.
¿Cómo pueden las empresas comunicar mejor los resultados analíticos a los ejecutivos?
Las descripciones de información estadística compleja pueden ser engañosas.
Interactuar con un modelo de simulación puede ayudar a los ejecutivos a tomar mejores decisiones.
A menudo hay una gran brecha entre las conclusiones alcanzadas por los analistas y lo que los responsables de la toma de decisiones entienden.
En un ambiente económico y social cada vez más complejo, el acceso a grandes cantidades de datos e información puede ayudar a las organizaciones y gobiernos a formular mejores políticas, predicciones y decisiones.
Comunicación de información estadística
Bien ejecutada, la utilidad de un análisis depende de cómo el público objetivo entiende los resultados. Considere la posibilidad de que un paciente visite a un médico sobre una enfermedad. Podría decirse que la tarea más importante es el diagnóstico de la enfermedad, ya que esto puede llevar a elegir un tratamiento adecuado.
Descripción.
Es el modo predeterminado para presentar información estadística. Esto generalmente implica una declaración verbal o un informe escrito, que podría incluir una o más tablas que resuman los hallazgos.
Ilustraciones.
En forma de gráfico, figura, diagrama o gráfico también se usan con regularidad para comunicar información estadística. A diferencia de la descripción, el objetivo principal es dar una visión general del análisis y proporcionar una imagen más grande (aunque menos precisa) sobre los hallazgos.
Experiencia simulada.
Explota nuestra capacidad natural de transformar información complicada en conocimiento procesable. Esencialmente, permite que el responsable de la toma de decisiones resuelva el problema muchas veces con la ayuda de una simulación. La implementación de la experiencia simulada implica cuatro componentes:
Simulación.
En lugar de crear algún tipo de descripción o ilustración, el analista construye un modelo de simulación basado en los hallazgos del análisis.
Interacción.
Los responsables de la toma de decisiones ejecutivas interactúan con el modelo de simulación y pueden ingresar acciones potenciales y observar los resultados posteriores.
Análisis.
Realice un análisis utilizando los datos disponibles, de los cuales un analista normalmente podría elaborar una descripción o ilustración.
Experiencia.
Los responsables de la toma de decisiones pueden experimentar cambiando sus aportaciones. De esa forma, pueden experimentar tantos resultados como deseen, teniendo en cuenta esas aportaciones. Los ejecutivos obtienen evidencia experiencial sobre las posibles consecuencias de sus acciones, basadas en el análisis estadístico.
Exactamente incorrecto versus aproximadamente
El problema es que las simulaciones todavía se consideran principalmente como herramientas sofisticadas para el análisis estadístico, en lugar de ser un medio para comunicar los resultados. Existen dos motivos principales para esto.
El primero es técnico: hay un costo para construir simulaciones. Por lo tanto, es más fácil para los analistas crear descripciones o crear ilustraciones usando las funciones del software de estadísticas.
En segundo lugar, y más importante, las simulaciones son vagas. Una interfaz que le permite proporcionar sus entradas, simular el análisis y observar secuencialmente los resultados relacionados no lo conduce hacia una respuesta precisa.
Los avances correctos en la tecnología informática nos permiten crear simulaciones para prácticamente cualquier escenario. Sin embargo, esto no significa que debemos emplear este método para todos los problemas. Para situaciones probabilísticas simples, una descripción o ilustración puede ser una opción más sabia.