Uno de los principales retos de la Inteligencia Empresarial y en particular, de la ciencia de datos, aparece una vez se tienen organizados los datos ¿Cómo los convierto en información y que puedo hacer con ella?
Como en la vida, en la ciencia de datos hay que comenzar con lo más básico, lo cual es el entendimiento de los datos y su origen, así como el negocio que se está analizando. Entender los datos maestros como transaccionales es importante porque nos ayuda a entender y proyectar hasta dónde queremos llegar en los análisis. No es lo mismo contestar a la pregunta ¿Cuénto se vendió ayer? que ¿Cuánto se venderá mañana? o ¿Cuánto se espera vender en el próximo año?. Para cada pregunta hay una necesidad de configuración de los datos asociada.
El analista o científico de datos debe tener la capacidad de entender la información disponible en el modelo construido, así puede extraer todo su potencial e intervenir en el caso de necesitar ajustes, cambios o mejoras que lo lleven a un siguiente nivel.
Las organizaciones deben fortalecer la capacidad analítica en sus empleados y procurar un entendimiento profundo de sus modelos, para no simplemente limitarse a hacer reportes (que muchas veces nadie mira), sino lo más importante es ayudar a visibilizar y definir qué hacer con la información que estos brindan para fortalecer la estrategia y lograr los objetivos y la visión de la compañía.