{"id":700,"date":"2017-07-16T07:58:59","date_gmt":"2017-07-16T05:58:59","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=700"},"modified":"2017-07-16T07:58:59","modified_gmt":"2017-07-16T05:58:59","slug":"comunicando-los-resultados-de-big-data-eficientemente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/comunicando-los-resultados-de-big-data-eficientemente\/","title":{"rendered":"Comunicando los resultados de Big Data eficientemente"},"content":{"rendered":"

(Art\u00edculo escrito por\u00a0Izaskun Larrea<\/a>, alumna de la promoci\u00f3n de 2017 en el\u00a0Programa en Big Data y Business Intelligence<\/a>\u00a0en Bilbao)<\/p>\n

\u00a1Hacer predicciones no es suficiente! Los cient\u00edficos de datos eficaces saben explicar e interpretar sus resultados y comunicar los hallazgos con precisi\u00f3n a las partes interesadas para tomar decisiones empresariales. La visualizaci\u00f3n es el campo de investigaci\u00f3n que estudia la comunicaci\u00f3n efectiva de resultados cuantitativos vinculando percepci\u00f3n, cognici\u00f3n y algoritmos<\/strong>.\u00a0 Es necesario aprender a reconocer, dise\u00f1ar y utilizar visualizaciones efectivas.<\/p>\n

Como Data Scientist debemos explorar las consideraciones \u00e9ticas sobre el Big Data y c\u00f3mo estas consideraciones est\u00e1n comenzando a influir en la pol\u00edtica y en la sociedad. Tenemos limitaciones en el uso de la tecnolog\u00eda para proteger la privacidad y los c\u00f3digos de conducta que emergen para guiar el comportamiento de los cient\u00edficos de los datos.<\/p>\n

Las inferencias estad\u00edsticas del Big Data, heterog\u00e9neos y ruidosos son in\u00fatiles si no puede comunicarlos<\/strong> a sus colegas, a sus clientes, a su administraci\u00f3n y a todas las partes interesadas, parece ir parad\u00f3jicamente empeorando. Pero la reproducibilidad no es s\u00f3lo para los acad\u00e9micos<\/strong>: los cient\u00edficos de datos que no pueden compartir, explicar y defender sus m\u00e9todos para que otros puedan construir son dif\u00edciles de entender. La importancia de la investigaci\u00f3n reproducible y c\u00f3mo el cloud computing est\u00e1 ofreciendo nuevos mecanismos para compartir c\u00f3digo, datos, entornos e incluso costos que son cr\u00edticos para la reproducibilidad pr\u00e1ctica.<\/p>\n

\"comunicaci\u00f3n<\/a><\/p>\n

\u00daltimamente, he trabajado en una serie de proyectos que requieren la recapitulaci\u00f3n del Big Data para desarrollar materiales de comunicaci\u00f3n que transmiten mensajes clave con claridad y precisi\u00f3n.<\/p>\n

Si bien el tipo y la cantidad de datos, las \u00e1reas tem\u00e1ticas y el p\u00fablico objetivo de cada pieza de comunicaciones var\u00edan, cada proyecto implica el uso de los siguientes pasos para producir piezas de comunicaciones efectivas en el Big Data:<\/p>\n

    \n
  1. Evaluar la exactitud de tus datos<\/strong>. Ya sea porque est\u00e9 explorado en Internet, interpretando un informe t\u00e9cnico de 100 p\u00e1ginas, analizando los datos de demostraci\u00f3n reportados por el usuario o resumiendo los resultados de un trabajo, es importante hacer preguntas sobre tus datos. \u00bfTus fuentes proporcionan informaci\u00f3n conflictiva que es contraria a lo que esperabas? Si es as\u00ed, haz un poco de investigaci\u00f3n adicional para resolver estos problemas y excluir cualquier fuente no confiable.<\/li>\n
  2. Analizar lo que dice la informaci\u00f3n<\/strong> – Ahora que sabes que tus datos son m\u00e1s precisos, es el momento de organizarlo en categor\u00edas l\u00f3gicas. \u00bfCu\u00e1les son los principales bloques de informaci\u00f3n con los que se trata? \u00bfTienes informaci\u00f3n cualitativa y cuantitativa? Una vez que tengas una mejor comprensi\u00f3n de la profundidad y amplitud de tus datos, puedes resumir con mayor facilidad los puntos clave de cada agrupaci\u00f3n de datos.<\/li>\n
  3. Determinar lo que es m\u00e1s importante para tu audiencia<\/strong> – Es f\u00e1cil resumir todos los datos con los que est\u00e1s trabajando, pero algunos datos son m\u00e1s importantes para tu audiencia que otros. \u00bfAlguno de tus puntos clave fue sorprendente o nuevo? Trate de encontrar tus puntos clave, preguntarse qu\u00e9 es significativo y por qu\u00e9 cada punto importa. Si t\u00fa no puedes llegar a una respuesta, es probable que el punto clave no debe ser incluido.<\/li>\n
  4. Identificar el formato m\u00e1s significativo para la presentaci\u00f3n de tus datos<\/strong> – Para aumentar la eficacia de tu an\u00e1lisis, este paso debe estar realmente en tu mente durante todo el proceso del an\u00e1lisis de datos. Es importante determinar qu\u00e9 formato de comunicaciones ser\u00e1 m\u00e1s \u00fatil para tu audiencia, para que tu proyecto inspire acci\u00f3n en lugar de simplemente una exposici\u00f3n de informaci\u00f3n masiva. \u00bfEs probable que tu p\u00fablico realice f\u00edsicamente un resumen ejecutivo o una hoja informativa? \u00bfEs probable que eliminen las p\u00e1ginas o el cap\u00edtulo de un informe que m\u00e1s se relaciona con tu investigaci\u00f3n? El prop\u00f3sito de la informaci\u00f3n debe determinar el formato de tu informe. Y por supuesto, no olvides que vivimos en una edad muy visual. Debemos de usar se\u00f1ales visuales para comunicar temas complejos.<\/li>\n<\/ol>\n

    Un an\u00e1lisis de datos eficaz requiere hacer el trabajo desde abajo para que nadie m\u00e1s en la organizaci\u00f3n se atasque con el Big Data. Tu audiencia no tendr\u00e1 tiempo para luchar para determinar qu\u00e9 informaci\u00f3n es m\u00e1s importante. Es tu trabajo interpretar los datos para ellos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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