El documento describe la creciente importancia de la estadística en las empresas e instituciones. Explica cómo el rol del estadístico se ha ampliado para incluir el análisis de grandes volúmenes de datos heterogéneos en tiempo real y la utilización de técnicas de machine learning. También destaca cómo el análisis de datos permite tomar decisiones gerenciales automatizadas y ofrece ventajas competitivas a aquellas organizaciones que mejor capitalizan la información.

1. El rol e importancia de la estadística
en las empresas e instituciones
presente y futuro

2. El rol del estadístico hoy
El estadístico es el experto en información,
pues se encarga de la producción/recolección
confiable de datos y del análisis de los mismos
convirtiendo dichos datos en información para
finalmente obtener conclusiones o tomar
decisiones

3. El rol del estadístico hoy
¿Qué combinación de abonos hará que mi
cultivo rinda más?
¿Será este alimento mejor que el que le estoy
dando a mi camarón?
¿Como se comporta esta plaga?
sector agropecuario

4. El rol del estadístico hoy
¿Este nuevo producto farmacéutico es mejor
que la aspirina?
¿Fumar aumenta el riesgo de contraer cancer
de pulmón?
¿De qué manera debo analizar los datos
generados por microarrays?
medicina y genética

5. El rol del estadístico hoy
¿Qué recepción tendrá en Ecuador este nuevo
sabor de té?
¿Es recomendable abrir una sucursal al sur de
Manta?
¿Cómo nos ven nuestros actuales y posibles
consumidores?
investigación de mercado

6. El rol del estadístico hoy
¿Cuántas unidades del producto deberíamos
importar para el primer trimestre del 2014?
¿Cuáles son mis clientes claves?
¿Cuál es la ruta óptima para distribuir mis
productos?
empresas en general

7. El rol del estadístico hoy
¿Cuál es la tasa de desempleo? ¿Inflación?
¿Está aumentando la delincuencia? ¿Dónde?
¿Cuál es el nivel académico de nuestras
instituciones educativas?
¿Cómo se distribuyen las clases sociales?
estadísticas gubernamentales

8. El rol del estadístico hoy
¿Cuál es el riesgo asociado a esta persona?
¿Qué prima debo cobrar por asegurar este
vehículo?
¿Cuánto riesgo hay en esta inversión?
banca y seguros – estudios actuariales

9. El rol del estadístico hoy
…
…

10. El rol del estadístico hoy
“in God we trust, all others bring data”
William Edwards Deming

11. La estadística en el exterior
Sabermetrics
La estadística en el análisis del desempeño
deportivo

12. La estadística en el exterior
Nate Silver
El estadístico que realizó una predicción
perfecta de los resultados de la elección
presidencial del 2012 en USA (por encima de
politólogos expertos)
http://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/

13. La estadística en el exterior
Microarrays
Los biólogos pasaron de usar sus ojos para
categorizar los resultados (imagen A) a tener
miles (y ahora millones) de mediciones por
muestra para analizar (imagen B)

14. La estadística en el exterior
Netflix Prize
El “Premio Netflix" a los que más mejoren la
precisión de las predicciones sobre cuanto
alguien va a disfrutar de una película, esto
basada en sus preferencias de cine

15. La estadística en el exterior
Data Scientist: The Sexiest Job
of the 21st Century
Artículo publicado por Harvard business
Review

16. La estadística en el exterior
Data Scientist: The Sexiest Job
of the 21st Century
Persona
con
habilidades
estadísticas,
computacionales (puede programar) y de
visualización de datos que lo llevan a
encontrar los patrones que le servirán a la
empresa para "capitalizar" la información
recogida

17. Crecimiento de la cantidad de
datos a analizar
Extracto del documental “The Joy of Stats”
de Hans Rosling (BBC)

18. Crecimiento de la cantidad de
datos a analizar
El desarrollo de la estadística va de la mano
con el desarrollo de las tecnologías:
- Imprenta
- PCs
- Bases de Datos

19. Crecimiento de la cantidad de
datos a analizar
Ahora tenemos:
- Cada compra o movimiento que hacemos
queda registrada
- Registro de llamadas
- Internet
- Sensores en todos lados (un celular tiene
GPS, giroscopio, etc)
- Redes sociales

20. Crecimiento de la cantidad de
datos a analizar
Que un buen análisis estadístico
transforma en:
- Patrones de compra o comportamiento
- Análisis de redes
- Análisis del perfil de la persona
- Análisis de sentimientos
lo

21. La estadística en el exterior
Retail y el Shopper marketing
Es la guerra por los clientes y la municiones
son de datos… y ¡un montón de ellos!
Datos de Transacciones
Datos de compradores
Datos demográficos,
Monitoreo de video dentro de la tienda,
Datos de geolocalización ​(vía celular),
Redes sociales,
Condiciones climáticas, etc

22. La estadística en el exterior
Dos términos del desafío
Machine learning
&
Big Data
Quienes estaban acostumbrados a realizar
análisis simples se han dado cuenta que
para la buena interpretación de la
información (masiva y compleja) se requiere
conocimientos estadísticos

23. La estadística en el exterior
Dos términos del desafío
Machine learning
&
Big Data
Nuevo renacimiento científico impulsado por
la revolución de las mediciones,
Nuevo paradigma empresarial e institucional
de decisiones basadas en datos

24. La estadística en el exterior
Data Scientist: The Sexiest Job
of the 21st Century
Persona
con
habilidades
estadísticas,
computacionales (puede programar) y de
visualización de datos que lo llevan a
encontrar los patrones que le servirán a la
empresa para "capitalizar" la información
recogida

25. Evolución de los Análisis
Inteligencia
empresarial
Recopilación
Integración
Análisis
Toma de
decisiones
automatizada
Acciones
automatizadas
Presentación
*The Economist, febrero de 2010

26. Evolución de los Análisis

27. Evolución de los Análisis
REAL TIME BI
Toma de decisiones o
acciones en base a
análisis de datos
históricos sumado a datos
observados en tiempo real
•
•
•
•
•
•
Detección de Fraudes
Programación de
Trabajo
Optimización de
Promociones on-line
Ofertas según
ubicación
Mejoras en la cadena
de suministro
CRM real time
SISTEMA DE
INFORMACIÓN ANALÍTICO
Convierte la incertidumbre
en probabilidades
(descubrimiento de
patrones).
Necesita “entrenamiento”
del modelo mediante el uso
de casos de ejemplo y
experimentación
GESTIÓN DEL BIG DATA
- Grandes volúmenes de
datos
- Diversos tipos (fuentes:
estructurado, texto, fotos,
video, etc)
-Velocidad de análisis
•
•
•
•
•
•
Predicción de riesgo /
rendimiento de clientes
nuevos
Respuesta a campañas ,
promociones, etc.
Eficiencia en Web sites
Anticipar y evitar cuellos
de botella en las
cadenas de suministros
•
•
Analizar datos de redes
sociales
Análisis de clics en web
sites
Análisis de gestos
frente a exhibición
Todo lo anterior pero
¡con más datos!

28. Evolución de los Análisis
REAL TIME BI
Toma de decisiones o
acciones en base a
análisis de datos
históricos sumado a datos
observados en tiempo real
SISTEMA DE
INFORMACION ANALÍTICO
Convierte la incertidumbre
en probabilidades
(descubrimiento de
patrones).
GESTIÓN DEL BIG DATA
- Grandes volúmenes de
datos
- Diversos tipos (fuentes:
estructurado, texto, fotos,
video, etc)
-Velocidad de análisis
Capitalizar la información = oportunidades de
generar una ventaja competitiva:
Necesita “entrenamiento”
modelo mediante el uso
-•• Detección de Fraudes
Tiene ventajadelel que primeroAnalizar datos de redes
empieza a
Programación de
de casos de ejemplo y
•
Trabajo
experimentación
sociales
hacerlo bien
• Optimización de
• Análisis de clics en web
• Predicción el
- Promociones on-line ventaja de riesgo / que sites mediante
Tiene
• Ofertas según
rendimiento de clientes
• Análisis de gestos
experimentación (“entrenamiento”) mejora sus
ubicación
nuevos
frente a exhibición
• Mejoras en la cadena
• Respuesta a campañas ,
• Todo lo anterior pero
metodologías
de suministro
promociones, etc.
¡con más datos!
•
CRM real time
•
•
Eficiencia en Web sites
Anticipar y evitar cuellos
de botella en las
cadenas de suministros

29. Ejemplo de Análisis en real time

30. La estadística en el exterior
Data Scientist: The Sexiest Job
of the 21st Century
Persona
con
habilidades
estadísticas,
computacionales (puede programar) y de
visualización de datos que lo llevan a
encontrar los patrones que le servirán a la
empresa para "capitalizar" la información
recogida

31. Visualización y presentación
de la información
Tablas?
Gráficos estáticos?
Infografías?
Gráficos animados?
Html
Markdown
Aplicaciones web
Data designers

32. Crecimiento de la cantidad de
datos a analizar
Extracto del documental “The Joy of Stats”
de Hans Rosling (BBC)

33. Resumen
Mb -> Gb
Datos heterogéneos y
Datos estructurados ->
desordenados
Días para analizar -> Real Time
Estadística -> Estadística + Algoritmia
Que pasó? -> Que va a pasar?
Trade Marketing -> Shopper Marketing
Toma de decisiones Toma de decisiones
->
gerenciales automatizadas
.pdf -> html
Estático -> Dinámico
Diapositivas -> Aplicaciones web

34. El rol e importancia de la estadística
en las empresas e instituciones
presente y futuro
GRACIAS