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Cómo medir cualquier cosa

agosto 13, 2020
Publicado en Analytics
agosto 13, 2020 Conecta Software

Los responsables de la toma de decisiones y los profesionales relacionados con la analítica en la empresa a menudo se encuentran con una serie de dificultades por la falta de buenas métricas en las que basar sus decisiones. Pero todo, de una forma u otra, se puede medir con un poco de matemáticas, a menudo triviales. Esta pequeña analítica proporciona las bases para reducir la incertidumbre a la hora de tomar las decisiones oportunas. Incluso, aquella información imperfecta o incompleta genera un valor computable para las decisiones.

Estas ideas las resumió Douglas W. Hubbard en el libro “Cómo medir cualquier cosa: Encontrar el valor de los ‘intangibles’ en los negocios”. Cabe destacar que los autores de estas ideas son dos personas (Douglas W.Hubbard y Douglas A. Samuelson), aunque el libro fue escrito solamente por uno de ellos. El libro está redactado en un total de 5 idiomas y ha vendido alrededor de 65.000 copias. 

En el libro, su autor se aferra a 7 áreas para demostrar y convencer a cualquier persona, venga del sector que venga, que cualquier cosa se puede medir:

  1. Samuelson midió el valor activo de la tecnología de la información y el valor de la disuasión en situaciones de seguridad. En cada uno de estos casos, se percibió que había algo que era prácticamente imposible de medir y, sin embargo, los autores pudieron demostrar que podemos usar observaciones informativas y enfoques matemáticos simples y establecidos para reducir la incertidumbre lo suficiente como para tomar decisiones. En el libro explica las tres razones por las que alguna vez se percibe que algo es inconmensurable y por qué las tres están equivocadas.
  2. Aplica las matemáticas: Hasta los modelos cuantitativos más simples superan fácilmente a los expertos humanos en una variedad de problemas. En un gran estudio, compuesto de 150 estudios que compararon a grandes expertos con modelos estadísticos, los modelos superaron claramente a los expertos en 144 de los casos, es decir, un 96% de las veces.
  3. Todo el mundo puede formarse para convertirse en un experto a la hora de estimar probabilidades. 
  4. Una decisión debe ser siempre el resultado de una medición. Según los autores tras realizar una gran cantidad de estudios, prácticamente siempre lo que se midió y lo que se necesitaba medir eran cosas muy diferentes.
  5. Generalmente adoptamos una posición bayesiana sobre la interpretación de la probabilidad, es decir, la probabilidad se usa para cuantificar la incertidumbre de un observador, no el estado de la cosa que se está observando. 
  6. Otro problema que observa el autor era que existía una comprensión generalizada, pero muy errónea, del concepto “significado de la estadística”. Incluso argumenta que cuando se entiende, no es directamente relevante para la mayoría de los problemas reales de toma de decisiones.
  7. Necesitas menos datos de los que crees y tienes más datos de los que piensas. A menudo se suele pensar que se necesita de una gran cantidad de datos para obtener valor de ellos pero, en la mayoría de los casos, necesitamos menos datos de los que disponemos.
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