{"id":8819,"date":"2020-03-03T17:49:36","date_gmt":"2020-03-03T20:49:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/design-thinking-para-implementar-ciencia-datos\/"},"modified":"2020-03-03T17:49:36","modified_gmt":"2020-03-03T20:49:36","slug":"design-thinking-para-implementar-ciencia-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/design-thinking-para-implementar-ciencia-datos\/","title":{"rendered":"Design Thinking: el primer paso para implementar la ciencia de datos"},"content":{"rendered":"

Cada vez m\u00e1s empresas se est\u00e1n dando cuenta de que este enfoque combinado de Design Thinking y Data Science para la gesti\u00f3n de datos genera inteligencia para resolver sus necesidades m\u00e1s estrat\u00e9gicas: creaci\u00f3n de marca, aprovechar nuevas oportunidades, tiempo de comercializaci\u00f3n e innovaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Tanto es as\u00ed que, seg\u00fan Gartner<\/a>, Ciencia de Datos (Data Science) y Design Thinking son dos pilares que encabezan la lista de las diez habilidades principales que se esperan de la alta direcci\u00f3n. Es esta reflexi\u00f3n la que traemos en este art\u00edculo. \u00a1Sigue leyendo para entender por qu\u00e9 Design Thinking es el enfoque ideal para allanar el camino y apoyar la ciencia de datos en tu negocio!<\/p>\n

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Los datos y su poder en el mundo de los negocios<\/h2>\n

Comencemos recordando que hoy los datos son el gran activo de los negocios en todos los segmentos y en empresas de todos los tama\u00f1os. No es en vano que los m\u00e9todos, pr\u00e1cticas y soluciones para Big Data, Business Intelligence, Analytics, Artificial Intelligence, entre otros, sean estrategias de referencia en las organizaciones m\u00e1s exitosas.<\/p>\n

Este fen\u00f3meno tiene lugar en varios frentes. Adem\u00e1s de la tecnolog\u00eda disponible y la amplia capacidad de generaci\u00f3n y procesamiento de datos, los nuevos comportamientos de los consumidores tambi\u00e9n manejan esta realidad. Con la informaci\u00f3n al alcance de la mano, los consumidores han transformado su jornada de compras al basar sus decisiones en datos ampliamente disponibles.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los datos tambi\u00e9n son una oportunidad para generar resultados, en muchos casos proporcionando modelos comerciales totalmente digitales. Por ejemplo, hoy ya no es posible imaginar un banco o aseguradora que no proporcione productos y servicios virtuales. Sin embargo, esta transformaci\u00f3n debe realizarse de forma consciente en las empresas; en otras palabras, necesita ser elaborada estrat\u00e9gicamente<\/strong>. Ah\u00ed es donde las metodolog\u00edas como Design Thinking pueden ayudar.<\/p>\n

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Design Thinking para comprender sus datos de negocio<\/h2>\n

Mucho se ha dicho sobre el poder del Design Thinking para transformar la cultura organizacional, obtener productos centrados en el usuario, tener una actitud disruptiva en el mercado, aumentar la participaci\u00f3n del consumidor, etc. Es importante volver a un punto espec\u00edfico: Design Thinking es el enfoque ideal para comprender los datos y usarlos para generar ideas que lo ayuden a tomar mejores decisiones, innovar y aprovechar los resultados<\/strong>.<\/p>\n

El factor humano en el centro<\/h3>\n

Esto se debe a que Design Thinking es \u00abun enfoque estructurado de la innovaci\u00f3n que se centra en el ser humano y busca generar soluciones que alineen los deseos y las necesidades del usuario consumidor con la generaci\u00f3n de valor empresarial\u00bb. Para ver casos pr\u00e1cticos de la aplicaci\u00f3n de esta metodolog\u00eda eche un vistazo a nuestro Ebook Design Thinking: Innovaci\u00f3n en Negocios<\/strong><\/a><\/p>\n

Soluciones reales a problemas relevantes<\/h3>\n

Sabemos que los datos son solo datos cuando el factor humano no se pone en perspectiva. Deben resolverse a partir de problemas reales de clientes \/ usuarios para que puedan ser \u00fatiles y relevantes.<\/p>\n

Por ejemplo, una vez que encuentre patrones de comportamiento del consumidor en una tienda en l\u00ednea, necesita dise\u00f1ar y crear prototipos de soluciones que reflejen sus necesidades, prototipos y pruebas tan a menudo como sea necesario.<\/p>\n

Los datos \u00abfr\u00edos\u00bb se convirtieron en informaci\u00f3n \u00abactiva\u00bb<\/h3>\n

Los pilares del Design Thinking, que ayudan a estructurar una comprensi\u00f3n eficiente de los datos, son:<\/p>\n