De los Datos a la Sabiduría: Parte 1

De los Datos a la Sabiduría: Parte 1

 Datos. ¡Oh!  ¿Cuántos datos tenemos?

En la mayoría de las empresas nos hemos enfocado en recolectar muchos datos. Datos que provienen del proceso. Datos que provienen de las flotillas de transporte. Datos que provienen de nuestro CRM (Customer Relationship Management Systems), de nuestro ERP,  de nuestros sistemas contables. Datos de nuestros sistemas de Recursos Humanos. 

¡Cuántos datos! Y con frecuencia, no hacemos mucho con ellos. Ud. A mí no me pasa eso.  

Hablemos un poco y es justamente de lo que le queremos invitar a platicar en esta serie que llamaremos: De los Datos a la Sabiduría, en donde planteamos diferentes ideas. Le conversaremos a usted para que nos retroalimenta sobre su experiencia, en cómo convertir los datos en Sabiduría. 

Le saluda Omar Mora desde Blackberry&Cross fen San José, Costa Rica. Esperamos que esté muy bien. Gracias por unirse a estas sesiones que transmitimos tanto en formato de podcast como en formato de vídeo sea por nuestros canales de Soundcloud, Spotify, Youtube, Vimeo y otros más. Son programas que traemos a Ud. Con el propósito de aumentar la intensidad de sus programas de mejora continua, innovación, ingeniería de calidad y similares.

Escuche la versión de Podcast de este programa:

O bien, acceda a la versión en video:

Iniciamos de los datos a la sabiduría. Y creemos que con uno de los puntos más convenientes a entender el modelo, el muy conocido modelo para algunos de DIKW, un modelo que significa Datos (Data). La “I” viene de “Information”, información en inglés, la “K”de Knowledge en inglés (Conocimiento), y la”W” de Wisdom. 

Tenemos muchos datos; datos que Ud. Está adquiriendo por medio de sus plataformas de Internet of Things o IOT, o Industrial Internet of Things. Internet of Things es la parte industrial que hemos creado ya el Internet de las cosas. Pero realmente estamos convirtiendo todos esos datos en información o se quedará la mayor parte de ellos almacenados en grandes repositorios que he dicho sea de paso, pagamos muchas veces, sea hardware o servicios en la nube para almacenar esos datos. Y esa información algunas veces procesamos una parte, pero no necesariamente nos da conocimiento de nuestros procesos porque no la tratamos de la manera correcta. Y eso eventualmente, no concluye en darnos más sabiduría sobre la toma de decisiones. 

Ya lo decía T.S Elliot hace algunos años  ¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido en conocimiento? Note usted ¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido en conocimiento? ¿Dónde está el conocimiento que hemos perdido en la información? Y probablemente T.S Elliot, no conocía de este modelo de DIKW, pero qué sabio en realidad esto que nos dice ¿Verdad? Buscamos sabiduría, pero no construimos suficiente conocimiento o tratamos de construir mucho conocimiento, pero no adquirimos sabiduría, tratamos de conocer mejor el porqué y cómo suceden las cosas. Pero lo que tenemos es un montón de información que no sabemos cómo procesar o no la procesamos de forma correcta. 

El modelo de DIKW nos acompañará durante todas estas sesiones, sin duda alguna y nos llevará a la importancia de poder ir convirtiendo estos datos en información que luego evolucionan a conocimiento que evolucione a sabiduría. Es esto parte de su estrategia de administración de datos en la compañía. 

Muy, prácticamente, es decir, de manera muy, muy útil. Queremos decirle que ya Walter Schuhart hace algunos años decía que para poder tomar esos datos y convertirlos en información y conocimiento que eventualmente se transforme en sabiduría (Aunque tal vez estas no fueron las palabras que Schuhart mencionaba). Hay que tomar en cuenta el contexto y que suele ser el tiempo, el comportamiento cronológico de una variable la que nos da contexto. 

Nosotros en nuestro entrenamiento de Statistical Analysis for Problem Solving que hemos desarrollado en conjunto con nuestros colegas de MoreSteam, mencionamos lo siguiente: 

“La información no se convierte automáticamente en conocimiento. Medir, recopilar información es necesario, pero no suficiente sin proporcionar el contexto adecuado, con la mayoría de los datos de proceso ese contexto es el tiempo.” 

Una vez más, esto de nuestro entrenamiento es Statistical Analysis for Problem Solving

Sí, muchos datos son recolectados, pero algunas veces no los tratamos en términos de su función cronológica y perdemos ese contexto. Por favor, si usted tiene un indicador solicite los datos cronológicos que dieron origen a ese indicador para entender mejor su comportamiento. Es parte de las ideas que hoy queremos dejarle. Y como justamente, queremos que cada sesión tenga ideas prácticas y hablamos hoy de la necesidad del contexto cronológico que tal si recordamos tres herramientas y estaremos desarrollando varias de estas durante las sesiones que nos ayudan estas tres herramientas a darle contexto cronológico al conjunto de datos que hayamos tomado para que eso se convierta en información y consecuentemente podamos madurar mejor conocimiento y eventualmente seamos más sabios, más sabias en la toma de decisiones. 

Las tres herramientas de series de tiempo son:primeramente. Tenemos la gráfica de series de tiempo que para algunos es una gráfica tan sencilla que pueden hacer en software como Excel, Power BI,  y que muchas veces dicen Bueno, es que solamente muestra cómo sube o baja el comportamiento de la variable individual que estamos viendo. Pero no me da mucha información. No pierda noción de que uno le está dando contexto, contexto cronológico, subidas, bajadas o estabilizaciones que tal vez Ud.. No había previsto. Tienen un comportamiento persé y lo que andamos buscando es que ese dato visualizado se convierta en información y Ud.. Obtenga conocimiento sobre diferentes momentos en los cuales la variable tiene un comportamiento particular y eso le ayude a construir sabiduría para tomar decisiones.

 Claro. Algunas veces esa gráfica de series de tiempo no es tan potente y entonces, quizás, podamos utilizar gráficas de corrida que pueden darnos información sobre comportamientos de aglomeración como lo pueden ser los cluster.  O comportamientos de mezclas o de tendencias y otros más, como las oscilaciones, por ejemplo. 

Y también tenemos que las gráficas de corrida, vamos a decirlo de esta manera, las gráficas de serie de tiempo, las gráficas de corrida y las gráficas de conducta del proceso son como familia, son quien los quiere poner Ud.. Así son como primos o primas que se relacionan de alguna manera. Y esa manera es el contexto cronológico. Se construyen hasta cierto punto de forma igual, pero luego se le van agregando diferentes herramientas más potentes. La gráfica de conducta del proceso, que algunas veces llamamos gráficas de control, sin duda alguna nos da la perspectiva no solamente del comportamiento cronológico, sino que podemos ver cómo la variabilidad inherente o asignable está afectando a la variable de interés, y eso nos ayuda a construir conocimiento y sobre todo, sabiduría acerca de si debo o no tomar determinadas decisiones. 

Bien, estas gráficas las iremos desarrollando en esta serie que hemos llamado de los datos a la Sabiduría, en donde, claro, terminó el día de hoy en este capítulo, en esta cápsula recordando que si Ud.. Quiere profundizar en estos temas, pues nos acompañen esta serie que la puede encontrar una vez más en en Soundcloud, en Spotify, principalmente en Youtube, donde puede ver la versión de video que acompaña un diagrama que elaboramos normalmente con MindManager, que es uno de nuestros aliados. Y ese diagrama también lo puede acceder usted en nuestro blog: i4is.blackberrycross.com

Pero también puede acceder entrenamiento, entrenamiento capacitación para Ud. Cómo usar estos gráficos de control o gráficos de conducta del proceso, algunas veces circunscritos dentro de la técnica llamada Statistical Process Control o SPC. Pero si Ud.. Trabaja en Servicios, cómo utilizarlos y trabaja en Manufactura, o bien tomar un programa completo, muy amplio y dirigido a mejorar muchas destrezas que es la  Statistical Analysis for Problem Solving, disponible para usted en nuestro sitio web.

 Que Ud.. Puede visitarnos en nuestra tienda, que es un subdominio dentro de nuestro dominio principal, que es store.blackberrycross.com , ojalá nos pueda visitar informarse un poquito más, e igualmente recuerde seguir acá en esta serie de trabajos que estaremos entregando con el propósito de compartir más sobre de los datos a la Sabiduría. 

Gracias. Que esté muy bien y hasta la próxima. 

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