¿Qué sabemos de datos?

Seguramente has visto o escuchado hablar sobre la visualización de datos, donde mediante distintos gráficos, indicadores y herramientas visuales, logras entender un proyecto u organización. Esto se puede utilizar para cualquier negocio u organización, y realmente son bastante útiles para tomar decisiones informadas en cualquier área (ventas, entender a los clientes, finanzas, proyectos, etcétera).

En particular cuando una iniciativa va creciendo, ya sea en ventas o en proyectos, es difícil estar atento a todo lo que ocurre y este tipo de visualización nos permite mantener el control.

Existen programas y consejos de cómo conseguir una mejor visualización según tus necesidades actuales, pero de algo que se habla un poco menos, pero todos nos topamos cuando intentamos llevar lo anterior a la práctica, es sobre los DATOS.

Si no tienes datos que reflejen todo lo que quieres incluir en tu visualización no importa lo poderosa que sea tu herramienta, te será de poca ayuda. Por eso aquí te comentamos algunos de los puntos para tener en cuenta.

1. ¿Cómo y dónde se almacenan tus datos?

¿Será que tu cliente realiza una compra, y los datos quedan registrada en algún portal? ¿Será que tus compañeros de trabajo deben registrar en algún lado información sobre los proyectos que están llevando a cabo?

Es muy importante saber dónde quedan almacenados los datos y conocer la capacidad que tendrás de conectarlos a alguna herramienta de visualización.
Por ejemplo, cualquier hoja de cálculo online puede ser accesible para que una herramienta como Data Studio, Power BI o Tableau los lea.

Si estos en cambio se guardan en un software, debes ver si este se puede conectar con tu herramienta de visualización. Si no, puedes conectarlo copiando manualmente la información que te entrega el software y pegándola en alguna hoja de cálculo. Es más trabajo, pero soluciona el problema de la conexión. En este caso debes tener en cuenta que la información no quedará en línea, sino que se actualizará según la frecuencia con la que tú la actualices. En cualquier caso, una conexión directa tampoco asegura tiempo real. Hay que confirmar con el proveedor cada cuanto se actualiza su información.

Si el registro de la información es manual, es importante verificar que efectivamente se esté realizando, especialmente al comienzo. Generar la costumbre en el registro de los datos es uno de los mayores desafíos.

2. ¿Qué es la granularidad?

El concepto más importante que debes tener en cuenta es la granularidad de tu información.

La granularidad es la división más pequeña de tus datos. Por ejemplo, si registras cuanto pan se ha vendido durante un día, entonces tu granularidad será el día. Si guardas todos los días la información, entonces puedes fácilmente podrás saber cuánto pan se vendió durante un mes.
En cambio, si lo que quieres saber es a qué hora se vende más pan, no tendrás cómo conseguir esa información, ya que para eso tendrías que saber cuánto se vendió a cada hora, y el registro es sólo diario.

En otras palabras, siempre podrás conseguir información más general que tu granularidad, pero no podrás acceder a algo más específico que ésta. No obstante, sería mucho esfuerzo registrar ese dato cada hora. Por suerte hay varios programas que acompañan la venta y entregan una granularidad de segundos, o sea, te dicen la hora exacta en que se vendió un producto. Igualmente debes tener claro el concepto por si necesitas visualizar cosas menos definidas, como un proyecto, u otro dato en que tú defines lo que se registra.

3. Temporalidad

Y no me refiero a la granularidad del tiempo, sino a guardar la información histórica de tus datos. En casos como una venta, probablemente nunca necesites cambiar la información, ya que no cambiarán los productos que se compraron, ni el horario en que se pagó.

Pero en cambio si tienes información de redes sociales, actualizaras constantemente el número de seguidores o suscriptores. En ese caso podrías perfectamente ir actualizando ese dato todas las semanas, y podrías estar feliz al comprobar que la nueva cantidad es bastante mayor que la que estaba registrada previamente.

Pero ¿Cómo estás respecto al año pasado? Para revisar esto, en vez de ir actualizando el dato, deberías haber ido registrando la cantidad de seguidores durante todo este tiempo, de modo que puedas tener el dato actual, pero si lo necesitas, también tengas las versiones anteriores con su fecha correspondiente.

El siguiente elemento para considerar es fundamental para darle valor a nuestros datos. Este elemento son las categorías.

4. Categorías

Las categorías pueden ser muy directas, por ejemplo, si registras información de tus clientes, puedes categorizarlos como pequeños, medianos o grandes, y dejar un campo donde guardas ese dato.

Puede sonar trivial, pero es fundamental el definir claramente esa categoría y no sólo en base a referencias. Por ejemplo, si dices que un cliente pequeño es el que solicita tus servicios 10 veces al mes y mediano el que lo hace 70 veces, entonces si alguien solicita tus servicios 41 veces al mes ¿Es pequeño o mediano? Y ¿Qué pasa si solicita tus servicios 10 veces, pero tiene potencial para hacerlo 200? ¿Quieres definir si es grande según lo que compra, o según lo que podría llegar a comprar? Porque según cual decidas, será diferente la información que te entregará.

Es por esto que es muy importante que decidas bien tus categorías, y que constantemente las vayas poniendo a prueba para asegurarte de cubrir cada caso.

También es normal tener una categoría llamada “otros”. Esa opción debe ser muy puntual, si tu “otros” es muy grande, entonces estás perdiendo información valiosa y quizás valga la pena desplegar más tus opciones.

Las categorías pueden simplemente agregar información de otros datos, por ejemplo, imagina que registras qué porcentaje de una venta fue destinado a artículos básicos del hogar. Tendrías el dato de que en 30 ventas un 63% de la venta era por este tipo de artículos, mientras que en 17 ventas el porcentaje era de 64,5%.

Tener la información de cada porcentaje quizás no es algo que nos sirva demasiado, pero en cambio, saber que 120 ventas tenían entre 25% y 75% de artículos básicos de hogar, resulta información más útil. Entonces, esta categoría es en realidad una agrupación, un agregado, que extraes del resto de los datos.

Existen también algunas categorías que hay que tomar con más cuidado y con las cuales es conveniente dar un repaso mental rápido de los distintos puntos mencionados.

Por ejemplo, el estado de un proyecto. El estado puede ser simplemente “cerrado”, “en ejecución”, “no iniciado”, entre otras opciones. Será muy útil mirar la información actual y ver cuántos proyectos hay activos y cuantos no, pero ¿Qué pasa si necesito saber en qué situación estábamos 5 meses atrás? Una opción es haber guardado el histórico y continuar registrándolo periódicamente, pero también puede pasar que el estado vaya más asociado a una fecha de inicio, y una fecha de cierre.

En ese caso, no es necesario guardar el histórico, sino que basta con que ese dato se calcule en base a la información de las fechas, lo que te permitirá evaluar en distintos tiempos sin tener que hacer demasiado esfuerzo.

Estos son algunos elementos que es bueno observar cuando se están guardando datos. Los datos son los que tienen realmente la información, luego las herramientas para poder visualizar no podrán entregarnos ningún valor si no les damos primero un material confiable. Seguro en el camino, y dada tu necesidad particular, encontraras más puntos que debes tener en consideración, pero este es un breve repaso a algunos elementos generales que te puede ser útil considerar.

 

Escrito por IGNACIO BARAHONA –  UNIVERSIDAD DEL EMPRENDEDOR – SIMÓN DE CIRENE

 

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Laboratoria, código que transforma

En Latinoamérica menos del 10% de las personas que trabajan en el sector tecnológico, son mujeres (Mozila Data) . En Chile la cifra es: 5% (ACTI), Irónico ya que la primera desarrolladora del mundo fue mujer y el equipo que creó el primer programa que corrió en una computadora sólo eran mujeres.

Según el “Informe GET, Género, Educación y Trabajo: la brecha persistente” de Comunidad Mujer, las niñas aprenden a proyectar su futuro bajo códigos que apuntan a la maternidad, lo estético y al cuidado de las personas. La sociedad y el sistema educativo actual no fomentan el interés en las ciencias y matemáticas. Los resultados en pruebas como PISA y SIMCE demuestran que a medida avanza la edad escolar, la brecha en los resultados de matemática aumenta entre niños y niñas, a pesar de que su desempeño no tuvo diferencias en edades menores. Esto trae como resultado que en la industria que demandará alrededor de 450,000 de profesionales para el 2019 en Latinoamérica, hoy sólo haya un 10% de mujeres trabajando.

 

Con profesEsta oportunidad de empleabilidad, la falta de mujeres en el sector y la gran cantidad de mujeres sin oportunidad de tener trabajos de calidad ni estudios formales, fue la fórmula para el origen de Laboratoria en 2015 en Latinoamérica. Un programa que forma a mujeres como desarrolladoras web y las inserta en el mercado laboral luego de 6 meses de formación, y las sigue capacitando por 1 año y medio más, mientras trabajan. Pero lo que hace especial a Laboratoria, más allá de los excelentes resultados de empleabilidad (79% de inserción laboral), es la metodología utilizada en nuestra sala de clases y el trabajo realizado con las empresas para que conozcan y se relacionen con este talento.

 

En paralelo, trabajamos para que las empresas de Latinoamérica conozcan esta fuente de talento. Al finalizar los 6 meses iniciales, organizamos el “Talent Fest” del cual participan empresas líderes del sector, quienes proponen retos específicos a equipos de developers (compuestos también por jefes de proyectos  de las empresas) para que sean resueltos en 36 hs aplicando los conocimientos adquiridos y evidenciando su capacidad técnica. Gracias al último Talent Fest en Chile, el 29% de las developers fueron contratadas al finalizar el evento por las empresas participantes.

Nuestras alumnas nos importan y queremos que sean las mejores en su campo. Por ello nuestra malla curricular cambia constantemente, adecuándose a los requerimientos del mercado, que conocemos por la comunicación constante que mantenemos con empresas líderes en el sector. Gracias al uso de metodologías ágiles, podemos descartar o implementar cambios, de manera tal que no afecte el aprendizaje de las alumnas, pero que nos lleve a mejorar constantemente, el que aplicamos también en clases, fomentando el trabajo en equipo, analizando resultados mejorando su productividad.

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Generamos contacto con otras empresas con necesidades digitales, y coordinamos procesos de entrevistas con nuestras egresadas, las cuales son preparadas por nuestro equipo de psicólogas. El proceso de inserción laboral finaliza cuando la alumna consigue trabajo con salario acorde a su talento, en una empresa que le permita crecer profesionalmente. El sueldo líquido promedio de nuestra última generación es de 650.000. Luego trimestralmente durante dos años, nos comunicamos con la empresa empleadora para conocer su satisfacción con los resultados de la developer; y con la alumna, para asegurarnos que está conforme con su situación laboral. En caso que durante esos dos años, la developer quede sin trabajo, la apoyamos para que vuelva a insertarse laboralmente en el menor tiempo posible.

En Laboratoria ya hemos graduado a más de 600 mujeres en cuatro ciudades de Latinoamérica, de las cuales más del 79% está transformando la industria digital desde sus puestos laborales. Para el 2021 esperamos crecer mucho más, impactando a 10.000 mujeres. Estamos seguros que lo vamos a lograr porque creemos firmemente en 1. El Talento de las mujeres, 2. En una educación transformadora, 3. En el impacto de acceder a un gran trabajo, 4. En generar impacto social con excelencia, y 5. En el potencial de América Latina.  

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HISTORIAS DE LABORATORIA

Compartimos dos historias en Chile que reflejan las transformaciones que mencionamos anteriormente. Isleby Pinto, de 27 años, proveniente de la comuna de Renca, desde que salió del colegio trabajó en diferentes oficios (atención de negocios, reponedora de minimarket, y otros). Conoció Laboratoria y a pesar de que inicialmente fue retador equilibrar su trabajo, su familia y el tiempo para dedicarle al estudio, siguió con perseverancia graduándose dentro de nuestra 3ra generación. Actualmente trabaja para una agencia digital dedicada a UX Design. Sigue asistiendo a sus clases de educación continua como parte del proceso de capacitación de 2 años de Laboratoria, para alcanzar mayor nivel técnico.

Susana Opazo, muy inteligente con un toque de personalidad dispersa, tuvo que cursar su colegiatura en varias instituciones, en la universidad paso por 2 carreras, las cuales no logró terminar, durante un tiempo fue peluquera. Conoció Laboratoria y se graduó dentro de la 2da generación, el equipo siempre la recuerda como una persona muy enérgica. Después de graduarse hizo prácticas en diferentes empresas, pero prefirió convertirse en profesora de Laboratoria, en marzo de este año recibió una propuesta de Thoughtworks, quienes la enviaron a capacitarse a la India y con los que actualmente trabaja. Representó a Thoughtworks en Orlando.

Como ellas, ya son más de 140 mujeres chilenas que se encuentran transformando la industria tech y su propia vida, luego de pasar por Laboratoria.

Nota realizada por Isabel Ordoñez <isabel@laboratoria.la>

Para más información visita laboratoria.la/

 

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