Logística y supply chain dependen cada vez más de los datos. Todo hoy genera datos. Internet de las Cosas es real.
Hablaba días atrás con una persona de Oslo, de paso por Buenos Aires, y que trabaja en logística en Noruega y le pregunté en qué, específicamente, se desempeñaba. Me contestó: “en lo que trabaja todo el mundo, en Data Analytics”.
Me dejó reflexionando. Pero me puse a pensar: “ y….sí, efectivamente, hacia allá va el mundo porque las máquinas nos están tapando de datos y los necesitamos para tomar decisiones cada vez más informadas”.
Al fin de cuentas, no importa puntualmente dónde se analizan los datos, que puede ser realizado por cualquier profesional competente, desde cualquier parte del mundo.
Data Analytics en el IEEC está para cubrir esa creciente necesidad de la cual muy pocos pueden quedar al margen. En este programa llevamos a los participantes a través de las tres carriles posibles que se necesitan: el análisis, la graficación y la forma de contarlo. Einstein decía: “hasta que no lo entienda mi abuelita, no lo habré sabido explicar”.
Eso aplica no sólo a lo que divulgaba Einstein sino a cosas más mundanas y que ocurren en todos los niveles y en todas las conversaciones entre los humanos. No se trata de “tirarle” los datos a la audiencia para que se “haga cargo”, sino de facilitarle la comprensión y ganarla y convertirla de originales escépticos en entendedores y partidarios del contenido que saben comprender y valorar.
Data Analytics requiere seguir una serie de pasos aplicando ciertos criterios profesionales en cada uno de ellos: Juntar los datos, Clasificarlos, Ordenarlos, Analizarlos, Modelarlos, Sacar información y validar las conclusiones.
Data Analytics es más un arte que una ciencia porque se manejan herramientas de muchas áreas que luego se demuestran necesarias para la profesión. Es un curso eminentemente práctico porque tiene “todo nuevo”: los conceptos, los datos, las herramientas y la forma de explicarlo.
Capacitarse en Data Analytics
El curso construye desde el principio todo el andamiaje de conceptos necesarios para elaborar la visión analítica de la logística y de la cadena de abastecimiento. Comienza con un repaso inicial para avanzar en una excelente comprensión de las diferentes facetas que se pueden ver de los mismos datos según la perspectiva diferente con que se los mire.
Es semejante a lo que pasa en las demás ciencias que trabajan con datos, tales como las sociales, el marketing, las médicas, el análisis de riesgo o el análisis de una cartera de inversiones, la toma de decisiones en entornos de incertidumbre, el desarrollo del forecast de demanda, etc, donde una simple fórmula no es la mayoría de las veces lo que se busca. No se acaba todo en un simple cálculo y por eso es tan importante desarrollar el “arte analítico” para dejar lugar al criterio y a la experiencia en la evaluación final del “todo”.
Contenidos
– Parte 1: Descripción gráfica y analítica de los datos. Elaboración de las primeras conclusiones
- Software para el análisis de datos y confección de dashboards
- Storytelling, para la presentación comprensible de los datos y los hallazgos
– Parte 2: Primeras evaluaciones de los parámetros. Validación de las muestras y conclusiones. Informes de avance.
– Parte 3: Diferentes tipos de modelos de predicción. Modelos con variables Causales y modelos en base al comportamiento de las variables a lo largo del tiempo. Construcción de índices. Presentación y explicación de los modelos
Los contenidos desarrollados del curso Data Analytics en Logística y Supply Chain se pueden ver en este link.
Además, Data Analytics se puede integrar también dentro del DCL (Diploma en Supply Chain y Logística) con otras áreas de la cadena de abastecimiento para conformar la elección personal del plan de carrera que mejor se adapte a tus planes futuros.
Ya nos hemos referido en la nota anterior a la flexibilidad única lograda por el DCL para lograr satisfacer los diferentes caminos profesionales.
Data Analytics y el DCL han abierto la inscripción 2022.
