Imagínate, en unos días será Navidad. Estás trabajando en esta compañía de tecnología que ofrece soluciones de movilidad y tu jefe te pide que estimes la demanda de carreras que recibirán durante esa noche. Tu sentido común te dirá que habrá más gente que necesite trasportarse del aeropuerto a su casa y que habrá menos solicitudes durante la hora pico. (No es claro si Papá Noel vaya a usar sus servicios). Tienes que decidir si usas los datos históricos de la base de datos de tu compañía, en la que se han invertido importantes recursos, para tratar de identificar si hubo algún patrón durante las pasadas Navidades.
Este es el tipo de proyecto analítico en el que me desempeñé cuando estaba realizando mi pasantía en China en una compañía de transporte de economía compartida. Lo siguiente que sucedió es que encontré varias variables que servían como determinantes de la demanda –temperatura, humedad, la hora del día o de la noche, si era entre semana o en fin de semana, entre otros. Construí una regresión para explicar cómo y qué tanto cada uno de estos factores impactaban el número de solicitudes de viajes recibidas. Con el modelo logramos establecer el número aproximado de solicitudes que tendríamos y por tanto una estrategia para balancear la oferta y la demanda en esa fecha.
Este tipo de problemas es a los que se enfrenta diariamente el mundo de los negocios. Business Analytics es la clave para resolver preguntas poco convencionales en el mundo de los negocios. Cómo Facebook te recomienda a las personas que quizás conozcas, cómo LinkedIn encuentra a alguien con un perfil similar al tuyo, cómo FedEx puede predecir cuándo te llegará tu paquete, cómo Uber diseña la mejor ruta para tu viaje. Data Scientists usa la programación como una herramienta que unida a su comprensión de los negocio, explica el pasado de la mejor manera y predice el futuro más acertadamente. A partir de lo que parece una información caótica y desordenada se encuentran oportunidades de negocios.
El “ancho de banda” del cerebro humano es limitado, no puede procesar demasiada información al mismo tiempo. Igualmente, como humanos, nuestro juicio está sesgado. La tecnología está cambiando todos los aspectos de nuestra vida y nos puede abrumar con información, podemos buscar ayuda en los computadores. Viniendo de una formación en negocios, me alegra haber encontrado el MSBA de Emory University que abre un mundo de oportunidades en el campo del análisis. Este programa STEM de 10 meses me da las herramientas técnicas necesarias para ser un Data Scientist, al tiempo que la formación en negocios asegura que pueda aplicar las herramientas aprendidas en el mundo real.
Únete a nosotros para trasformar información en herramientas para la toma de decisiones
Yan Li
Una contadora de historias apasionada y amante de los números
que cree en el poder de la toma de decisiones gerenciales basadas
en información cuantitativa.
M.S. Business Analytics, Class of 2019
Goizueta Business School, Emory University
B.A. in Finance, Women Who Code, Lean In China
http://www.linkedin.com/in/yan-li
yan.li2@emory.edu
Why I chose to pursue the MS in Business Analytics Program at Emory University’s Goizueta Business School?
Imagine this, a few days later it is going to be the Christmas. You are working in this ridesharing company and your boss is asking you to figure out how many ride requests there will be on Christmas Eve. Your common sense is telling you there will be more people who need a ride home from the airport while there will be much fewer commuters sending ride requests during rush hours (not sure if Santa is going to use your services or not though). Then you figure if you should pull up the historical data from the fancy database your company have already spent millions of dollars on and try to see if there’s a certain pattern during last year’s Christmas.
This is the predictive analysis project I ran into when I was an intern at this ridesharing company in China. What would usually happen next was I found several predictors – temperature, humidity, hour of the day, if it’s weekday or weekend, if it is holiday or not, discount, and etc, and I built a regression model to explain how and how much these factors would change the number of requests we received every day. With the predicted number of requests on hand, now we can adjust the coupon strategy to balance the demand and supply accordingly.
Problems like this are everywhere in today’s business world – how Facebook recommends to you people you may know, how LinkedIn finds someone who has the similar career path, how FedEx knows when your package will be delivered, how Uber designs the best route for carpool. Business analytics is the key to all these unconventional business questions. Business data scientists use data programming as a tool in addition to their business understanding to better explain the past and predict the future. From the seemingly chaotic data, we disclose hidden business growth opportunities.
Human brains’ bandwidth is limited – we just cannot process too much information at the same time. Human judgement is always biased as well. As technology reshapes every aspect of our life and causes information overload, let’s just ask computers for help. Coming from a business background, I’m glad I found this MSBA program at Emory University that opens up a world of opportunity in the analytics field. This 10-month STEM designated program perfects my technical skills for a future business data scientist. Meanwhile, the business nature of this program ensures me I can seamlessly apply these skills in real-world practices.
