La Transparencia en el Análisis de Datos y la Empatía con el Cliente: Un Llamado a la Ética y Mejora en el Manejo de Información

En el mundo moderno del análisis de datos, donde la cantidad de información que se maneja es cada vez mayor, es fácil perder de vista un factor esencial: la empatía con el cliente. A lo largo de mis más de 18 años de experiencia, tanto liderando proyectos en sectores críticos como la minería y el tratamiento de aguas, como en mi constante desarrollo en el manejo de herramientas avanzadas como R, Python, RapidMiner, y plataformas de visualización como Power BI y Tableau, he llegado a una profunda comprensión de la importancia de la transparencia, precisión y seguridad en la entrega de información al cliente.

Este ensayo busca no solo analizar las ventajas del análisis de datos en la optimización de procesos empresariales, sino también criticar la falta de ética y transparencia que he observado en ciertos profesionales del sector, quienes manipulan o retienen información para mantener contratos o evitar enfrentar los resultados negativos de su análisis. Este comportamiento no solo perjudica a sus clientes, sino que también daña la credibilidad de nuestra profesión como analistas de datos.

El Valor de la Empatía en el Análisis de Datos

Uno de los aspectos más subestimados en el análisis de datos es la empatía con el cliente. Como analistas, trabajamos con información que puede cambiar el rumbo de las decisiones de una empresa, ya sea en cuanto a la optimización de recursos, identificación de oportunidades de mercado o detección de ineficiencias. Sin embargo, muy a menudo, los resultados de un análisis se presentan de manera técnica y distante, sin considerar las preocupaciones y necesidades del cliente.

Empatía significa ponerse en los zapatos del cliente, entender que detrás de los datos hay expectativas, y que nuestra misión no es solo proporcionar cifras, sino también explicarlas de manera clara y que ofrezcan valor práctico. En mis proyectos, tanto en Power BI como en Tableau, siempre he puesto especial énfasis en que la visualización de los datos no solo sea correcta, sino comprensible y accionable para quien los utiliza. No basta con generar dashboards impresionantes; es crucial que estos ayuden a tomar decisiones reales y efectivas, anticipando y mitigando posibles problemas.

La Transparencia: Un Pilar Fundamental en el Análisis

Otro de los valores que defiendo fervientemente es la transparencia en el manejo de los datos. A través del uso de R y Python, he logrado construir modelos analíticos que son robustos y detallados. Sin embargo, el verdadero valor de estos modelos no radica solo en su complejidad técnica, sino en cómo se presentan y se explican a los clientes. El cliente tiene derecho a conocer todos los detalles del análisis, incluyendo las limitaciones del modelo, los posibles errores de predicción y cualquier desviación que pueda afectar la calidad de los resultados.

He observado, con cierta preocupación, cómo algunos profesionales del sector ocultan resultados o decisiones erradas con el fin de mantener una relación contractual o evitar posibles repercusiones. Esta práctica es ética y profesionalmente inaceptable. El análisis de datos debe basarse en la confianza mutua entre el analista y el cliente. No podemos esconder errores o suposiciones incorrectas simplemente para proteger nuestra imagen o evitar la pérdida de un cliente. En cambio, es nuestra responsabilidad ser transparentes, identificar las fallas y trabajar en su corrección.

Crítica a la Falta de Transparencia y Ética en la Industria

Uno de los problemas más graves que enfrenta nuestra industria es la falta de transparencia y ética en algunos análisis. Existen consultores y analistas que, al presentar resultados erróneos o desviaciones en los datos, evitan confrontar los problemas detectados y optan por seguir un camino oscuro, donde la información se manipula o directamente se oculta.

Este tipo de prácticas son particularmente preocupantes en sectores donde la precisión es vital, como el agua potable o el tratamiento de aguas servidas. Si un análisis defectuoso se esconde, las repercusiones pueden ser catastróficas, no solo en términos de eficiencia operativa, sino también en la salud pública. Por ejemplo, un análisis mal realizado en una planta de tratamiento de aguas residuales podría llevar a un fallo en los sistemas de purificación, con el consiguiente riesgo de contaminación ambiental y sanitaria.

Ocultar información no solo es un atentado contra la ética profesional, sino también una grave irresponsabilidad. El trabajo de un analista de datos no es protegerse a sí mismo, sino velar por el bienestar de su cliente, asegurando que las decisiones tomadas estén basadas en información confiable y exacta.

La Mejora Continua y el Uso de Herramientas Avanzadas

Mi enfoque en la mejora continua me ha permitido aprovechar una variedad de herramientas tecnológicas, como R, Python, RapidMiner, y plataformas de visualización como Power BI y Tableau. Estas herramientas no solo me han permitido realizar análisis complejos y profundos, sino también presentar resultados de una manera transparente y comprensible para mis clientes.

Por ejemplo, en un proyecto reciente, utilizando Power BI, pude identificar un aumento inesperado en los costos operativos de una planta de tratamiento de aguas. Aunque esto implicaba un posible problema en las decisiones previas del cliente, en lugar de ocultar esta información o suavizar los resultados, presenté los datos con total claridad, ofreciendo también soluciones basadas en análisis predictivo con Python para anticipar futuros problemas y mejorar la eficiencia.

Seguridad de la Información: Un Compromiso Ineludible

Finalmente, la seguridad es un componente clave en el análisis de datos, especialmente en un entorno donde los datos personales y empresariales son tan valiosos. Como analistas, no solo manejamos grandes volúmenes de datos, sino también información crítica y, a menudo, confidencial. Debemos asegurarnos de que nuestros sistemas y procesos estén alineados con las mejores prácticas de seguridad de datos, protegiendo la privacidad y asegurando que la información no sea vulnerable a accesos no autorizados.

En mis proyectos, utilizo tanto R como Python para desarrollar modelos que garantizan la seguridad de los datos en todas las etapas del análisis, implementando protocolos de encriptación y almacenamiento seguro, lo que permite a mis clientes confiar plenamente en que sus datos están protegidos.

Conclusión: Un Llamado a la Ética y la Transparencia en el Análisis de Datos

El análisis de datos es una herramienta poderosa que puede transformar por completo la manera en que las empresas operan y toman decisiones. Sin embargo, esta transformación solo puede ser efectiva si está basada en la empatía con el cliente, la transparencia en los procesos, y la seguridad de la información. A lo largo de mi carrera, he aprendido que la ética profesional es la piedra angular de un análisis de datos eficaz y que ocultar errores o manipular información solo lleva a decisiones mal informadas y problemas a largo plazo.

Hago un llamado a mis colegas del sector a adoptar una postura de total transparencia y ética en todos los análisis que realicen, recordando siempre que el objetivo final es proporcionar información confiable que beneficie al cliente y no simplemente proteger el contrato o la relación comercial. La transparencia, la mejora continua y el uso ético de las herramientas tecnológicas son los pilares sobre los cuales debemos construir la confianza en nuestra profesión y en los análisis que ofrecemos.

Ricardo Vásquez Silva

Ingeniero Civil Industrial | Master of Business Admininstration / Master of Information Technology (en curso) | Máster en Dirección de Operaciones y Logística (Titulado)

Con más de 18 años de experiencia liderando proyectos en sectores como la minería y el tratamiento de agua potable y aguas residuales, Ricardo Vásquez Silva ha demostrado su expertise en planificación, gestión estratégica y operaciones comerciales. Durante su trayectoria, ha ocupado posiciones clave como Gerente de Negocios en Aguas Santiago Poniente y Jefe Regional de Operaciones Comerciales en Aguas Chañar, donde implementó tecnologías innovadoras que optimizaron significativamente la eficiencia operativa y aumentaron los ingresos. Actualmente, Ricardo es Director de Transanalytics Data, una PYME en Chile especializada en desarrollo de software y análisis de datos. Además, está completando un MBA y un Master en Tecnologías de la Información en Murdoch University, Perth, lo que le permite integrar la innovación tecnológica con su sólida experiencia en gestión empresarial para liderar la transformación digital en diferentes industrias.

Director en: Transanalyticsdata

Conéctate conmigo en: https://www.linkedin.com/in/ricardo-vasquez-silva/