Si bien decimos que la toma decisiones estratégicas basadas en análisis de datos es la manera más correcta de llevar un negocio, también los datos pueden conducir a malas decisiones empresariales. Debemos evitar el sesgo en el análisis de datos para no sacar conclusiones incorrectas.
Cualquier organización puede experimentar un análisis confirmatorio de datos o un sesgo de confirmación durante el periódo de informes. El sesgo de confirmación es la tendencia a buscar, favorecer e interpretar los datos para que confirmen las creencias o ideas preexistentes. Como líder de una compañía, debes ser consciente de esto y trabajar para evitarlo.
Sesgo de confirmación
Si esperas descubrir resultados específicos al analizar tus datos, encontrarás ejemplos para demostrar los resultados que esperabas. También hay que resaltar los datos que respalden tus expectativas y minimizar o ignorar los datos que se oponen a esas expectativas. Esta acción se conoce como sesgo de confirmación y puede conducir a un análisis de datos incorrecto.
Una vez que una persona ha adoptado una idea o creencia, Francis Bacon creía que el sesgo de confirmación afectaba su juicio. El sesgo sería tan fuerte que incluso si existieran más pruebas que se opusieran a sus creencias, él se apegaría a los ejemplos que respaldaban sus creencias e ignoraría las que no.
Para la mayoría de nosotros, el sesgo de confirmación no es una elección consciente. Es por eso que es fundamental darse cuenta de que incluso las personas más neutrales pueden verse afectadas por el sesgo de confirmación al tomar decisiones.
Evita el sesgo en el análisis de datos
¿Cómo puedes evitar el sesgo en el análisis de datos y alentar a tu equipo a hacer lo mismo al interpretar los datos de la compañía?
Warren Buffet, reconoce que el sesgo de confirmación personal puede influir en sus decisiones y él busca opiniones que contradigan las suyas. Para combatir su sesgo de confirmación personal, Buffet invitó a uno de sus críticos más conocidos, Doug Kass a una reunión. Mientras algunos podrían tener miedo de tener a un opositor en una reunión importante, Buffet tomó en cuenta que las palabras y el punto de vista de Klass podrían aportar a su toma de decisiones.
Estas son algunas maneras de combatir el sesgo en el análisis de datos:
- Ten en cuenta el sesgo de confirmación al revisar los datos y sacar conclusiones basadas en tus hallazgos.
- Revisa los datos con curiosidad pensando en lo que puedes descubrir.
- Busca evidencia para refutar tu hipótesis al interpretar datos y sacar conclusiones.
- Asigna a alguien para que revise tus hallazgos.
Conoce más de la importancia del uso de datos para la toma de decisiones.
Otros tipos de sesgos que debes de evitar en la toma de decisiones
El sesgo de confirmación no es el único sesgo que impide que los líderes o equipos interpreten con precisión los datos de la compañía. Existen otros factores que pueden causar que los datos sean malinterpretados si no estás consciente de ellos y trabajas para evitarlo.
Valores atípicos
Si estás intentando crear un modelo predictivo basado en tus datos, los valores atípicos pueden sesgar significativamente los resultados lo que conduce a un panorama poco realista de lo que deberías esperar lograr en el futuro.
Si estás revisando datos específicos, como leads por semana, y los datos contienen algunos valores atípicos cuestionables, intenta calcular el promedio de tus datos con los valores atípicos incluidos, así como también el promedio sin los valores atípicos incluidos. Esto te mostrará la diferencia que están causando los valores atípicos.
Si el impacto de los valores atípicos sesga significativamente tus números, podrías querer ignorarlos en tu análisis para que puedas tomar decisiones sobre suposiciones correctas e imparciales. Independientemente de esto, debería analizar qué es lo que creó los valores atípicos para ver si revelan una oportunidad potencial o es una simple coincidencia.
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Sesgo de selección
El sesgo de selección ocurre cuando los datos que vas a revisar no son elegidos al azar. Aunque hay ocasiones en los que se deben excluir datos específicos, como cuando se trata con valores atípicos, seleccionar o excluir datos por una razón específica puede crear una representación inexacta de los resultados que tu empresa está logrando.
Por ejemplo, si sabes que generas más leads durante un mes o trimestre específico y decides mostrar sólo ese trimestre como una actualización de progreso en la generación de leads, podrías estar sucumbiendo al sesgo de selección.
Sesgo de precipitación
A veces, lo único que quieres es una respuesta rápida para que puedas tomar una decisión y pasar al siguiente elemento que requiere tu atención. Este hábito puede causar que solo revises datos limitados sin profundizar en los datos que deberías. En ambos casos, es posible que te pierdas la historia completa y caigas en un sesgo en el análisis de datos.
Vale la pena señalar que a veces podrías sentirte presionado para tomar una decisión rápida. En este tipo de situaciones, intenta demorar la decisión para que tengas más tiempo para revisar los datos necesarios. Si no la puedes retrasar, toma la mejor decisión posible en función de los datos que tengas. Sin embargo, ten en cuenta que limitar tu análisis puede aumentar el riesgo de un resultado indeseable.
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Sesgo de disponibilidad
Si con frecuencia tomas decisiones basadas en los datos que están más disponibles y no profundizas más para obtener un panorama más completo, estás siendo víctima del sesgo de disponibilidad. El sesgo de disponibilidad se puede vincular con el sesgo de precipitación. Si la decisión no es urgente, profundiza en tus datos para asegurarte de que estás obteniendo la historia completa y no solo una parte de esta.
Sesgo de anclaje
El sesgo de anclaje muchas veces ocurre cuando alguien no está familiarizado con un tema o se encuentra con conceptos nuevos, por lo que “ancla” su respuestas a la primera pieza de información que le es presentada.
Para evitar este tipo de sesgo en el análisis de datos hay que tomarse el tiempo de detenerse, reflexionar y formular más preguntas.
Si quieres tomar mejores decisiones como líder cuando tu equipo presenta datos sobre un tema con el que no estás familiarizado, tómate el tiempo para formular preguntas y promueve el debate para que puedas comprender mejor el tema.
Tomar decisiones imparciales es la mitad de la batalla cuando se trata de dirigir una empresa exitosa. Sin las herramientas adecuadas, la recopilación, exploración y revisión de datos puede ser difícil. Con el enfoque y una herramienta de business intelligence, puedes tomar mejores decisiones más rápido con los datos que tienes.
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