Métodos heurísticos

Al momento de hacer un análisis, existen varias formas de llegar a una respuesta, la más sencilla es la intuición, pues se basa en lo que crees en ese momento. En el otro extremo está la optimización, que significa que conoces con certeza todas las posibles soluciones y eliges la mejor.

El analista siempre busca la optimización para tomar la mejor decisión, y al mismo tiempo, evita a toda costa la intuición, ya que el tomar decisiones a la ligera tiene un gran margen de error, sin embargo, tener todas las posibles soluciones significa que conoces a la perfección todas las variables y esto rara vez sucede en el mundo real.

La heurística es un método de análisis intermedio entre la intuición y la optimización. Se aplica continuamente en la vida real, ya que se basa en la experiencia de la persona y en las pocas variables que conoce para tomar una decisión.

Procedimiento.

Para hacer un análisis heurístico, es necesario formar un modelo de la realidad, tal como la ve tu mente, el objetivo es que este sea tan complejo que se acerque a la optimización y no a la intuición. Para lograr esto se usa el procedimiento de causa – efecto. Sigue estos pasos:

1) Encuentra tu objetivo.

2) Define tus variables que sea relacionen con este.

3) Haz un mapa donde las variables se relacionen a manera de causa – efecto.

4) Al hacer relaciones causa – efecto, notarás que se van formando ramificaciones.

5) Haz el árbol tan complejo como se requiera de tal forma que la pregunta específica se pueda resolver con las variables que tienes.

El objetivo de utilizar este tipo de pensamiento es responder preguntas a las que no tienes acceso directo a los datos. Las principales aplicaciones formales para el análisis heurístico son los análisis de usabilidad de un sitio web y la detección de virus y malwares, pero se puede aplicar a cualquier problema.

Reglas importantes.

Cuando apliques este método toma en cuenta dos reglas importantes:

1) No importa si el modelo es simple o complejo, lo más importante es que funcione. Debes sentirte satisfecho con las causas y efectos de todas las variables que involucres sin importar su número.

2) La redacción y forma de comunicar el procedimiento y los resultados debe ser minuciosa. Cuida las palabras que usas. Debes expresa exactamente cómo fue tu pensamiento. Una mala comunicación interfiere mucho con este tipo de análisis.

 

Fuente:
Fundación Carlos Slim – Curso Analista de Datos.