Compasivo y Basado en Datos: Reflexiones con Ashish Agarwal
MPOWER se enorgullece de ser “compasivo y basado en datos” como uno de nuestros valores fundamentales, pero ¿qué significa realmente eso? Nos sentamos y exploramos el tema con el Analista de Operaciones de MPOWER, Ashish Agarwal.
Ashish comenzó a trabajar en MPOWER en el verano de 2016 a través de la Beca Hisaoka ofrecida por el Centro Dingman en la Universidad de Maryland. Actualmente está cursando dos posgrados allí, un M.B.A. y un M.S. en Sistemas de Información. Ashish tiene 7 años de experiencia trabajando en análisis de negocios y estrategia basada en datos en India. También es un estudiante internacional con experiencia directa de los desafíos que enfrentan los estudiantes no domésticos cuando buscan apoyo financiero para estudiar en los Estados Unidos. Después de graduarse, Ashish trabajará a tiempo completo como el primer Gerente de Análisis de MPOWER Financing.
Tienes mucha experiencia laboral en una variedad de entornos. ¿Qué te atrajo en particular a MPOWER Financing?
Me atrajo a MPOWER por muchas razones.
Primero, creo sinceramente en la misión de MPOWER. No deberían existir barreras entre buenos estudiantes y una educación de calidad. Punto.
Segundo, nuestro equipo está apasionado por hacer un impacto positivo y duradero. Y sí, el trabajo es absolutamente gratificante, pero es aún mejor cuando se colabora con personas talentosas y afines.
Finalmente, me encanta el ambiente de trabajo dinámico. Las startups son únicas en sí mismas y óptimas para aquellos que se aburren fácilmente. Trabajas con todos y haces un poco de todo, y cada proyecto es vital para el éxito general del negocio. Luchar contra la burocracia, la monotonía o una descripción de trabajo rígida no son problemas aquí.
Somos nerds globales que se preocupan, trabajan duro y se divierten, y estoy feliz de ser parte del equipo.
¿Cuál es la mejor parte de trabajar en MPOWER?
Cómo valoramos la empatía. A diferencia del modelo de institución financiera estándar, la compasión es un factor importante en nuestro proceso de toma de decisiones. Y además de eso, nos aseguramos de que siempre esté equilibrado con un enfoque basado en datos.
Admiro nuestra misión y la creencia auténtica en proporcionar ayuda financiera y oportunidades para los estudiantes de todo el mundo. No solo nuestro equipo está altamente calificado, sino que cada persona también tiene experiencia asistiendo a la escuela en los Estados Unidos como estudiante extranjero o ayudando a estudiantes internacionales a través de programas de inclusión financiera.
“Big Data” se ha convertido en una gran palabra de moda. ¿Por qué es importante el análisis de datos?
Los datos son el futuro del mundo empresarial. La disponibilidad de datos, el aumento en la capacidad de procesamiento y la llegada de la computación en la nube han cambiado el panorama empresarial. Cualquiera puede obtener datos ahora — están en todas partes y son fascinantes.
Hace diez, 20 años, la sólida experiencia laboral era el santo grial del lugar de trabajo. Las empresas que tomaban decisiones comerciales basadas en datos tenían una ventaja competitiva distinta.
Ahora, las empresas que no utilizan datos se quedan sistemáticamente atrás. Incluso los trabajos típicamente cualitativos, como los recursos humanos, requieren manipulación básica de datos. La experiencia sigue siendo importante, pero ya no es suficiente para ser competitivo. Poseer tanto experiencia laboral como habilidades de manipulación de datos se ha convertido en un diferenciador clave tanto para los buscadores de empleo como para las empresas.
¿Qué consejo tienes para los estudiantes o profesionales que buscan dedicarse o incursionar en el análisis de datos?
El análisis de datos es un campo enorme, es muy fácil perderse sin un objetivo final. Nadie tiene tiempo para dominarlo todo. Entonces, primero, recomiendo averiguar qué quieres y cuáles son tus metas profesionales. ¿Estás interesado en resolver problemas comerciales del mundo real, o trabajar más en el lado técnico? ¿Cuál es tu función de trabajo preferida?
Si tu fortaleza está en la tecnología y la programación, podrías aprender un lenguaje de programación para registrar tu trabajo y compartirlo con otros. Una gran opción es R — es adecuado tanto para el análisis de datos como para las estadísticas. Además, está RStudio, que es una interfaz visual para escribir código para procesar números y dibujar gráficos con el lenguaje de programación R. Por encima de todo, R y RStudio pueden facilitar el proceso de aprendizaje del análisis de datos. Tableau y Hadoop también son excelentes programas para jugar, y hay cientos de tutoriales en línea para ayudarte a comenzar.
Si la programación no es tu mejor habilidad, intenta desarrollar competencias funcionales en áreas como finanzas o marketing. Descubre cómo se usa comúnmente el análisis en tu función de trabajo preferida. Si estás en marketing, puedes aprender cómo funciona Google Analytics sin aprender ninguna programación.
Es importante recordar que aprender a presentar tus datos es tan importante como analizarlos correctamente. Si no puedes explicarlo a los demás — compañeros de trabajo, tu jefe, la alta dirección — tus ideas nunca se implementarán. Las herramientas de visualización como Tableau se han vuelto absolutamente necesarias para la visualización de datos y para hacer presentaciones atractivas.
¿Cómo se realiza el análisis de datos de la manera correcta?
El análisis de datos es mucho más que cálculos teóricos y programación complicada. Por sí mismos, el análisis de datos y las matemáticas son inútiles. Un gran análisis de datos implica pensamiento crítico, resolución de problemas y un proceso de pensamiento cuidadoso.
Antes de sacar tu calculadora o programa favorito, necesitas entender todos los ángulos del problema que estás tratando de resolver. Luego, debes decidir qué datos responderían a tu pregunta. Una vez que estos pasos están completos, puedes realizar el análisis.
Finalmente, FINALMENTE, puedes sacar conclusiones de tu trabajo. Este paso debe ser el último. Todos los humanos tienen sesgos inherentes. Si no tienes cuidado, es fácil obtener los datos incorrectos, resolver el problema equivocado y/o manipular los datos para mostrar tu conclusión deseada inconsciente. En el mejor de los casos, tus datos son inútiles. En el peor de los casos, tus resultados empujan a tu empresa en la dirección equivocada.
Nuestra compasión nos impulsa a ser objetivos con nuestros datos. Sabemos que existen sesgos, y queremos estar 100% seguros de que nuestro producto es el correcto para nuestros clientes.
Tanto en los datos como en la vida, guarda tus conclusiones para el final.
¿Eres compasivo y te guías por los datos? MPOWER está contratando ahora para trabajos a tiempo completo e internados.
