La Ciencia de Datos (Data Science en inglés) emplea diversas tecnologías y métodos como el análisis Big Data y el Business Intelligence.
Con el fin de procesar y analizar los datos recolectados por cualquier organización. Esto tiene 2 propósitos principales:
- Detectar patrones y tendencias que optimicen la toma de decisiones estratégicas
- Analiza los datos recopilados de la web, teléfonos inteligentes, clientes y otras fuentes para obtener información útil.
¿Qué es la Ciencia de datos?
Es un subconjunto de la IA que se refiere a las áreas superpuestas de las estadísticas, los métodos científicos y el análisis de datos.
La ciencia de datos combina múltiples campos, como las estadísticas, los métodos científicos y el análisis de datos para extraer el valor de los datos.
La ciencia de datos abarca la preparación de los datos para el análisis, esto incluye
- Limpieza
- Agregación
- Manipulación de los datos para realizar análisis avanzados.
Las aplicaciones analíticas y los científicos de datos pueden revisar los resultados para descubrir patrones y permitir que los líderes empresariales obtengan información fundamentada.
Ejemplos de aplicaciones de la Ciencia de datos
A continuación, presentamos preguntas y situaciones que sirven como ejemplos:
- Mostrar qué productos realmente interesan a los clientes de una empresa.
- En los próximos meses ¿Qué clientes probablemente no pagarán?
- Después de una crisis, ¿cuánto tiempo le tomará a una compañía restablecer su negocio?
- Para que esto suceda, ¿qué acciones deben tomar por adelantado?
- ¿Es mejor contratar a más personas el año que viene? Si es así, ¿en qué áreas será rentable el retorno?
Diferencia entre aprendizaje automático y profundo
¿Qué es el Aprendizaje automático?
Es otro subconjunto de la IA. Son las técnicas que permiten que las computadoras descubran cosas a partir de los datos y realicen aplicaciones de IA.
Algunos de los casos en los que se ha usado la Ciencia de datos y Aprendizaje Automático incluyen:
- Determinar la fuga de clientes
- Mejorar las ventas creando recomendaciones para los clientes basadas en compras anteriores (Como el caso de Netflix, que te hace recomendaciones de lo que puedes ver basándose en lo que ya viste anteriormente)
¿Qué es el Aprendizaje Profundo?
Permite que las computadoras tengan la capacidad de resolver problemas más complejos. Por consiguiente, requieren de mayor precisión para cada detalle, como su nombre lo indica, requiere de un aprendizaje más exhaustivo.
Empresa consultora Gartner
La última encuesta de Gartner (empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información con sede en Stamford, Connecticut, Estados Unidos) fué aplicada a más de 3,000 directores de informática.
En ella, los encuestados clasificaron al análisis y la inteligencia empresarial como las tecnologías más importantes para diferenciar a sus organizadores.
Estos mismos, ven a estas tecnologías como las más estratégicas para sus empresas. Por lo que ya están llevando a cabo las inversiones correspondientes.
Algunas empresas también utilizan Data Analytics. Se trata de un grupo de tareas para identificar la necesidad del negocio a fin de trabajar en su solución. Impacta en toda la cadena de valor. A modo de ejemplo, sirve para:
- Identificar los productos y clientes menos rentables
- Optimizar la fuerza de ventas
- Estimar previsiones de producción
- Identificar y anticiparse a los riesgos
Ejemplos de la Ciencia de datos
Uber
Una de las primeras ventajas en analítica de la ciencia de datos se observó en los servicios de localización a través de GPS.
Los teléfonos inteligentes con posicionamiento satelital han permitido desarrollar mapas avanzados y algoritmos para poder optimizar las rutas de circulación en las ciudades.
De igual proporciona a sus clientes una red de transporte privado, a través de su software de aplicación móvil, utiliza el análisis de la oferta y la demanda en localización para cambiar las tarifas según evoluciona la demanda a lo largo del día
Amazon
En el campo del retail, las empresas analizan la data de sus transacciones, así como el comportamiento de sus clientes para personalizar las ofertas.
El objetivo principal es crear modelos predictivos, capaces de detectar las futuras necesidades del cliente o que productos se venderán mejor.
Quienes compran en Amazon, pueden constatar cómo la empresa le sugiere productos que le puedan interesar como resultado de entender las preferencias del consumidor.
Las empresas amplían sus datos con la información de las redes sociales, logs de navegación, análisis de textos y datos de sensores para obtener una imagen completa del cliente que analizar y computar.
Google Fit y Apple Watch
Los procesos de la Ciencia de datos están muy ligados con los fenómenos de Big Data e Internet of Things. Estos permiten y permitirán aún más en el futuro, extraer enormes cantidades de información para analizar y generar conocimiento.
Sin embargo, los sistemas de análisis de datos no son solo beneficiosos para las grandes empresas, también los usuarios pueden verse beneficiados con la integración de procesos de análisis de sus datos.
Así, los dispositivos como Smartwatches y pulseras registran automáticamente datos de consumo de calorías, niveles de actividad y condición física. O patrones de sueño, permitiendo al usuario obtener un análisis detallado de su salud.
Y, aún más importante, un análisis del conjunto de datos de todo el colectivo, que permitirá desvelar insights beneficiosos para todos los usuarios.
BBVA
Las finanzas y el sector bancario es otro ejemplo de la Ciencia de datos. Son otro de los grandes beneficiados por la extracción de información útil de la gran cantidad de datos y transacciones que generan.
La entidad BBVA ya ha realizado varios proyectos de extracción y análisis de información financiera. De los cuales ha podido obtener diferentes actividades comerciales de las grandes urbes (Urban Discovery)
El impacto económico de la celebración de grandes eventos o Commerce360. Este impacto permite conocer datos que hasta ahora solo eran accesibles a la gran distribución.
Y un gran beneficio que proporciona es una ventaja competitiva a la hora de diseñar sus estrategias comerciales y de marketing.
Creación de interfaces.
Retomando un poco el tema de la creación de interfaces, encontramos que la ciencia de los datos puede ser una herramienta bastante útil.
Esta ciencia de datos es muy necesaria para la creación de páginas web y apps. Es decir, estamos hablando de herramientas que hoy en día son muy importantes y necesarias
Conozcamos el caso de Diego.
Él es veterinario y cuenta con su establecimiento físico. Ya tiene su página web donde cualquier persona puede programar citas médicas, de estética canina, incluso cuenta con su marketplace.
El negocio creció bastante rápido, así que, decidió llevar su servicio al siguiente nivel con la creación de su aplicación móvil.
El administrador del portal web, usó la Ciencia de Datos para entender un poco más el comportamiento del cliente a la hora de entrar a la plataforma.
- ¿Qué fue lo que hizo que se tardara en hacer la cita?
- ¿Por qué no cerró la compra?
- ¿Por qué entró a su web cierto usuario?
- ¿Qué hizo el cliente en la página?
Al recabar los datos, se le realizó con éxito su aplicación. En la que pudo brindarle al cliente un mejor servicio.
Podían generar la cita de manera más fácil y rápida. Se pudo realizar la compra de alimento para su mascota a un precio más bajo. Ya que se pudo notar que las ofertas atraían a más usuarios (clientes y no clientes) a su portal web.
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