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Las 3 razones para utilizar la data science en tu empresa

El data science abarca diferentes disciplinas que ayudan a dar sentido a los datos que generamos en nuestra organización. ¡Acompáñanos!

Programación

Con tanta competitividad que existe hoy en día en el mercado es fundamental aprovechar cualquier herramienta que aparezca para atender de mejor manera a nuestros clientes. Pues bien, la data science es esa alternativa que tanto necesitabas y hoy te mostraremos de qué se trata. 

Los datos se han convertido en el nuevo tesoro del siglo XXI. Olvídate de los terrenos, grandes infraestructuras y el petróleo. Si no sabes manejar de manera correcta la información es muy poco probable que logres trascender en el mundo de los negocios. 

Sin embargo, con la ciencia de datos encontrarás nuevas oportunidades de mejora para tu empresa que te permitirán dar el salto que tanto buscabas. 

¿Comenzamos ya? 

¿Qué es el data science? 

Se trata de un campo de múltiples disciplinas que tiene el objetivo de dar sentido a los datos brutos de una organización. La idea con esta información es identificar tendencias, motivos y conexiones a partir del volumen de información. 

Para ser efectiva, la ciencia de datos involucra una gran cantidad de herramientas que debemos dominar para sacarle el máximo potencial. Programación informática, matemática, estadísticas, inteligencia artificial y análisis predictivo son algunas de ellas. 

En la actualidad múltiples empresas han acudido a esta tendencia para conocer más sobre el mercado y sus propias organizaciones. Cada cierto tiempo las compañías arrojan una gran cantidad de datos que pueden evaluarse a través de distintos mecanismos que te darán una idea sobre lo que funciona bien y lo que no. 

Orígenes del data science

Es cierto que es un término que no tiene mucho de haberse creado, pero la realidad es que es un movimiento que tiene más tiempo del que muchos piensan. La historia de la ciencia de datos proviene de al menos el 1962, cuando el estadístico John W. Tuckey creó un artículo llamado “The Future of Data Analysis”, lo que fue la primera vez donde se mencionó el concepto. 

El profesional definió el funcionamiento de la ciencia de datos a través de la estadística matemática que había hasta esos momentos: 

  • Procedimientos para analizar los datos.

  • Técnicas que permiten interpretar los resultados que obtenemos.

  • Gestión de planificación para recopilar grandes cantidades de información.

¿Cómo funciona la data science?

Como lo viste en los párrafos anteriores, el data science abarca diferentes campos y disciplinas que ayudan a dar sentido a los datos que generamos en nuestra organización de forma directa e indirecta. 

Para eso, alguien que se dedique a esta actividad, se le denomina Data Scientist y debe tener conocimientos profundos en todo lo relacionado a la ingeniería de datos, matemáticas, estadística, informática y visualización de data. 

Entre las técnicas que se usan en el data science tenemos: 

  • Gestión de datos para definir una estadística sobre una temática en específico. 

  • Data analytics para tomar decisiones en la empresa

  • Business analytics para obtener información sobre todo lo que envuelve al negocio. 

Entonces, lo primero que hay que hacer es obtener datos de distintas fuentes. Luego, hay que alojarlos en un data warehouse y limpiarlos para después transformarlos para que sea una información analizable. 

Posteriormente, viene la etapa del tratamiento de datos a través de la minería de datos, la modelización y clasificación. 

Una vez hecho esto, se analizan los datos con ayuda de diversos mecanismos como la regresión, análisis predictivo, y el text mining. Después, hacemos un informe detallado donde explicamos la información que obtuvimos. 

Casos de uso del data science

Son muchos los casos de data science que encontramos en la actualidad. Recordemos que es una tecnología que ayuda a las empresas a tomar decisiones más precisas sobre la información que generan sus propios clientes y empleados. 

En estos momentos se utiliza mucho para detectar actividades fraudulentas, puesto que determina qué patrones de comportamiento son normales y cuáles tienen características sospechosas. 

Por otro lado, te permite clasificar tus correos electrónicos de forma automática, así que una vez que lo configures se colocarán por orden de importancia. 

Asimismo, nos da la posibilidad de predecir las ventas o los ingresos de un negocio para un período en específico gracias al análisis de los datos de los hábitos de consumo de sus clientes. 

Veamos algunos de los campos donde más se suele usar en la actualidad: 

1. Obtención de información de clientes

Muy relacionado al punto anterior. La información que obtengamos de los usuarios puede revelar datos fundamentales sobre sus hábitos de consumo, preferencias, características demográficas, aspiraciones y contexto de su vida. 

Lo más importante es saber quién es tu cliente y qué es lo que le motiva. A partir de allí podemos crear productos y servicios adaptados a lo que desea el usuario y tendremos mayores posibilidades de tener un negocio sólido y rentable. 

2. Incrementar la seguridad

¿Has pensado en la cantidad de depredadores digitales que hay a tu alrededor? Todos buscan un pedazo del tesoro del siglo XXI, la información. 

Sin embargo, no tienes porqué preocuparte, ya que puedes usar el data science para aumentar la seguridad de tu empresa y evitar el robo de tu información confidencial. 

A través de los algoritmos, los sistemas detectan cuando alguien fuera de la plataforma intenta acceder a nuestra información y es allí donde podemos expulsarlos antes de que sea demasiado tarde.

3. Finanzas internas

En tercer lugar tenemos las finanzas internas. El equipo de especialistas en el área puede usar la ciencia de datos para desarrollar informes, analizar tendencias y hacer predicciones sobre lo que ocurrirá en el futuro si se siguen comportando de esa manera. 

Con esta herramienta, los activos, deudas y la información del flujo de efectivo se analizan cada cierto tiempo y los profesionales pueden usar esta información para hacer los cambios que sean necesarios. 

4. Eficiencia

No cabe duda de que la ciencia de datos es una herramienta muy útil en el mundo de los negocios. Un ejemplo de esto es cuando se usa para detectar problemas en el proceso de fabricación de un producto. 

A través de distintos mecanismos, recopila grandes cantidades de información de todo lo referente a la producción de una empresa en general. 

Ahora bien, ¿qué pasa si es mucha información? Pues nos apoyamos en diferentes algoritmos para ordenarlos y limpiarlos hasta que sean leíbles ante el ojo humano. 

5. Análisis predictivos

Llegar tarde a una tendencia puede ser una de las peores situaciones a las que puede enfrentarse una empresa en la actualidad. La competencia es voraz y en muchas ocasiones no da segundas oportunidades, así que es muy importante apoyarnos en la ciencia de datos para no perdernos de nada. 

Con el análisis de información podremos detectar oportunidades de negocio, nuevos hábitos de consumo o el aumento en la búsqueda de un término específico en los diferentes motores de internet. 

Entonces, al estar actualizado sobre lo que ocurre en el mercado tendremos la posibilidad de tomar decisiones comerciales mucho más precisas.

Los campos donde se usa el data science

Habilidades de un científico de datos

Si la demanda de la ciencia de datos es cada vez mayor, no es una mala idea buscar la forma de generar ingresos con esta tendencia. Las empresas necesitan con urgencia a profesionales que sepan manejar grandes cantidades de información y los científicos de datos son los que tienen el perfil ideal. 

Los definimos como aquellos que tienen la capacidad de convertir datos sin procesar en información valiosa para la empresa. Con esto las organizaciones pueden mejorar todos sus procesos productivos. 

Entre las habilidades que deben tener están: 

  1. Capacidad de resolver múltiples problemas en poco tiempo.

  2. Conocimiento de base de datos y herramientas especializadas como SQL, Hadoop y SAS. 

  3. Excelente gestión del tiempo, organización y capacidad para administrar los esfuerzos. 

  4. Habilidades de comunicación para explicar temas complejos a los que no sepan nada del tema. 

  5. Detallista al 100%.

  6. Amante del trabajo en equipo. 

  7. Innovador.

  8. Trabajo bajo presión. 

¿Cómo puedo aprender data science?

Si buscas una industria que tenga alta demanda y gran futuro en los siguientes años, has llegado al sitio ideal, y es que la ciencia de datos abre sus puertas a todos aquellos que son amantes de la información y quieren dar un salto en su carrera. 

Lo mejor de todo es que ya existen universidades y programas que dan la cátedra de data science a miles de alumnos, así que es cuestión de que investigues en internet para que descubras las oportunidades que hay para ti. 

Ventajas de la ciencia de datos

Cada vez más son los gerentes que deciden utilizar el data science para tomar decisiones precisas que les ayuden a resolver los problemas de su empresa y que ante la mirada humana son casi imperceptibles. 

La ciencia de datos ofrece día tras día diferentes beneficios para tu empresa y es hora de que los tomes en cuenta. ¿Lo vemos juntos?

1. Incrementa la previsibilidad

Muy relacionado con el análisis predictivo. Para una empresa es fundamental conocer qué sucederá en el futuro, aunque sabemos que esto no puede detectarse con tanta exactitud. 

Sin embargo, con la ciencia de datos podemos interpretar los datos que arroja la empresa para saber cuál es la situación actual y predecir lo que ocurrirá en diferentes áreas del mercado. 

Estar un paso adelante de la competencia es indispensable para crear un futuro próspero. 

2. Inteligencia en tiempo real

En este caso nos referimos a la inteligencia artificial, y es que los científicos de datos pueden trabajar de la mano de distintos programas que permiten verificar la calidad de la información para poner en marcha distintas estrategias que nos beneficien

Llegó la hora de usar a nuestro favor las nuevas tendencias que han llegado para quedarse. 

3. Alineado con el marketing y las ventas

Los datos y el marketing están perfectamente alineados, y es que para ofrecer productos ajustados a las necesidades de los clientes es fundamental estudiar la información que nos brindan para crear soluciones personalizadas. 

Por supuesto, tú como empresa quieres vender lo máximo posible y con esta alternativa tendrás el aliado perfecto para darle eso que deseas en el mejor momento.

4. Seguridad de datos

Los científicos de datos hacen un gran esfuerzo para trabajar de la mano de los sistemas de prevención de fraudes para evitar que terceros accedan a tu información sin tu consentimiento. 

Ahora tendrás un socio que no solo cuidará de ti, sino de los datos de los clientes para protegerlos ante cualquier amenaza que pueda surgir. 

Asimismo, detectará cualquier patrón en la empresa que pueda estar relacionado con alguna falla importante. 

5. Interpreta datos complejos

Muchas veces obtenemos una gran cantidad de información, pero el problema viene cuando no entendemos lo que tenemos en la pantalla. Es allí donde se hace imprescindible la presencia de un científico de datos que nos ayude a comprender cada uno de los datos que encontramos. 

Ventajas de la ciencia de datos

Con esto podremos tomar decisiones mucho más acertadas que nos pondrán un paso adelante frente a nuestra competencia. 

Con esta información ahora sabemos cuáles son los beneficios de la ciencia de datos y qué hay detrás de toda esta industria. 

Es verdad que al ver tanta información puede generar miedo, pero la verdad es que solo necesitamos algunos conocimientos mínimos para sacarle el máximo provecho. 

¿Y tú ya estás listo para implementar el data science en tu empresa?

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