Hoy conoceremos qué es la ciencia de datos y las diferentes acciones que deben implementar diferentes industrias para sacarle ventaja a los datos que generan día con día.
Vivimos en la era de la Inteligencia Artificial y del Big Data. Existe una explosión masiva de datos que ha dado lugar a la culminación de nuevas tecnologías y productos más inteligentes.
La necesidad de datos ha aumentado enormemente en la última década. La «Ciencia de datos» es una terminología muy nueva, conozcamos más de ella.
¿Qué es la ciencia de datos?
La Ciencia de los Datos no es más que un campo multidisciplinar cuyo objetivo es utilizar los datos (digitales) para resolver problemas de la vida real o aportar valor, lo que se denomina «Datos de Producto».
La diferencia entre Data Science y Big Data, es que este último es la disciplina que consiste en procesar y explotar una gran cantidad de datos mientras que en la Ciencia de Datos no hay ninguna limitación en cuanto a la cantidad de datos, por tanto podemos utilizar técnicas de Big Data en Data Science cuando la cantidad de nuestros datos a procesar es muy importante.
La ciencia de los datos es una aglomeración de gestión y tecnología de la información. El propósito de los científicos de datos no solo se limita al procesamiento estadístico de datos, sino también a la gestión y comunicación de los datos para ayudar a las compañías a tomar mejores decisiones.
Objetivo de la ciencia de datos
El objetivo principal de la ciencia de datos es encontrar patrones en los datos. Utiliza varias técnicas estadísticas para analizar y extraer información o insights de los datos.
A partir de la extracción, el tratamiento y el preprocesamiento de los datos, un científico de datos debe examinarlos a fondo. Luego, tiene la responsabilidad de hacer predicciones a partir de ellos.
El objetivo de un científico de datos es sacar conclusiones de los datos. A través de estas conclusiones, es capaz de ayudar a las empresas a tomar decisiones empresariales más inteligentes.
Anteriormente se daba prioridad al uso de datos estadísticos. Las compañías los empleaban para analizar su rendimiento general y sus ventas. Con la llegada del proceso informático, el almacenamiento en la nube y las herramientas de analítica de datos, el campo de la informática se fusionó con la estadística. Esto dio lugar al nacimiento de la Ciencia de Datos.
Con la ayuda de las computadoras, el proceso de toma de decisiones se ha simplificado. Como resultado, las computadoras podían resolver problemas estadísticos más complejos.
Cuando los datos empezaron a proliferar, las compañías empezaron a darse cuenta de su valor. Su importancia se reflejaba en los numerosos productos diseñados para mejorar las experiencias de los clientes.
Hoy las industrias buscan expertos que puedan aprovechar el potencial que albergaban los datos. Los datos podían ayudarles a tomar las decisiones empresariales adecuadas y a maximizar sus ganancias. Además, dan a la empresa la oportunidad de examinar y actuar en función del comportamiento de los clientes dependiendo sus patrones de compra. Los datos ayudan a las compañías a impulsar su modelo de ingresos y a elaborar un producto de mayor calidad para los clientes.
Necesitamos datos para diseñar productos que satisfagan a los usuarios. Es lo que impulsa al producto y lo hace utilizable. Aunque puede ser una tarea tediosa, un científico de datos debe tener la experiencia adecuada para dar resultados.
¿Por qué es importante la ciencia de datos?
Es enorme la importancia de los datos. Las industrias necesitan datos para que las ayuden a tomar decisiones cuidadosas. La ciencia de datos convierte los datos brutos en insights significativos. Por lo tanto, las industrias necesitan la ciencia de datos.
Un científico de datos cualificado sabrá cómo extraer información significativa de cualquier dato con el que se encuentre. Ayuda a la compañía a dirigirse hacia la dirección correcta. La compañía necesita decisiones sólidas basadas en datos, en las que él es un experto. El científico utiliza su aptitud analítica para resolver problemas empresariales.
El científico de datos está capacitado en la resolución de problemas y se le asigna la tarea de encontrar patrones en los datos. La ciencia de datos requiere una variedad de herramientas para extraer información de los datos. Un científico de datos es responsable de recopilar, almacenar y mantener la forma estructurada y no estructurada de los datos.
Aunque la función de la ciencia de datos se enfoca en el análisis y gestión de datos, depende del área en la que la compañía está especializada. Esto requiere que el científico de datos tenga conocimientos de esa industria en particular.
Propósito de las industrias centradas en los datos
Como se mencionó anteriormente, las compañías necesitan datos. Los necesitan para sus modelos de decisión basados y para crear mejores experiencias para los clientes.
Existen áreas específicas en las que se enfocan estas empresas para tomar decisiones más inteligentes basadas en datos.
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Ciencia de datos para mejorar el marketing
Las compañías están utilizando los datos para analizar sus estrategias de marketing y crear mejores anuncios. Muchas veces, las empresas gastan una cantidad astronómica en el marketing de sus productos. En ocasiones, esto podría no dar los resultados esperados.
Por eso, al estudiar y analizar las opiniones y retroalimentación de los clientes, las compañías pueden crear mejores anuncios. Las empresas lo hacen analizando cuidadosamente el comportamiento de los clientes en línea. Además, monitorear las tendencias de los clientes ayuda a la empresa a obtener mejores insights del mercado.
Por lo tanto, las empresas necesitan a los científicos de datos para que les ayuden a tomar decisiones sólidas con respecto a las campañas de marketing y los anuncios, y a visualizar la información en un dashboard de marketing.
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Ciencia de datos para la adquisición de clientes
Los científicos de datos ayudan a la compañía a adquirir clientes analizando sus necesidades. Esto permite a las empresas adaptar mejor los productos a los requisitos de sus clientes potenciales.
Los datos son la clave para que las empresas entiendan a sus clientes. Por lo tanto, el objetivo de un científico de datos aquí es permitir a las empresas reconocer a los clientes y ayudarles a satisfacer sus necesidades.
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Ciencia de datos para la innovación
Las compañías crean mejores innovaciones con una gran cantidad de datos. Los científicos de datos ayudan a la innovación de productos analizando y creando ideas dentro de los diseños convencionales.
Analizan las opiniones y reseñas de los clientes y ayudan a las empresas a elaborar productos que se ajusten perfectamente a las opiniones y los comentarios. Utilizando los datos de las opiniones de los clientes, las compañías toman decisiones y toman acciones adecuadas en la dirección correcta.
Descubre la importancia de crear una cultura de innovación en tu negocio.
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Ciencia de datos para enriquecer la vida
Los datos de los clientes son fundamentales para mejorar vidas. Las industrias sanitarias utilizan los datos disponibles para ayudar a sus clientes en su vida cotidiana. Los científicos de datos en este tipo de industrias tienen el propósito de analizar los datos personales, el historial médico y crear productos que aborden los problemas a los que se enfrentan los clientes.
De los ejemplos anteriores de compañías con una cultura basada en datos, se desprende que cada empresa utiliza los datos de forma diferente. El uso de los datos varía según las necesidades de la empresa. Por lo tanto, el propósito de los científicos de datos depende de los intereses de la compañía.
El propósito de los científicos de datos es pues, extraer, preprocesar y analizar los datos. Gracias a ello, las empresas pueden tomar mejores decisiones.
Las empresas tienen sus propias necesidades y utilizan los datos en consecuencia. Al final, el objetivo de los científicos de datos es hacer que las empresas tengan un mejor crecimiento. Gracias a las decisiones y a la información visualizada en un tablero de datos, las empresas pueden adoptar estrategias de datos adecuadas para mejorar la experiencia del cliente.
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