¿Cómo afecta la ciencia de los datos a la vida diaria?

Muchas personas pueden sentir que la ciencia de los datos está reservada ya sea para profesionales cualificados que trabajan con big data o parcelas ominosas de películas de ciencia ficción. Pero le sorprenderá la frecuencia con la que ha entrado en contacto con productos y servicios que existen debido a la ciencia de los datos.

He aquí algunos ejemplos de cómo se utiliza la ciencia de los datos en la vida cotidiana. Con suerte, este artículo arrojará una luz diferente sobre la ciencia de los datos, y hará que se sienta más accesible.

# 1 Entretenimiento

Puede que no pienses en Netflix como una empresa de tecnología, pero en muchos sentidos eso es exactamente lo que es. El objetivo principal de Netflix es predecir con precisión cuánto le va a gustar a alguien una película o un programa de televisión basado en su historia de los relojes. Utilizan esto para decidir qué contenido producir y adquirir.

Gracias a su modelo de suscripción, Netflix es capaz de recopilar enormes cantidades de datos a los que las estaciones de televisión tradicionales simplemente no tienen acceso. Estamos hablando de información detallada como:

Momentos en los que se detiene, rebobina o avanza rápidamente
Cuando ves contenido (fecha, día de la semana y hora)
Donde vives
Ya sea que vea contenido en un televisor, tableta o teléfono
Cuando usted se detiene y deja el contenido (y si alguna vez vuelve)
Las calificaciones que da y cuántas
¿Qué películas y shows buscas?
Cómo navegar y desplazarse a través de los resultados de búsqueda y las listas comisariadas

Todas estas métricas y más se alimentan a un algoritmo que es capaz de explicar no sólo lo popular que es el programa o una película, sino también qué elementos exactos lo hacen popular. De esta manera, Netflix puede reunir recomendaciones de contenido para cada usuario y, en última instancia, aumentar su valor de por vida del cliente.

Aparte de nombres, direcciones e información de compra ocasional, los minoristas no saben mucho sobre sus clientes. Sin embargo, en los últimos años, los minoristas han recurrido a las redes sociales para llenar las lagunas en sus conocimientos sobre sus clientes.

El problema es que lleva tiempo revisar los tweets, los subtítulos de Instagram y los posts de Facebook para obtener el panorama general de lo que los clientes piensan de una marca.

Sin embargo, con la ayuda de una empresa de ciencia de datos, los minoristas ahora pueden desarrollar algoritmos de aprendizaje automático que pueden encontrar valor y relaciones en diferentes tipos de datos, como imágenes, texto o incluso vídeo. A su vez, el minorista puede segmentar mejor a los clientes, alterar sus ofertas de productos en función de las tendencias más actuales, y producir contenido que realmente habla a su mercado objetivo.

#3 Logística y transporte

La gestión de la cadena de suministro es una industria plagada de costos crecientes, clientes exigentes y condiciones geográficas inciertas. El seguimiento exacto y la estimación de costos son difíciles de lograr, sin embargo, siempre están en la lista de máxima prioridad de cada empresa logística.

Para optimizar sus operaciones, muchas empresas logísticas están aprovechando la ciencia de los datos para obtener información práctica de sus datos. Un área de operación en la que se centran es la optimización de rutas.

“El aprendizaje automático puede remodelar la logística y el transporte. Los ingenieros de ML son capaces de tomar datos acumulados como GPS en tiempo real, informes meteorológicos, mantenimiento de carreteras, flota y horarios de personal para entrenar un sistema capaz de producir rutas y tiempos óptimos para diferentes entregas. El sistema aprendería de los datos del pasado, comprendería la estacionalidad y las tendencias, y tendría en cuenta los de las rutas finales. Esto mejora la velocidad de entrega y proporciona a los clientes actualizaciones en tiempo real sobre sus pedidos”. Eugene Medved, Científico Principal de Datos de InData Labs, Data Science Company .

Otro problema común entre las empresas logísticas es la gestión de almacenes. Es caro llevar demasiado stock, pero muy pocos artículos en stock pueden significar la pérdida de ventas. Para ayudar con este problema, las empresas logísticas utilizan análisis predictivos para anticipar los picos de demanda y predecir tendencias.

Palabras finales

Estos son sólo algunos ejemplos de lo que la ciencia de los datos puede hacer por un negocio. Sin embargo, los beneficios de la ciencia de los datos se pueden adaptar a prácticamente cualquier problema de negocios por ahí.

La belleza de la ciencia de los datos reside en la escala del campo. Las habilidades de los algoritmos para procesar y analizar datos, tanto en términos de velocidad como de precisión, eclipsan las de los humanos. Pueden ver conexiones en datos que los humanos pueden en una fracción de tiempo. Ellos (casi) nunca son sesgados y nunca se cansan.

Empezar con la ciencia de los datos puede parecer desalentador. Pero todo lo que necesita es un problema de negocios que se puede resolver con datos, y un equipo científico de datos que conoce su campo de negocio.

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