¿Cuáles son los 3 usos principales de la ciencia de datos?

En un momento en que 1,7 megabytes de datos se generan cada segundo para cada persona en la Tierra, es crucial saber vadear a través de la información, y estructurar, interpretar, y presentar de una manera significativa.

Este enorme volumen de datos, conocido como big data , ha generado una mayor demanda de profesionales especializados en ciencia de datos. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos, se espera que el empleo de científicos de datos Aumento del 15 por ciento para 2029, mucho más rápido que el promedio del cuatro por ciento para todas las ocupaciones. Sin embargo, para aprovechar el poder del big data, no es necesario ser un científico de datos.

Cualquier persona con acceso a los datos puede cosechar sus beneficios. La ciencia de los datos se puede utilizar para obtener conocimientos sobre comportamientos y procesos, escribir algoritmos que procesan grandes cantidades de información de forma rápida y eficiente, aumentar la seguridad y privacidad de los datos sensibles, y guiar toma de decisiones impulsada por los datos .

En un mundo empresarial sin escasez de datos, sabiendo cómo darle sentido, la terminología utilizada para navegar por él, y formas de aprovecharlo hacer un impacto positivo puede ser herramientas invaluables en su carrera. He aquí un manual sobre qué es la ciencia de los datos y cómo se puede utilizar en los negocios.

¿Qué es la ciencia de los datos?

Ciencias de los datos es el proceso de construcción, limpieza y estructuración de conjuntos de datos para analizar y extraer significado. Es no debe confundirse con análisis de datos , que es el acto de analizar e interpretar los datos. Estos procesos comparten muchas similitudes y son valiosos en el lugar de trabajo.

La ciencia de los datos requiere que usted:

Hipótesis de forma
Ejecutar experimentos para recopilar datos
Evaluar la calidad de los datos
Limpie y agilice los conjuntos de datos
Organizar y estructurar los datos para el análisis

Los científicos de datos suelen escribir algoritmos —en lenguajes de codificación como SQL y R— para recopilar y analizar big data. Cuando se diseñan correctamente y se prueban a fondo, los algoritmos pueden captar información o tendencias que los humanos fallan. También pueden acelerar significativamente los procesos de recopilación y análisis de datos.

En el curso en línea de Harvard Principios de la ciencia de los datos , el profesor Dustin Tingley subraya la importancia de los aspectos humanos y mecánicos de la ciencia de los datos.

“Con este nuevo mundo de posibilidades, también hay una mayor necesidad de pensamiento crítico”, dice Tingley. “Sin pensamiento humano y guía a lo largo de todo el proceso, ninguna de estas aplicaciones aparentemente fantásticas de aprendizaje automático sería posible.”

Si quieres dar sentido al big data y aprovecharlo para hacer un impacto, aquí tienes cinco aplicaciones para la ciencia de datos para aprovechar en tu organización.

5 Aplicaciones Empresariales para la Ciencia de los Datos

1. Obtener Perspectivas del Cliente

Los datos sobre sus clientes pueden revelar detalles sobre sus hábitos, características demográficas, preferencias, aspiraciones y más. Con tantas fuentes potenciales de datos de clientes, una comprensión fundamental de la ciencia de los datos puede ayudar a darle sentido.

Por ejemplo, usted puede recopilar datos sobre un cliente cada vez que visita su sitio web o tienda de ladrillos y morteros, agregar un artículo a su carrito, completar una compra, abrir un correo electrónico o participar en una publicación de redes sociales. Después de asegurarse de que los datos de cada fuente son precisos, es necesario combinarlos en un proceso llamado forcejeo de datos . Esto podría implicar emparejar la dirección de correo electrónico de un cliente con la información de su tarjeta de crédito, las redes sociales y las identificaciones de compra. Al agregar los datos, usted puede sacar conclusiones e identificar tendencias en sus comportamientos.

Entender quiénes son sus clientes y qué los motiva puede ayudar a asegurar que su producto cumple con su trabajo por hacer y sus esfuerzos de marketing y ventas están funcionando. Tener y comprender datos confiables del cliente también puede informar esfuerzos retargeting, experiencias personalizadas para usuarios específicos, y mejoras a su sitio web y la experiencia del usuario del producto.

2. Aumentar la seguridad

También puede utilizar la ciencia de los datos para aumentar la seguridad de su negocio y proteger la información sensible. Por ejemplo, los bancos utilizan complejos algoritmos de aprendizaje automático para detectar fraudes basados en desviaciones de las actividades financieras típicas de un usuario. Estos algoritmos pueden atrapar el fraude más rápido y con mayor precisión que los humanos, simplemente debido al gran volumen de datos generados cada día.

Incluso si usted no trabaja en un banco, los algoritmos se pueden utilizar para proteger la información sensible a través del proceso de cifrado . Aprender sobre privacidad de los datos puede asegurarse de que su empresa no use indebidamente o comparta información sensible de los clientes, incluyendo datos de tarjetas de crédito, información médica, números de Seguro Social e información de contacto.

“A medida que las organizaciones se vuelven cada vez más centradas en los datos, la necesidad de tratamiento ético de los datos individuales se vuelve igualmente urgente”, dice Tingley en Principios de la ciencia de los datos .

Es la combinación de algoritmos y juicio humano lo que puede acercar a las empresas a un mayor nivel de seguridad y uso ético de los datos.

3. Informar sobre las finanzas internas

El equipo financiero de su organización puede utilizar la ciencia de datos para crear informes, generar pronósticos y analizar tendencias financieras. Los datos sobre los flujos de efectivo, activos y deudas de una empresa se recopilan constantemente, que los analistas financieros pueden utilizar para detectar manualmente o algorítmicamente tendencias en el crecimiento financiero o la disminución.

Por ejemplo, si usted es un analista financiero encargado de predecir los ingresos, puede utilizar el análisis predictivo para hacerlo. Esto requeriría calcular el precio medio de venta previsto por unidad para períodos futuros y multiplicarlo por el número de unidades que se espera que se vendan durante esos períodos. Usted puede estimar tanto el precio medio de venta como el número de unidades esperadas vendidas encontrando tendencias en los datos históricos de la empresa y la industria, que deben ser calificados, limpiados y estructurados. Esto es ciencia de datos en el trabajo.

Además, el análisis de la gestión de riesgos puede utilizarse para calcular si ciertas decisiones empresariales valen la pena las posibles desventajas. Cada uno de estos análisis financieros puede ofrecer información valiosa e impulsar las decisiones empresariales.

4. Simplificación de la fabricación

Otra forma de utilizar la ciencia de los datos en los negocios es identificar las ineficiencias en los procesos de fabricación. Las máquinas de fabricación recogen datos de los procesos de producción a grandes volúmenes. En los casos en que el volumen de datos recopilados es demasiado alto para que un humano pueda analizarlo manualmente, se puede escribir un algoritmo para limpiarlo, ordenarlo e interpretarlo de forma rápida y precisa para recopilar información.

Por ejemplo, la empresa de automatización industrial Tecnologías Oden creó una herramienta de aprendizaje automático llamada Golden Run, que recopila datos de fabricación, identifica tiempos de mayor eficiencia y proporciona recomendaciones para replicar ese estado de alta eficiencia. A medida que el algoritmo recoge más datos, proporciona mejores recomendaciones para mejorar.

Al utilizar la ciencia de los datos para ser más eficiente, las empresas pueden reducir los costos y producir más bienes.

5. Predecir las tendencias futuras del mercado

Recopilar y analizar datos a mayor escala puede permitirle identificar tendencias emergentes en su mercado. El seguimiento de datos de compra, celebridades e influencers, y consultas de motores de búsqueda pueden revelar qué productos la gente está interesada en.

Por ejemplo, el upcycling de la ropa ha estado en aumento como una manera ambientalmente consciente de refrescar un armario. Según la investigación de Nielson, 81 por ciento de los consumidores creen firmemente que las empresas deben contribuir a mejorar el medio ambiente. Venta minorista de ropa Patagonia, que ha estado utilizando poliéster plástico reciclado desde 1993 , inclinado en esta tendencia emergente mediante el lanzamiento de Usado , un sitio que está diseñado específicamente para ayudar a los clientes upcycle utiliza productos Patagonia.

Manteniéndote al día sobre los comportamientos de tu mercado objetivo, puedes tomar decisiones empresariales que te permitan adelantarte a la curva.

Uso de la ciencia de los datos en su organización

Incluso si usted no es un científico de datos, entender cómo calificar las fuentes de datos, información limpia y de estructura, y extrapolar conclusiones pueden ser habilidades valiosas en su carrera.

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