Ciencia de datos: por qué el análisis de datos ayuda a las empresas a avanzar

Más del 90 por ciento de los datos almacenados en todos los dispositivos y sistemas posibles del mundo actual se generaron solo en los últimos dos años. Estas grandes cantidades de datos, que denominamos Big Data, pueden ayudar a generar información y tendencias sobre los usuarios y su comportamiento como usuarios. Ciencia de datos y competitividad.

El enorme volumen de datos en formatos estructurados y no estructurados es difícil de procesar con modelos y herramientas de bases de datos tradicionales. Por lo tanto, se deben utilizar métodos, algoritmos y herramientas científicos para analizar y comprender Big Data y la necesidad de la ciencia de datos y el análisis de datos.

¿Qué es la ciencia de datos?

Gran parte de la ciencia de datos gira en torno a la creatividad. El objetivo de la ciencia de datos es obtener información y tendencias a través del análisis de varios conjuntos de datos que brindan a las empresas una ventaja competitiva. La ciencia de datos es una combinación de matemática, estadística e informática con conocimientos especializados en el entorno empresarial aplicado.

Otra palabra de moda que a menudo se malinterpreta en la ciencia de datos es la inteligencia empresarial o Business Intelligence (BI). BI se ocupa principalmente del modelado predictivo, por lo que BI puede considerarse un subconjunto de la ciencia de datos. La construcción de modelos predictivos es una de las actividades más importantes en la ciencia de datos. Otros procesos de ciencia de datos son el análisis empresarial (Business Analytics), el análisis de datos (Data Analytics), la extracción de datos (Data-Mining) y el análisis predictivo (Predictive Analytics). La ciencia de datos también se ocupa de la visualización de datos (Data Visualization) y la presentación de resultados en dashboards o cuadros de indicadores comprensibles para los usuarios.

¿Por qué las empresas necesitan la ciencia de datos? – Ciencia de datos y competitividad

Las empresas necesitan usar datos para operar y hacer crecer su negocio. El objetivo fundamental de la ciencia de datos es ayudar a las empresas a tomar mejores y más rápidas decisiones empresariales, para así obtener una mejor participación de mercado y liderazgo en la industria. Además, la ciencia de datos puede ayudar a las empresas a adoptar enfoques tácticos para competir y sobrevivir en situaciones difíciles. Las empresas (de todos los tamaños) se están adaptando a un enfoque basado en datos, siendo el análisis de datos avanzado el eje del cambio.

Estos son algunos ejemplos de empresas que utilizan la ciencia de datos:

  • El servicio de transmisión de Netflix analiza los patrones de audiencia para comprender qué despierta el interés del usuario, y utiliza la información para tomar decisiones sobre la próxima serie de producciones.
  • Por otro lado, la cadena de descuento Target identifica los segmentos de clientes más importantes y el comportamiento de compra único de los clientes en estos segmentos. Esto les ayuda a guiar a diferentes audiencias del mercado.
  • El grupo de bienes de consumo Procter & Gamble utiliza modelos de series temporales para comprender mejor la demanda futura y, por lo tanto, planificar los volúmenes de producción de manera más óptima.

Por qué necesitamos la ciencia de datos: el ciclo de vida de la ciencia de datos

Hay cinco fases en el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos.

#1 Recopilación: ¿cómo se recopilan los datos?

La recopilación de datos es el primer paso en un proyecto de ciencia de datos. El conjunto completo de datos requeridos nunca se encuentra en un solo lugar, ya que está disperso en las aplicaciones y sistemas de línea de negocios.

Los datos se pueden crear a través de la entrada de datos de operadores humanos o dispositivos con nuevos valores de datos para el negocio. Es un proceso que requiere mucho tiempo, pero es necesario en ciertos casos.

La extracción de datos es un proceso de recuperación de datos de varias fuentes. Pueden ser servidores web, bases de datos, registros y repositorios online.

#2 Mantenimiento de datos: ¿qué sucede con los datos recopilados?

El almacenamiento de datos (Data Warehousing) se centra en recopilar y almacenar datos de varias fuentes para su acceso y análisis. Es un repositorio de todos los datos recopilados por la organización.

La limpieza de datos es el proceso de identificar y eliminar (o corregir) registros inexactos de un conjunto de datos, una tabla o una base de datos. Se reconocen valores inacabados, poco fiables, imprecisos, faltantes y duplicados o partes irrelevantes.

Se utiliza un área de preparación para el procesamiento de datos durante el proceso ETL (Extract, Transform and Load). La entrega de datos se encuentra entre las fuentes de datos y los destinos de datos, que a menudo son Data Warehouses, Data Marts u otros repositorios de datos.

En la fase de procesamiento de datos, los datos se procesan para su interpretación. El procesamiento se realiza mediante algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) e inteligencia artificial. Sin embargo, el proceso en sí puede variar ligeramente, según la fuente de datos que se procesen y el propósito para el que se utilicen (análisis de patrones publicitarios, diagnóstico médico, inmersiones profundas de datos, etc.).

La arquitectura de datos es un marco que permite que los datos se transfieran de manera eficiente de un lugar a otro. Está lleno de modelos y reglas que rigen qué datos deben recopilarse. También controla cómo se almacenarán, organizarán, integrarán y utilizarán los datos recopilados en los sistemas de datos de una organización. En resumen, la arquitectura de datos establece estándares para todos los sistemas de datos como una visión o modelo de cómo funcionan las interacciones de los sistemas de datos.

#3 Estrategia de datos: ¿qué sucede con la información obtenida?

Una vez que los datos han sido recopilados y almacenados, podemos continuar con el siguiente paso del procesamiento de datos.

La minería de datos (Data Mining) se trata de encontrar las tendencias en un conjunto de datos. Estas tendencias se utilizan para identificar patrones futuros. Esto a menudo implica analizar la gran cantidad de datos históricos que no se han considerado previamente.

El agrupamiento (clustering) y la clasificación es la tarea de dividir o clasificar la población o los puntos de datos en múltiples grupos, de modo que los puntos de datos en los mismos grupos sean más similares a otros puntos de datos en el mismo grupo que en otros grupos. En términos simples, el objetivo es separar grupos con características similares y clasificarlos en grupos.

El modelado de datos implica la creación de un diagrama descriptivo de las relaciones entre los diferentes tipos de información que se almacenarán en una base de datos.

El resumen de datos es un concepto importante de minería de datos que abarca técnicas para encontrar una descripción compacta de un conjunto de datos. Se trata de un término (resumen de datos) simple para una breve conclusión después de analizar un gran conjunto de datos. El resumen de datos es de gran importancia para la estrategia de datos.

#4 Análisis Web: ¿cómo se pueden analizar los datos?

La revisión de datos a menudo ocurre en dos fases: análisis exploratorio y análisis confirmatorio. Los dos trabajan de manera más efectiva uno al lado del otro. El análisis exploratorio de datos a veces se compara con el trabajo de detective: es el proceso de recopilación de pruebas. Un análisis de datos corroborativos es comparable a un procedimiento judicial. Es el proceso de evaluación de la evidencia.

El análisis predictivo es el proceso de utilizar análisis de datos para hacer predicciones basadas en datos. Este proceso utiliza datos junto con análisis web, estadística y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para predecir eventos futuros. El análisis predictivo se utiliza para lograr la optimización de la conversión y fomentar las oportunidades de venta cruzada. Los modelos predictivos ayudan a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes más rentables. Muchas empresas utilizan modelos predictivos para predecir los niveles de inventario y administrar los recursos.

El análisis de regresión es una forma de técnica de modelado predictivo que examina la relación entre una variable dependiente (objetivo) y una variable independiente (predictor). Esta técnica se utiliza para la previsión, el modelado de series temporales y la determinación del efecto causal entre las variables.

La minería de texto (Text Mining) se refiere al uso de técnicas de minería de datos para descubrir patrones útiles a partir de texto. La minería de texto de los datos no está estructurada. La información y las relaciones están ocultas en la estructura del lenguaje y no son explícitas como en la minería de datos.

Datos cualitativos

Cuando los datos no están en forma de números, es aún más difícil de entender. Los datos cualitativos se definen como los datos que aproximan y caracterizan. Los datos cualitativos pueden observarse y registrarse mediante análisis cualitativos. Este tipo de datos no es de naturaleza numérica. Este tipo de datos se recopila a través de métodos de observación, entrevistas individuales, grupos focales y métodos similares.

El análisis de datos cualitativos es simplemente examinar datos cualitativos para obtener una explicación de un fenómeno particular. El análisis de datos cualitativos le brida una comprensión de su objetivo de investigación al descubrir patrones y temas en sus datos. Los científicos de datos y sus modelos pueden beneficiarse enormemente de los métodos cualitativos.

#5 Comunicación: ¿cómo se muestran los datos?

Los informes de datos comunican información recopilada como resultado de la investigación y el análisis de datos y problemas. Los informes pueden cubrir una amplia gama de temas, pero generalmente se enfocan en transmitir información a una audiencia específica con un propósito claro. Los buenos informes son documentos precisos, objetivos y completos.

La visualización de datos es una representación gráfica de información y datos. Mediante el uso de elementos visuales como tablas, gráficos y paneles, las herramientas de visualización de datos brindan una forma accesible de detectar y comprender tendencias, valores atípicos y patrones en los datos.

Business Intelligence (BI) es una parte integral de la ciencia de datos. Para hacer un análisis predictivo primero, necesitamos saber qué salió mal. Por lo tanto, BI es una versión más simple de la ciencia de datos.

La importancia de Data Deep Dives para la toma de decisiones radica en la consistencia y el crecimiento continuo. Permite a las empresas crear nuevas oportunidades empresariales, generar más ingresos, predecir tendencias futuras, optimizar los esfuerzos operativos actuales y obtener información procesable.

Las cinco etapas requieren diferentes técnicas, programas y, en algunos casos, habilidades.

Aplicaciones prácticas de la ciencia de datos usando el ejemplo del comercio electrónico

La ciencia de damos ha demostrado ser útil en casi todas las industrias. Los minoristas online ya están utilizando la ciencia de datos para impulsar la ventaja empresarial.

Esto incluye:

  • Optimización de conversión.
  • Identificar a los clientes más valiosos.
  • Identificar qué clientes es probable que abandonen.
  • Aumentar las ventas con recomendaciones inteligentes de productos.
  • Extraer automáticamente información útil de las reseñas.

Conclusión

En una época de costes crecientes y presión competitiva cada vez mayor, es importante tomar las decisiones correctas en la empresa de manera rápida y proactiva. Business Intelligence (BI) constituye la base de datos disponible. Al combinar la ciencia de datos con el análisis predictivo, las empresas pueden obtener información detallada sobre sus datos y crear pronósticos futuros.

En un mundo de creciente sobrecarga de datos, el análisis de datos se está volviendo cada vez más importante en muchas empresas. Como resultado, el científico de datos se está convirtiendo cada vez más en el héroe del momento, ya que junto con la inteligencia artificial organizan y evalúan grandes cantidades de datos de manera dirigida y estructurada, resuelven problemas empresariales a largo plazo y descubren procesos ineficientes.