{"id":8776,"date":"2020-01-07T18:02:07","date_gmt":"2020-01-07T21:02:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/ciencia-de-datos-para-mejorar-resultados\/"},"modified":"2022-04-08T19:42:24","modified_gmt":"2022-04-08T22:42:24","slug":"ciencia-de-datos-para-mejorar-resultados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/es\/blog\/ciencia-de-datos-para-mejorar-resultados\/","title":{"rendered":"Ciencia de Datos para mejorar resultados"},"content":{"rendered":"

Independientemente del sector o el tama\u00f1o, las organizaciones que quieren continuar siendo competitivas en la era del Big Data tienen que desarrollar e implementar eficientemente capacidades de Ciencia de Datos, si no lo hacen, se arriesgan a quedarse atr\u00e1s.<\/span><\/p>\n

\u00bfy t\u00fa?, \u00bfqu\u00e9 sabes sobre Ciencia de Datos?<\/span><\/p>\n

En este art\u00edculo vamos a hablar sobre el concepto y podr\u00e1 ver algunos ejemplos de proyectos de Ciencia de Datos que ayudaron a mejorar resultados de negocio.<\/span><\/p>\n

Qu\u00e9 es Ciencia de Datos<\/b><\/h2>\n

Del ingl\u00e9s<\/span> Data Science<\/span><\/i>, la Ciencia de Datos es el campo de estudio que combina conocimiento sobre dom\u00ednios, habilidades de programaci\u00f3n, matem\u00e1tica y estad\u00edstica para extraer insights significativos de los datos.<\/span><\/p>\n

Los cient\u00edficos de datos aplican algoritmos de machine learning a n\u00fameros, textos, im\u00e1genes, v\u00eddeos, audios y mucho m\u00e1s, produciendo sistemas de inteligencia artificial (IA) para ejecutar tareas que requieren inteligencia humana.<\/span><\/p>\n

A su vez, estos sistemas generan insights que analistas y usuarios traducen en valor comercial tangible.<\/span><\/p>\n

Una forma de entender la Ciencia de Datos es a trav\u00e9s de la visualizaci\u00f3n de lo que hace un cient\u00edfico de datos. En la definici\u00f3n de Gartner, ese profesional tiene una \u201cfunci\u00f3n crucial para las organizaciones que buscan extraer insights de informaci\u00f3n para las iniciativas de Big Data\u201d.<\/span><\/p>\n

La empresa a\u00f1ade que esa especialidad requiere una amplia combinaci\u00f3n de habilidades: colaboraci\u00f3n y trabajo en equipo son necesarios para entender los problemas de negocio, habilidades anal\u00edticas y de elaboraci\u00f3n de modelos de decisi\u00f3n para descubrir interrelaciones y detectar patrones, y habilidades de gesti\u00f3n de datos son importantes para analizar y generar insights de valor para promover tomas de decisi\u00f3n eficientes.\u00a0<\/span><\/p>\n

C\u00f3mo funciona el proceso de Ciencia de Datos<\/b><\/h2>\n

El proceso de Ciencia de Datos sigue normalmente la secuencia:<\/span><\/p>\n

datos > informaci\u00f3n > conocimiento > insight > inteligencia<\/span><\/p>\n

Para comprender mejor este proceso, vamos a recurrir a la explicaci\u00f3n dada en la Harvard Business Review<\/a> por Hugo Bowne-Anderson, Ph.D en Ciencia de Datos:<\/span><\/p>\n

\u201cEn primer lugar, los cient\u00edficos de datos crean una s\u00f3lida base de datos sobre la que realizar los an\u00e1lisis. A continuaci\u00f3n, realizan experimentos on-line para alcanzar un crecimiento sostenible. Finalmente, construyen pipelines de machine learning y productos de datos personalizados para entender mejor a sus negocios y clientes, y de esta forma tomar decisiones de forma m\u00e1s eficiente. En resumen, se puede decir que en lo que referente a la tecnolog\u00eda, la Ciencia de Datos trata sobre infraestructura, tests y machine learning para tomas de decisiones y productos de datos\u201d.<\/span><\/p>\n

Beneficios de la Ciencia de Datos para los negocios<\/b><\/h2>\n

La principal ventaja de usar Ciencia de Datos en una organizaci\u00f3n es el empoderamiento y la facilitaci\u00f3n en la toma de decisiones.<\/span><\/p>\n

Organizaciones que trabajan con cient\u00edficos de datos pueden tomar decisiones basadas en evidencias cuantificables con datos. Esas decisiones pueden llevar al aumento de la rentabilidad y a una mejora de la eficiencia operacional, del desempe\u00f1o de los negocios y de los flujos de trabajo.<\/span><\/p>\n

En organizaciones que viven en estrecha relaci\u00f3n con sus clientes, la Ciencia de Datos ayuda a identificar y refinar el p\u00fablico objetivo. Tambi\u00e9n es bastante \u00fatil para reclutar: el procesamiento interno de aplicativos, tests, y juegos de aptitud orientados a los datos, ayuda al equipo de recursos humanos a hacer selecciones m\u00e1s r\u00e1pidas y precisas durante el proceso de contrataci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Los beneficios espec\u00edficos de la Ciencia de Datos var\u00edan dependiendo del objetivo de la empresa y del sector en el cual est\u00e1 insertada.<\/span><\/p>\n

Por ejemplo, los departamento de ventas y marketing pueden extraer datos de los clientes para mejorar las tasas de conversi\u00f3n, o crear campa\u00f1as de marketing individuales.<\/span><\/p>\n

Instituciones bancarias est\u00e1n generando datos para mejorar la detecci\u00f3n de fraudes<\/a>. Servicios de streaming y m\u00fasica para determinar el inter\u00e9s de los usuarios y usar esos datos para conocer qu\u00e9\u00a0 programas de TV o pel\u00edculas se deben producir.<\/span><\/p>\n

Algoritmos basados en datos tambi\u00e9n son usados para hacer recomendaciones personalizadas con base en el hist\u00f3rico de visualizaciones de un usuario.<\/span><\/p>\n

Empresas de transporte como DHL y FedEx ya usan Ciencia de Datos para encontrar las mejores rutas y horarios de entrega, as\u00ed como las mejores formas de transporte para realizar sus env\u00edos.<\/span><\/p>\n

2 ejemplos de proyectos de Ciencia de Datos para alcanzar resultados<\/b><\/h2>\n

A continuaci\u00f3n, algunos proyectos de Ciencia de Datos que han sido bastante eficaces en potenciar los resultados de negocios.<\/span><\/p>\n

Yelp: mejora en el sistema de recomendaciones<\/b><\/h3>\n

Cuando llega el momento de escoger un restaurante muchas personas recurren a Yelp para determinar cu\u00e1l es la mejor opci\u00f3n para el tipo de comida que est\u00e1n buscando, pero \u00bfqu\u00e9 pasa cu\u00e1ndo hay varios restaurantes con la misma clasificaci\u00f3n en una misma \u00e1rea?<\/span><\/p>\n

\u00bfCual elegir? Robert Chen, un cient\u00edfico de datos, investig\u00f3 una manera de evaluar mejor los puntuaciones de los usuarios de Yelp para determinar si llevaban realmente a los mejores restaurantes indios.<\/span><\/p>\n

Chen descubri\u00f3 que hab\u00eda muchos restaurantes indios recomendados con las mismas puntuaciones. Con toda seguridad no todos los usuarios ten\u00edan el mismo conocimiento sobre la culinaria india, y con esa idea lleg\u00f3 a las siguientes conclusiones:<\/span><\/p>\n