El proceso del Data Science incluye captura de datos, almacenamiento, análisis y explotación.
EQUIPO TREELOGIC | 16/04/2019
Los datos son una fuente de valor muy importante para las empresas. La capacidad de convertir la información recopilada en un recurso valioso es sinónimo de tener una ventaja competitiva.
La obtención de la ingente cantidad de tipos y fuentes de datos, su óptima gestión y posterior análisis ayudan a cualquier empresa a controlar mejor sus costes, incrementar la eficiencia e identificar nuevas oportunidades de negocio.
El concepto de Data Science engloba muchas disciplinas: estadística, informática, analítica, diseño de cuadros de mando, matemáticas y nuevos métodos de estudio de los datos como el aprendizaje automático y profundo (Machine Learning y Deep Learning). Estamos por tanto ante una innovadora materia basada en la multidisciplinariedad, que gracias a sus procesos y sistemas de algoritmos es capaz de entender y analizar situaciones reales a través de los datos obtenidos.
El primer paso dentro del ciclo de vida de la ciencia de datos es la recolección de toda la información posible. En este primer nivel lo importante es tanto la cantidad de datos que pueden ser recopilados, como la calidad de los mismos, para evitar análisis y aprendizajes incorrectos. En función del tipo de dato recolectado, su volumen y la frecuencia de muestreo, se utilizarán las herramientas de ingesta más adecuadas de acuerdo al tipo de fuente de información con la que se esté trabajando.
En muchas situaciones es frecuente que la adquisición de la información sea facilitada por las funcionalidades que brinda lo que conocemos como el Internet de las Cosas y su capacidad de interconexión entre múltiples dispositivos, que hace posible generar información de multitud de procesos diferentes.
Tras la extracción de todos los datos posibles llega el momento de almacenarlos.
Es hora de que toda la información recopilada sea almacenada en centros de datos para continuar con el proceso de gestión. En este paso se necesitan de potentes herramientas para filtrar la información de valor de la que no es relevante. Así mismo se irán agrupando y clasificando los datos de interés para facilitar el posterior análisis.
La extracción de la información de valor es vital en el proceso de Data Science, ya que agiliza la parte analítica ofreciendo un resumen de la situación inicial y eliminando los datos irrelevantes.
Tras obtener los datos, filtrarlos y clasificarlos llega el momento de su análisis. El procesamiento de la información es el punto crítico del ciclo de vida de la ciencia de datos. De este análisis saldrá el valor añadido que busca toda empresa para conseguir una mejor posición en un mercado cada vez más competitivo.
Gracias a las diferentes analíticas que se pueden aplicar sobre los datos (analítica descriptiva, predictiva o prescriptiva), es posible elaborar modelos predictivos, simuladores, herramientas de optimización, recomendación, clasificación, clustering, etc. que transformen la información original en resultados de valor para la organización.
Por último, los resultados obtenidos a través del análisis de los datos se pueden convertir en cualquier tipo de salida que sea de utilidad para la organización, como pueden ser informes, alertas, cuadros de mando, servicios web, recomendaciones, etc. que otorgan a las directivas de las empresas la capacidad de optimizar los procesos de toma de decisiones. Es lo que se conoce como Business Intelligence, y es un concepto que otorga gran flexibilidad a las organizaciones que lo implantan.
Del mismo modo que aumenta el volumen de información que engloba el Big Data, se incrementa la necesidad de contar con personas capaces de analizar datos de diferente tipología y naturaleza. Los perfiles analistas de datos, Data Scientists, son los encargados de convertir meros datos sin procesar en información valiosa para las empresas apoyándose en aplicaciones, herramientas y algoritmos que se engloban en el marco de la Inteligencia Artificial.
Una de las ventajas de la ciencia de datos es que es un aspecto que se puede aplicar a prácticamente cualquier sector de la economía, empresa y departamento. La digitalización de la sociedad en los últimos años ha hecho que se generen datos constantemente, en infinidad de situaciones y lugares, lo que posibilita nuevas formas de entender comportamientos antes no medibles. Dentro de una empresa, la transformación digital unida al Data Science permite optimizar procesos en todos los departamentos. Gracias a la profunda capacidad analítica que nos ofrece la tecnología actual, los equipos de producción y ventas pueden anticiparse a las nuevas tendencias del mercado y a su competencia, ofreciendo nuevos productos o servicios que satisfagan las necesidades de su público objetivo.
Del mismo modo, el departamento de marketing puede ajustar mucho más las acciones comerciales y publicitarias a su target. También se benefician las secciones de recursos humanos, con las nuevas técnicas de gestión del talento; la de producción, con fábricas inteligentes que mejoran el proceso de fabricación; y como no, el ámbito del transporte y logística con la optimización de la gestión de flotas de vehículos.
MODELOS DE COMPORTAMIENTO DEL CLIENTE
Con el avance tecnológico, la aparición de nuevos medios de comunicación y, sobre todo, el incremento exponencial en la capacidad analizar el comportamiento de las personas, nunca se ha tenido tanta información sobre los clientes.
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DEEP LEARNING, APRENDIZAJE PROFUNDO
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