Lo que tienes que saber sobre la ciencia de datos
Desde un punto de vista más comercial y menos técnico, el sin fin de conceptos asociados al boom del Data Science marean a cualquiera, pero el objetivo para distintos profesionales dentro de la compañía es el mismo, generar rentabilidad a partir de los datos. No te pierdas el siguiente artículo que elaboramos en conjunto a uno de los referentes del mercado en términos de data, Karim Touma donde nos reúne los 3 principales pilares y cómo aprovecha al máximo la información que se encuentra dentro y fuera de la empresa.
Gran parte de las organizaciones han comenzado a ver un mayor potencial en su información, en sus datos, cada día es más común encontrar departamentos que se dedican a rentabilizarlo como un activo de gran valor y se sumergen en el mundo del Data Science, pero ¿Qué es? ¿Cómo se relaciona con el Big Data, Data Mining o Machine Learning?
¿Qué es el Data Science?
En sencillas palabras el Data Science es la ciencia que estudia los datos, la cual a partir del análisis, de estructurar modelos y establecer patrones busca generar un hipótesis que permita predecir con un mayor grado de exactitud un acontecimiento, este puede ser un patrón de conducta, una reducción de costos, una alerta de riesgo, etc.
En términos de estrategia existen 3 pilares básicos con aplicaciones al mercado en diferentes industrias y distintas escalas, estos son:
Estrategias de compliance: usan los datos para demostrar regulación en base a una normativa que generalmente es utilizada en la banca para establecer las políticas, procedimientos adecuados y suficientes para garantizar que una empresa, incluidos sus directivos, empleados y agentes vinculados, cumplan con el marco normativo aplicable, incluidas políticas internas, compromisos con clientes o proveedores y los códigos éticos.
Estrategias defensivas: están enfocadas en reducir costos. Este tipo de análisis permite a las empresas ahorrar dinero optimizando sus procesos actuales. Es más común su aplicación en compañías mineras, logística, utilities y principalmente en aquellas en donde su gasto operacional es demandante.
Estrategias de captura comercial: busca captar la atención de los clientes con una buena oferta, personalizada y dirigida en el momento oportuno. Para conseguir esas respuestas se generan un sin fin de preguntas, por ejemplo; ¿Cómo logramos que nuestras campañas de Email Marketing sean más relevantes? ¿Cómo logramos que la web sea más atractiva? ¿Cómo logramos que las tiendas estén mejor posicionadas geográficamente?
Estos tres pilares son los que generan todo el mar de Machine Learning, Analítica y Big Data para ejecutar en el día a día dentro de las empresas.
