Ciencia de datos dando valor a la analítica

Ciencia de datos dando valor a la analítica.

Con una industria con una tasa de crecimiento anual  del 33,5%, se puede pensar en varias aplicaciones con la ciencia de los datos en su centro neurálgico.

El escenario de la ciencia de los datos o el  análisis de los datos está creciendo y extendiéndose a un ritmo rápido, no sólo a nivel nacional sino también internacional. Más del 40% de los ingresos por análisis proviene de países como  Usa, Japón y la Unión Europea. Esto demuestra que el negocio de la analítica ha encontrado muchas aplicaciones de la ciencia de los datos para impulsar la calidad del negocio para cualquier empresa y sector.

CIENCIA DE LOS DATOS

La ciencia de los datos es un campo que reúne diferentes temas y campos de especialización como las matemáticas, la estadística, la informática, etc. Aparte de estos hay micro, habilidades especiales también, que uno necesita perfeccionar.

Aparte de las habilidades técnicas, uno necesita tener la perspicacia empresarial para entender el funcionamiento de una unidad de negocio y estar al tanto de todas las tendencias y novedades que salen al mercado.

La ciencia de los datos se utiliza en industrias como el marketing digital, el comercio electrónico, la salud, la educación, el transporte, el entretenimiento, etc.

La analítica web se  utilizada por todas las formas de negocios como organizaciones privadas, públicas y sin fines de lucro, ya que el tema principal es proporcionar valor a los clientes y aumentar la eficiencia de la misma manera.

PASOS EN LA CIENCIA DE LOS DATOS

La ciencia de los datos incluye diferentes actividades y técnicas combinadas para un solo objetivo, saber qué se esconde y que podemos utilizar en nuetro favor  en la pila de datos que nuestros “clientes o futuros clientes” generan cuando nos visitan. Los datos pueden provenir de muchas fuentes como los medios de comunicación externos y la web, los conjuntos de datos de encuestas gubernamentales y las bases de datos internas de la propia empresa.

Cualquiera que sea la fuente de datos debe ser trabajada con diligencia y con inteligencia para sacar el máximo provecho de la misma.

Los pasos a seguir para conseguir sacar el máximo provecho son:

  • Definir y centrar los objetivos: Este es el primer paso del análisis de datos. Aquí la dirección o stakeholders debe saber lo que quiere de su equipo de análisis de datos. Este paso también incluye la definición de parámetros para medir el rendimiento de los resultados o los famosos KPI´s.
  • Decidir los recursos del negocio: Para resolver cualquier problema debemos tener suficientes recursos disponibles. Si una empresa no está en condiciones de gastar sus recursos en una nueva innovación o canal de flujo de trabajo, entonces no se debe perder tiempo en un análisis sin sentido. Se deben utilizar palancas para dar una dirección al análisis de los datos y que queremos conseguir de ellos.
  • Recopilación de datos: Más cantidades de datos conducen a más posibilidades de resolver un problema., “CUIDADO” tener cantidades limitadas de datos y restringidas a sólo unas pocas variables puede llevar a un estancamiento y a una comprensión a medias y lo que es peor no conseguir un foco correcto que nos ayude a crecer. Los datos deben ser obtenidos de todos los recursos que dispongamos de herramientas como Google Analytics (aprende sus primeros pasos), la web , IO, redes sociales, etc. y usando diversos medios como GPS, imágenes satelitales, sensores, etc.
  • Limpieza de datos: Este es el paso más crítico ya que los datos erróneos pueden dar resultados engañosos. Los algoritmos y programas de automatización filtran los datos de las inconsistencias, cifras erróneas y lagunas que puedan generar ruido sin sentido.
  • Modelado de datos: Esta es la parte en la que el aprendizaje de la máquina y el saber hacer de los analistas de negocio o business intelligence desarrollan. Esto implica la construcción de algoritmos que pueden co-relacionarse con los datos y dar resultados y recomendaciones necesarias para la toma de decisiones estratégicas.
  • Comunicar y optimizar: En la ultima parte y no por ello menos importante, (en mi opinión es “la primera” ya es el resultado del duro trabajo anterior) es la comunicación o explicación de lo que nos cuentan los datos  “story telling” de lo que ha sucedido hasta hora y de que podemos hacer nuevo o modificar para seguir generando negocio en nuestra empresa. En esta fase tener cuadros de mando sencillos y dashboard que ayuden a los stekeholders a tomar decisiones es fundamental.

En Hivadamarketing te ayudamos con cada uno delos procesos que se han detallado, para mas información, pincha aquí.

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