La ciencia de datos aplicada es capaz de convertir los datos desestructurados en activos de valor para la toma de decisiones.

Sin la ciencia de datos, la información que gestiona una empresa es inútil porque está desorganizada. Pero a través de un enfoque basado en el análisis matemático y estadístico, el machine learning y la inteligencia artificial, los datos desorganizados adquieren relevancia.

Queda claro que la ciencia de datos es un tema interesante, así que si quieres saber más al respecto, continúa leyendo porque te lo contamos todo.

¿Qué es la ciencia de datos aplicada?

La ciencia de datos aplicada es un enfoque y a la vez un estudio científico basado en los datos. 

Su objetivo es extraer información relevante de los datos que una organización gestiona, lo que favorece la toma de decisiones, el diseño de estrategias, el desarrollo de proyectos, y la realización de predicciones.

Sobre el método de la ciencia de datos, es multidisciplinario porque abarca diferentes campos, prácticas y disciplinas que permiten que el análisis de la información sea eficiente. 

Es por ello que está involucrada la matemática, estadística, inteligencia artificial, ingeniería computarizada y más.

Al proponer un enfoque global para el análisis de los datos, es posible responder a dudas importantes para las organizaciones. Por ejemplo, se puede saber qué pasó, porqué pasó, qué pasará y de acuerdo con los resultados obtenidos se pueden tomar decisiones estratégicas.

Aunque la ciencia de datos aplicada se ha desarrollado durante años, con los avances tecnológicos recientes su uso se ha vuelto más frecuente. 

En nuestro presente las compañías gestionan cada vez más datos, y analizarlos de forma tradicional es imposible. Es por ello que el estudio de los datos es la clave para el éxito empresarial.

¿La ciencia de datos es lo mismo que el análisis de datos?

La ciencia de datos aplicada y el análisis de datos suelen confundirse. Se cree que es lo mismo, y en ocasiones se usan como sinónimos, pero no es así. Son conceptos diferentes, y en realidad el análisis de datos es un subconjunto de la ciencia de datos.

Cuando hablamos del enfoque de la ciencia de datos, lo entendemos como un todo que incluye diferentes prácticas, y una de ellas es el análisis de datos. 

El último se encarga de los datos estadísticos, las matemáticas y por supuesto del análisis de los resultados obtenidos.

De hecho, la ciencia de datos y el análisis de datos tienen a cargo a profesionales diferentes. El primero es el científico de datos, y el segundo es el analista de datos. Y como el análisis es un componente de la ciencia, ambos profesionales tienen que trabajar juntos para hallar los resultados.

Sobre las funciones de los dos puestos anteriores, el analista de datos pasa el tiempo realizando estudios, pruebas y creando informes que están basados en los datos. 

Mientras tanto, el científico se encarga de la creación de sistemas de almacenamiento, el diseño de nuevos métodos, herramientas y enfoques de análisis de los datos.

Por lo cual, la ciencia de datos es un enfoque global, mientras que el análisis de datos es uno de los componentes de aquel enfoque.

¿Para qué se usa la ciencia de datos aplicada?

En primera instancia, la ciencia de datos aplicada se usa para analizar los datos que una organización gestiona. Por lo que se pueden realizar diferentes análisis, y entre ellos se encuentran los siguientes:

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo responde a las preguntas “¿Qué ha pasado?”,“¿Qué está pasando?”. Su objetivo es analizar lo que ha ocurrido o está ocurriendo con los datos en un momento específico en el tiempo.

Para realizar el análisis, se extrae información y se presenta en gráficos de barra, circulares o lineales con el objetivo de visualizar los sucesos que han tenido lugar.

Por ejemplo, si una compañía que vende camisetas quiere saber cómo han sido las ventas del mes, realizará un análisis descriptivo en el que se registren todas las ventas durante el mes finalizado.

Con la información que han obtenido, se creará un gráfico lineal en el que se puede observar si las ventas han subido o bajado con respecto al mes pasado. También se puede ver cuál ha sido el comportamiento de las ventas durante el mes para determinar durante cuáles días ha habido más o menos compras.

Análisis de diagnóstico

A diferencia del análisis anterior, el de diagnóstico no responde al “¿Qué?”, sino el “¿Por qué?”. Lo que busca el análisis es determinar las razones por las cuales ha ocurrido un determinado suceso.

Cuando se aplica el análisis diagnóstico es común que se emplee la minería de datos, las correlaciones y el análisis comparado para poder identificar patrones.

Por ejemplo, imagina que la misma compañía que vende camisetas registra un nivel de ventas estable durante el primer trimestre del año. Pero en el segundo trimestre hubo una caída en el número de ventas. Lo que hará la ciencia de datos aplicada será analizar la información para determinar qué ha sucedido.

Ahora supongamos que al hacer el análisis han notado que durante el segundo trimestre lanzaron una estrategia de marketing que no fue efectiva y sacaron al mercado un producto poco exitoso. Entonces, con el análisis son capaces de saber qué sucedió, para evitar cometer los mismos errores después.

Análisis predictivo

Por lo general, el futuro es incierto, pero la ciencia de datos aplicada es capaz de hacer proyecciones y predecir patrones a futuro. Es por ello que el análisis predictivo responde a la pregunta de “¿Qué pasará?”.

La aplicación del análisis predictivo requiere de herramientas como el machine learning, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. Al usar las diferentes técnicas, es posible analizar los datos del pasado e identificar cuál será la tendencia futura.

Por ejemplo, si la misma empresa que vende camisetas quiere incrementar sus ventas, pueden identificar en qué momento del mes sus clientes compran más. Para hacerlo, analizan las estadísticas de ventas pasadas y se dan cuenta de que al final del mes la venta de camisetas aumenta un 50%.

Como la empresa ya sabe que los clientes están más dispuestos a comprar a fin de mes, la compañía puede ofrecerles a sus clientes un código de descuento o una promoción para atraerlos. Así, en lugar de comprar una sola camiseta, comprarán varias y sus ventas aumentarán.

Análisis prescriptivo                     

El análisis prescriptivo suele confundirse con el predictivo, y se debe a que están conectados. Tal como el predictivo, el análisis prescriptivo ofrece una predicción sobre qué sucederá, pero además sugiere posibles respuestas que también están basadas en los datos.

Para entenderlo mejor, volvamos al ejemplo de la empresa de camisetas. Si ya la compañía se ha dado cuenta de que a final de mes los clientes compran más, y quieren aumentar sus ventas, tienen que aplicar una estrategia para incrementarlas.

Entonces la empresa decide que lo mejor es ofrecer un descuento o una promoción a los clientes, pero como la decisión no está basada en datos, sino en una opinión, los resultados no serán ideales.

Para evitar problemas, el análisis prescriptivo, además de identificar que los clientes compran más a final de mes, ofrece sugerencias de estrategias para aumentar las ventas. Las recomendaciones que hace están basadas en datos anteriores. Por lo que es capaz de determinar si los clientes reaccionan mejor a un cupón de descuento o a una oferta 2x1.

Los beneficios de la ciencia de datos aplicada

La ciencia de datos ha llegado a revolucionar la manera en la que operan las compañías. En el pasado, las empresas no sabían qué hacer con los datos y perdían oportunidades de ventas y crecimiento.

Pero ahora es posible aprovechar la información gracias a la ciencia de datos aplicada que representa diferentes beneficios como es el caso de:

Descubrir patrones

Una acción que se repite en el tiempo es un patrón, pero si no se identifica la relación entre las acciones, su frecuencia y relevancia, es imposible saber de su existencia. Pero con la ciencia de datos se pueden encontrar nuevos patrones y establecer relaciones que pueden transformar el funcionamiento de la compañía.

Por ejemplo, imagina que una empresa tiene una tienda física y cuenta con una plantilla de 10 vendedores. 5 vendedores trabajan en el turno de la mañana, y los otros 5 en el turno de la tarde.

La compañía cree que dividir a los empleados así es el sistema más adecuado porque es equitativo, pero en realidad no lo es, porque en la tarde van más clientes y los 5 vendedores no se dan abasto.

El problema anterior se soluciona al aplicar la ciencia de datos porque ayuda a determinar en cuál horario van más clientes a la tienda. Así, se pueden cambiar los turnos o contratar más personal en el horario de mayor flujo para que todos los clientes sean atendidos y no pierdan ventas.

Innovación

Los clientes exigen más y mejores productos. Además, quieren productos que se ajusten a la perfección a sus necesidades. Pero si una empresa no conoce qué quieren los clientes, no podrán ofrecerles lo que desean.

Imagina que una empresa vende en su página web camisetas para hombres. A la compañía le va muy bien, a sus clientes les gustan sus productos, pero quieren aumentar sus ventas, aunque no saben cómo.

Para encontrar una respuesta, usan la ciencia de datos aplicada y se dan cuenta de que los clientes que compran sus camisetas buscan pantalones, camisas y chaquetas en su página web. Y como solo ofrecen camisetas, están perdiendo oportunidades de ventas.

Entonces, como ya saben que los clientes frecuentes buscan pantalones, camisetas y chaqueta, pueden considerar si es buena idea lanzar estos productos para abrirse a un nuevo mercado y aumentar sus ventas.

Optimizar el tiempo

El tiempo vale oro para las organizaciones, por lo que necesitan optimizarlo al máximo. Con la ciencia de datos es posible, porque es capaz de predecir patrones para evitar tiempos de inactividad comunes cuando no se sabe qué sucederá.

Por ejemplo, si una empresa está por realizar una producción masiva, necesita que todas sus máquinas estén operativas y que no haya ninguna falla. Para evitarlo, se aplica un análisis que determine la efectividad de la maquinaria, su estado, cuánto tiempo puede estar operativa y si puede cubrir toda la producción.

Si los resultados del análisis determinan que la maquinaria no es apta, se puede hacer un mantenimiento preventivo o comprar una nueva máquina. Eso, aunque parezca más costoso, en realidad genera menos pérdidas que la inactividad.

Así se aprovecha el tiempo, se está preparado para todo y se evitan problemas a futuro.

El futuro de la ciencia de datos aplicada

La ciencia de datos aplicada ya ha afectado de forma positiva a diferentes sectores como el empresarial, pero apenas es el comienzo. 

El futuro de la ciencia de datos es alentador. Con la llegada de la inteligencia artificial y el machine learning, los siguientes serán años de constante innovación en el área del análisis de datos.

Gracias a las nuevas herramientas, la aplicación de la ciencia será más efectiva y podrá cubrir las demandas de compañías de todos los tamaños. Además, los análisis serán más rápidos y eficientes, lo que favorecerá la toma de decisiones informada.

Como es un tema en desarrollo, queremos que estés al tanto de las siguientes actualizaciones y puedas seguir buscando en nuestro blog toda la información que necesites.