La magia del Data Science y cómo utilizarlo para ampliar los negocios

Al mantenerse siempre actualizados sobre las tendencias actuales del mundo digital, es valioso conocer o escuchar acerca de Data Science (La Ciencia de los Datos), o algún otro término relacionado, ya que esta ciencia ha venido ganando fuerza y notoriedad a nivel mundial. Lo que pocos saben es que los mismos principios de tecnología que ayudan a desarrollar automóviles autónomos también se pueden utilizar para optimizar los negocios, principalmente los digitales, creando grandes estrategias que les permitan incrementar sus ingresos, pero ¿Qué es el Data Science? Y ¿Cómo se lo utiliza para ampliar los negocios?
Tomando en cuenta lo antes mencionado, debemos empezar definiendo a la Ciencia de los Datos como; el conjunto de herramientas y disciplinas que se enfocan en convertir gran cantidad de datos en información, que se utilizará para proveer mejores servicios y productos; y generar predicciones usando técnicas de aprendizaje automático, llamadas machine learning y apoyar a la toma de decisiones (Federico, 2017). De manera más general, las empresas utilizan técnicas de Data Science para analizar los datos y tomar decisiones que ayuden a expandir los negocios.

Si bien es cierto que la toma de decisiones no siempre es fácil, la Ciencia de los Datos ha desarrollado herramientas mediante la aplicación de conocimientos de áreas como ; matemáticas, estadística, computación y negocios, para generar avances tecnológicos que han hecho que los procesos de Data Science sean generales, logrando obtener hoy en día muchos mecanismos de ayuda para los negocios, incluso sin tener el dominio de los conocimientos antes mencionados.
Para empezar a utilizar Data Science en cualquier tipo de negocio, primero se debe entender de manera práctica el funcionamiento de esta ciencia y poder desarrollar las etapas que son necesarias para poder tomar las mejores decisiones. No existe una única forma para trabajar con Data Science, pero por lo general este proceso consta de siete etapas:

1. Inventario de preguntas: El proceso de Data Science empieza siempre con una pregunta a ser respondida. Por ejemplo; ¿Cuál será la facturación en los próximos meses?
2. Recopilación de datos: Se debe buscar datos que puedan ayudar a responder a las preguntas.
3. Procesamiento y organización de los datos: Una vez recolectado los datos, se debe proceder con el proceso de limpieza, estandarización, procesamiento y organización de la información . Esto se lo debe realizar porque generalmente, los datos encontrados cuentan con una serie de inconsistencias que pueden perjudicar el análisis y llevar a la toma de decisiones erróneas.
4. Análisis de los datos: Cuando los datos están organizados y procesados, ya es posible comenzar el análisis. Hay varios tipos de análisis, desde los más simples hasta los sumamente complejos. Pero es importante recordar que, en la mayoría de los casos, un análisis básico ya puede reflejar un resultado de mucho valor para el negocio.
5. Desarrollo de modelos y algoritmos: En los casos en que el análisis de datos resulta muy complejo, o plantea más preguntas nuevas que respuestas a la pregunta inicial, la mejor opción sería desarrollar modelos estadísticos y algoritmos para encontrar la solución que va a traerle un valor privilegiado al negocio.
6. Visualización de los datos: Después del uso de modelos y algoritmos, será necesario analizar visualmente los resultados para garantizar que las conclusiones del análisis están alineadas al objetivo de estudio. Este análisis visual es realizado por gráficos que facilitan la detección de estándares y la toma de decisiones.
7. Toma de decisión: Con los datos listos para ser analizados, llega el momento más importante de todos: la toma de decisiones estratégicas para el negocio. Al verificar los estándares encontrados se podrá evidenciar lo que está funcionando y lo que necesita ser mejorado. Esto permitirá poner en práctica nuevas acciones y realizar pruebas para aprovechar los resultados obtenidos. Entonces, Data Science puede ser aplicado en prácticamente todos los desafíos enfrentados por quienes realizan negocios digitales.
Una de las principales ventajas de un negocio cien por ciento digital, en comparación con un negocio fuera de Internet, es la cantidad de información que se puede obtener online. Cuando se instala una herramienta de analytics en el sitio, inmediatamente empieza a capturar varias fuentes de información que pueden analizarse con el fin de generar mejores resultados para el negocio. Con la herramienta debidamente instalada, las métricas pasan a ser recolectadas y ya se obtiene los datos que se necesita para tomar mejores decisiones.

En conclusión, una vez analizado el proceso que implica involucrar Data Science para ayudar a los negocios a enfocar algunas de las innumerables posibilidades de utilizar los números para expandirse, es importante añadir que actualmente la tendencia es que la complejidad de los análisis aumente desde el momento en que el negocio adquiere más madurez y, consecuentemente, un mayor volumen de informaciones. La Ciencia de los Datos brinda a los negocios una nueva manera de monetizarlos y hacer que prosperen en gran medida. De tal manera, lo más importante, es comenzar a recoger, organizar y analizar los datos del negocio logrando así acercarse al verdadero secreto del éxito.

 

Autor: consultor Jonathan Narváez

 

Bibliografía:

– Federico. (2017). Zona Económica. Recuperado el 22 de Junio de 2020, de https://www.zonaeconomica.com/data-science
– Del Campo Ana (2019) IEBS SCHOOL. Recuperado el 23 de junio de 2020, de l HYPERLINK «https://www.iebschool.com/blog/tendencias-big-data/»
– Fuente Oscar (2016) IEBS SCHOOL. Recuperado el 23 de junio de 2020, de https://www.iebschool.com/blog/cientifico-datos-big-data/

 

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