Tener el conocimiento de las tendencias del mercado, anticiparse a las acciones de la competencia, conocer las preferencias y particularidades de una población o sector, los datos son esenciales en la toma de decisiones informadas y estratégicas; sin embargo, muchas veces acceder a ellos puede ser difícil.

En la era digital, el manejo de los datos ha adquirido el estatus de ciencia y se ha convertido en un pilar fundamental para el crecimiento y la innovación en prácticamente todos los sectores. La ciencia de datos o data science es una disciplina que combina estadísticas, programación y conocimiento empresarial para obtener información valiosa de grandes cantidades de datos.

Data science busca extraer conocimientos y patrones útiles de conjuntos de datos complejos y voluminosos mediante técnicas estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de análisis predictivo. En el contexto empresarial, esto se traduce en una variedad de aplicaciones, desde la optimización de la cadena de suministro hasta el marketing personalizado y la gestión de riesgos.

Algunas de las tecnologías relacionadas a la ciencia de datos son:

Big data: las plataformas de big data permiten almacenar y procesar grandes volúmenes de datos. Estas tecnologías son cruciales para gestionar la velocidad, variedad y cantidad de datos que las empresas generan actualmente.

Machine learning e inteligencia artificial: el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son fundamentales en la ciencia de datos, ya que permiten aprender de los datos y mejorar las decisiones sin intervención humana directa. Estas herramientas están democratizando el acceso a estas tecnologías, facilitando que más empresas implementen soluciones inteligentes.

Visualización de datos: las herramientas de visualización de datos convierten datos crudos en visualizaciones intuitivas y comprensibles. No solo facilitan la interpretación de los datos, sino que también mejoran la comunicación de los hallazgos entre los accionistas de la empresa.

Minería de datos: es una técnica asistida por computadora y utilizada en análisis para procesar y explorar grandes conjuntos de datos. Gracias a las herramientas y métodos de minería de datos, las organizaciones pueden descubrir patrones y relaciones ocultas en sus datos.

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La IA puede procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, identificando correlaciones y tendencias que podrían pasar desapercibidas con métodos convencionales

Adriana Veizaga, docente de la carrera de Ingeniería Comercial de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, asegura que “una realidad de hoy en día, es que la mayoría de las empresas se han dado cuenta de la importancia de lo que son estas diferentes herramientas y las están aplicando”.

El mercado contemporáneo está inundado de datos provenientes de diversas fuentes, como redes sociales, transacciones en línea, informes gubernamentales y más. La IA puede procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, identificando correlaciones y tendencias que podrían pasar desapercibidas con métodos convencionales. Esto proporciona a las empresas una visión más completa y detallada de las dinámicas del mercado.

A través de la ciencia de datos, el big data gestiona y analiza enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan las capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos y marca un hito al darle un propósito práctico a esta abundancia de datos. 

Combinando gran volumen, variedad de datos y su procesamiento eficiente, el big data sienta las bases para la transformación digital.

“El big data es una de las bases primordiales que tenemos para todo lo que es desarrollo y va de la mano con lo que es la información. La recolecta y la procesa con diferentes lenguajes de programación, como la informática o la estadística”, explica Veizaga.

Para Jorge Ochoa, director comercial de la empresa Montelectu de España, “la ciencia de datos, potenciada por la IA nos permite acceder a una acumulación de datos del cliente, que se recoge de distintas formas y maneras. Con correos electrónicos, con respuestas a las encuestas que hacemos en nuestra propia página web o formularios que les presentamos. La IA los acumula, los guarda y hace un escalonamiento y clasificación por clientes en gustos, necesidades, opciones o preguntas que hicieron”.  

Aplicaciones de la ciencia de datos en la empresa

Optimización operativa: la ciencia de datos permite a las empresas mejorar sus procesos operativos mediante la automatización y la predicción de necesidades. Por ejemplo, en el sector manufacturero, los modelos predictivos pueden anticipar fallos en el equipo antes de que ocurran, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la eficiencia de la producción.

Personalización del cliente: en marketing, los algoritmos de aprendizaje automático analizan el comportamiento del consumidor para personalizar la experiencia del cliente.

Esto no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también aumenta la lealtad y el valor de vida del cliente mediante recomendaciones y ofertas personalizadas basadas en sus preferencias y comportamientos pasados.

Toma de decisiones basada en datos: la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite a los líderes empresariales tomar decisiones informadas rápidamente. Esto es crucial en áreas como la inversión financiera, donde los modelos de ciencia de datos pueden identificar tendencias de mercado y señales de riesgo antes que los métodos tradicionales.

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