Ciencia de datos

Introducción a la Ciencia de datos

La Ciencia de datos combina estadística, programación y aprendizaje automático para sacar conocimiento útil de grandes volúmenes de datos.

Analiza datos estructurados, como las tablas de una base de datos, y también datos no estructurados, como el texto libre, las imágenes o el video, que necesitan un procesamiento previo.

Esto lo hace mediante procedimientos estadísticos, matemáticos y otros que involucran minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis de conglomerados.

Lo que la distingue de un informe tradicional es su objetivo: no describir lo que ya pasó, sino anticipar lo que va a pasar.

Entre los beneficios de la Ciencia de datos destacan:

• Los datos se cuantifican rápidamente y son empleados para facilitar la toma de decisiones.
• Se reducen costos, aumenta la rapidez y se simplifica el análisis de datos.
• Contribuye con la identificación y segmentación de audiencias.
• Selección muy rápida de personal idóneo.
• Permite conocer los intereses de los usuarios, crear recomendaciones personalizadas y encontrar mejores opciones de negocio.

Ciencia de datos vs Big data

La diferencia que existe entre la Ciencia de datos y Big data se apoya en el hecho de que la última es un conjunto masivo de datos, mientras que la Ciencia de datos implica los procedimientos y métodos a seguir para procesarlos, analizarlos e interpretarlos.

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial y una de las herramientas centrales de la disciplina.

En lugar de programar cada regla a mano, el sistema deduce los patrones a partir de los datos que se le entregan.

Con esos resultados el científico de datos los interpreta y los convierte en información de utilidad para la toma de decisiones.

Procedimiento

Un procedimiento estándar a emplear por los científicos de datos se puede resumir de la siguiente manera:

• Extracción de los datos de interés sin importar su origen y amplitud.
• Organización y limpieza de los registros.
• Procesamiento estadístico de los datos.
• Experimentación y pruebas de modelos de análisis, empleando simulación.
• Presentación visual en gráficos y comunicación de los datos más relevantes del estudio.

Tal como se puede apreciar, la Ciencia de datos puede crear algoritmos, modelos y técnicas informáticas que facilitan el análisis y permiten la construcción de información útil a partir de los datos procesados.

Es por ello que la programación, los procedimientos matemáticos y el análisis estadístico están siempre presentes, y potenciados por la inferencia y los estudios predictivos

Aplicación

Su aplicación dentro del Marketing genera grandes beneficios, dada la gran cantidad de datos que se pueden recopilar y procesar acerca de los usuarios de un servicio o los consumidores de un producto.

Con ello se aumenta la predictibilidad de conversión de clientes y se elaboran estrategias ajustadas a los requerimientos del mercado.

Si se conoce mejor al consumidor, se puede vender más.

Con algoritmos que procesen datos siguiendo modelos de análisis, y en base a hipótesis de investigación, es posible acercarse con gran precisión a los patrones y costumbres de los consumidores y usuarios.

Y de esa manera se logra mejorar la segmentación y la oferta, aprendiendo del usuario y brindándole recomendaciones más acertadas y ajustadas a su perfil y hábitos de consumo.