¿Por qué estudiar Data Science?: Cómo los Datos son el nuevo petróleo de la era digital

Las empresas necesitan conocer a sus clientes y sus comportamientos antes de tomar decisiones y es aquí donde esta disciplina muestra su gran potencial.

Según el Foro Económico Mundial, el mundo va a generar más de 450 exabytes de datos al día para el 2025. En la actualidad las organizaciones ya apostaron a la transformación digital como el motor para optimizar los mercados. Y en esta realidad, las empresas saben que el nuevo oro es la información. Los datos digitales son el combustible que alimenta el motor de la economía mundial.

Los datos masivos que se generan hoy y la capacidad de procesarlos son el valor y la clave para la toma de decisiones. En términos de generación de valor, la economía de los datos ha permitido el surgimiento de nuevos modelos de negocio, los que están modificando la estructura de muchos mercados y sectores productivos. Incluso, ahora hablamos de empresas basadas en datos, donde éstos son el epicentro de los procesos y de la toma de decisiones.

Así lo explica Federico Quintana, Head of Growth Chile de Le Wagon: “Un dato por sí solo no tiene valor, y muchos datos acumulados sin procesar, tampoco. Pero su tratamiento y análisis científico los convierten en conocimiento útil, original y rentable. El surgimiento del Big Data y del Data Science permitió dar el salto a este nuevo nivel. Aquí es donde entra a jugar la importancia del Data Science, ya que las empresas necesitan conocer a sus clientes y sus comportamientos antes de tomar decisiones”.

¿Qué es el Data Science?

Es una herramienta que nace de la combinación de métodos estadísticos, matemática, informática, relaciones interpersonales y conocimiento de los patrones de consumo de los usuarios, etc. Los datos pueden provenir de fuentes en línea como redes sociales, sitios de comercio electrónico y encuestas, o de servicios mixtos y fuera de línea como hojas de cálculo, interacciones con clientes en la tienda, grupos focales, estudios de mercado y comentarios de los clientes.

“La ciencia de datos logra que una persona tenga la capacidad de analizar la información obtenida a través de distintos canales. Puede que a veces no seamos conscientes de la situación, pero toda vez que navegamos dejamos un rastro. Esta huella informativa puede ser captada para sacar conclusiones para la toma de decisiones”, añade Quintana.

La capacidad para tratar los datos es lo que diferencia a las empresas verdaderamente digitales, porque es la que permite dejar de tomar decisiones de una manera intuitiva para adoptarlas de forma objetiva: en base a modelos predictivos que permiten que las organizaciones optimicen sus procesos, se anticipen a los acontecimientos o puedan mejorar la experiencia de cliente, por ejemplo. 

Entre las ventajas de aplicar Data Science en las empresas y organizaciones, Federico Quintana, enumera algunas: 

  • Segmentación de potenciales clientes para influir en su decisión de compra.
  • Análisis de viabilidad y rentabilidad de nuevos productos a desarrollar.
  • Anticipación ante crisis por pérdida de clientes.
  • Ampliación de conocimientos de los clientes y sus preferencias
  • Mejores campañas de marketing
  • Mejores estrategias en redes sociales, e-commerce, etc.
  • Detección de posibles riesgos.

¿En qué áreas se puede aplicar Data Science?

Ciberseguridad: Para identificar posibles amenazas y poder actuar en consecuencia. Esta identificación se hace a partir de datos del sistema y los recursos de la red. Se buscan patrones y se procede a dar una alerta cuando encuentran anormalidades.

Finanzas: Para la detección de fraudes en pagos. Los sistemas pueden cruzar datos de diversas fuentes de un cliente. De esta forma, es posible ver escenarios fraudulentos.

Seguros: El sector de los seguros es otro que se beneficia de la Ciencia de Datos. Analizando los hábitos de conducción mediante sensores, una empresa aseguradora puede calcular los riesgos de accidente de un cliente y ofrecer una cuota personalizada para él.

Medicina: Los campos como el análisis de imagen en la identificación de enfermedades son perfectos candidatos para aplicar la Ciencia de Datos. Cuando se obtienen las imágenes en un TAC, radiografía o ecografía, los sistemas de reconocimiento empiezan a ser mejores incluso que los propios especialistas humanos.

Industria: El mantenimiento predictivo es un ejemplo claro de aplicación de la Ciencia de Datos en la industria. Las máquinas, sistemas logísticos y demás elementos de una planta industrial integran miles de sensores que recogen datos sobre temperaturas, horas de funcionamiento, velocidades, distancias, nivel de ruido, etc.

Marketing: La Ciencia de Datos es capaz de usar como fuentes a las redes sociales en tiempo real. De esta manera, se puede desde predecir la demanda de un producto hasta crearla a partir de ofertas segmentadas por clase social, preferencias culturales, nivel adquisitivo,etc.

Automatización: Es uno de los territorios más ambiciosos de la Ciencia de Datos. No es lo mismo automatizar el estacionamiento de un coche que automatizar la conducción completa, por lo que aún queda un largo recorrido en esta vía.

Energía: En el sector de la energía, la Ciencia de Datos se aplica a diferentes áreas, como la del mantenimiento predictivo de sus instalaciones e infraestructuras y redes de distribución, o la previsión de consumo, para programar las tareas de generación energética.

Total
1
Shares
Agregar un comentario

Su dirección de correo no se hará público. Los campos requeridos están marcados *

Previous Post

Nuestros cinco trailers preferidos del Superbowl

Next Post

Galaxy Tab S8: más grande, audaz y versátil

Related Posts
Total
1
Share