Definición de ciencia de los datos
La ciencia de datos es el estudio de datos cuyo fin es extraer información significativa para la organización. Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas en el campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes volúmenes de datos. Existen diversas metodologías o ciclos de vida para la aplicación de la ciencia de los datos en las organizaciones, teniendo enfoques similares y fundamentales para tener resultados útiles en el crecimiento de las compañias.
Ciclo de vida de ciencia de los datos
El ciclo de vida de la ciencia de datos se refiere a las distintas etapas por las que suele pasar un proyecto de análisis y uso de datos, desde la concepción inicial y la recopilación hasta la comunicación de resultados y perspectivas.
Cada proyecto de ciencia de datos es único (en función del problema, del sector en el que se aplique y de los datos pertinentes), la mayoría de los proyectos siguen un ciclo de vida similar.
Este ciclo de vida proporciona un enfoque estructurado para manejar datos complejos, sacar conclusiones precisas y tomar decisiones basadas en éstos. A continuación te mostraremos las etapas necesarias para un buen análisis de datos.
Entendimiento del Negocio
Esta fase previa es fundamental, debe entenderse el negocio; es decir, entender el producto o servicio que se ofrece, y cuáles son los beneficios que recibe la organización, el mercado en el que está inserto, los competidores, los clientes y en general el ecosistema que rodea el negocio, y cómo interactúan entre ellos. Entendiendo esto, se formularán cuestionamientos que contribuyan al crecimiento de la empresa; tanto en utilidades, clientes u otros, y cómo ellos pueden ser respondidos a través de la información que se puede generar adentro o afuera de la empresa. Una vez se tenga el conocimiento y los lineamientos necesarios para responden los cuestionamientos, estamos preparados para la recopilación de información.
Recopilación de Datos
Esta fase implica recopilar datos disponibles, tanto al interior de la organización, como en forma externa. Las fuentes son diversas, sin embargo, hay que distinguir las fuentes fiables y descartar las que tengan un gran porcentaje de margen de error. Las fuentes de información pueden ser; bases de datos, archivos de excel, archivos de texto, APIs, web scraping o flujos de datos en tiempo real. Debe tenerse en cuenta la necesidad de volumen de los datos que se desean recopilar. Este volumen depende en gran medida del problema que se desea abordar.
Una vez recopilados, se deben almacenar en una herramienta adecuada (Veremos algunas recomendaciones más adelante), listos para su posterior procesamiento. Es importante considerar que los datos se deben almacenar de forma segura y eficiente para poder recuperarlos y procesarlos con rapidez.
Preparación de Datos
La preparación de datos, a menudo considerada la fase más larga, pues,implica limpiar y transformar los datos brutos en un formato ad-hoc para realizar un análisis eficiente. Esta fase incluye la gestión de los datos que faltan o son incoherentes, la eliminación de duplicados, la normalización y las conversiones de tipos de datos. El objetivo es crear un conjunto de datos limpio y de alta calidad, que pueda producir resultados analíticos precisos y fiables.
Exploración y visualización
Durante esta fase, los expertos en ingeniería de datos, los exploran para comprender sus patrones, características y posibles anomalías. Técnicas como el análisis estadístico y la visualización de datos, contribuyen a entender el comportamiento de éstos, y la utilidad en las responder los cuestionamientos planteados en la fase inicial.
Experimentación y predicción
En esta fase, se utilizan algoritmos avanzados y modelos estadísticos para identificar patrones, hacer predicciones o descubrir información. El objetivo aquí es obtener algo significativo de los datos que se ajuste a los objetivos del proyecto o cuestionamientos, ya sea predecir resultados futuros, clasificar datos o descubrir patrones ocultos.
Narración y comunicación de datos
La fase final consiste en interpretar y comunicar los resultados derivados del análisis de los datos. No basta con obtener información, sino que debes comunicarlas con eficacia, mediante un lenguaje claro y conciso y elementos visuales convincentes. El objetivo es transmitir estas conclusiones a las partes interesadas sin formación técnica de forma que influyan en la toma de decisiones o impulsen iniciativas estratégicas.
Herramientas para el análisis de datos más usadas
En el mercado existe una amplia variedad de herramientas disponibles para el análisis de datos. Algunas de las más reconocidas y ampliamente utilizadas son:
Microsoft Excel: Herramienta básica pero poderosa para el análisis de datos, que permite realizar funciones y fórmulas para manipular y visualizar información de manera sencilla.
Tableau: Plataforma que permite crear gráficos interactivos y paneles de control para analizar y compartir información de manera efectiva.
Power BI: Herramienta de Business Intelligence de Microsoft que permite conectar diversas fuentes de datos, crear visualizaciones y compartir informes en tiempo real.
Google Analytics: Es una herramienta gratuita de Google que permite analizar el tráfico de un Sitio web, las conversiones y el comportamiento de los usuarios.
Python y R: Son lenguajes de programación ampliamente utilizados para análisis de datos, que cuenten con una amplia variedad de librerías y herramientas para la visualización y el modelado de datos.
SAS: Es un software especializado en análisis estadístico que se utiliza en empresas e instituciones académicas para el análisis de datos complejos.
Ventajas del uso de los datos
El análisis de datos puede impulsar el crecimiento de una empresa de varias formas. A continuación se mencionan las más importantes:
Toma de decisiones
El análisis de datos proporciona información precisa y basada en evidencia, lo que permite a los líderes empresariales tomar decisiones estratégicas fundamentadas en datos concretos en lugar de suposiciones o intuiciones.
Identificación de oportunidades
Al analizar grandes volúmenes de datos, las empresas pueden descubrir tendencias emergentes, patrones de comportamiento de los clientes, cambios en el mercado u oportunidades de optimización de procesos que de otro modo podrían pasar desapercibidas.
Optimización de procesos
Mediante el análisis de datos, las empresas pueden identificar cuellos de botella, ineficiencias operativas o áreas donde se pueden realizar mejoras para optimizar la productividad y reducir costos.
Mejora de la experiencia del cliente
Analizando datos de interacciones pasadas y actuales con los clientes, las empresas pueden personalizar y mejorar la experiencia del cliente, anticipando sus necesidades y ofreciendo productos y servicios más relevantes y a medida.
Segmentación de mercado
El análisis de datos permite dividir a los clientes en diferentes segmentos basados en características demográficas, comportamientos de compra u otros atributos relevantes. Esto facilita la personalización de las estrategias de marketing y ventas para cada segmento, mejorando la eficacia de las campañas.
Predicción y pronóstico
Utilizando técnicas avanzadas como el análisis predictivo, las empresas pueden prever tendencias futuras, demanda de productos, necesidades del mercado, etc. Esto ayuda a planificar de manera más efectiva las estrategias a largo plazo y prepararse para cambios en el entorno empresarial.
Competitividad
Las empresas que pueden aprovechar eficazmente sus datos suelen ser más ágiles y adaptativas en un mercado competitivo. El análisis de datos puede proporcionar insights que permitan a una empresa diferenciarse y mantenerse por delante de la competencia.
Ejemplos de uso de ciencia de los datos en el mundo empresarial
A continuación presentamos 2 ejemplos de grandes Compañias, cuyo crecimiento ha sido constante y sostenible en el tiempo, gracias al uso de la data que se genera en sus transacciones o en sus canales de atención. El uso eficiente de la información ha sido el pilar para lograr el crecimiento, y hacer los ajustes necesarios para optimizar sus procesos y la experiencia de los clientes.
Starbucks
Starbucks, la cadena de cafeterías con más de 30.000 tiendas en el mundo, procesa aproximadamente 100 millones de transacciones semanales. A través de cada transacción se genera información para mejorar la experiencia de los clientes, ya sea por el tipo de local o bien por consumidor. Esta información es capturada por una herramienta digital, donde los usuarios pueden ingresar sus preferencias y además obtienen recompensas por su uso.
Gracias al análisis de los datos, la compañía también ofrece una respuesta dinámica a factores externos, como el tiempo, la estación del año y la ubicación del cliente. Asimismo, utiliza esta herramienta para volver a captar a los clientes que no han visitado sus tiendas en varios días, enviándoles correos electrónicos con ofertas personalizadas.
Amazon
El gigante del comercio electrónico también utiliza los datos para lograr una segmentación óptima de sus usuarios. Así, recopila, almacena, procesa y analiza la información de los compradores o su plataforma, entre la que se encuentra el seguimiento de los artículos comprados, el historial de visitas, las direcciones de envío y las opiniones.
Por ejemplo, la compañía utiliza el análisis de los datos para ajustar de forma dinámica los precios de los productos en función de diversos factores, como la actividad en el sitio web, la exclusividad del producto o los patrones de compra. Así, los precios se actualizan cada 10 minutos.
Amazon también aprovecha todos los datos de sus usuarios para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas. Tanto si un cliente compra, añade al carrito o revisa un producto. Toda esta información se utiliza para ofrecer productos similares o descuentos en futuras compras.
Conclusiones
En resumen, el análisis de datos no solo proporciona una visión más profunda y precisa de todos los aspectos operativos y estratégicos de una empresa, sino que también permite tomar decisiones más inteligentes y estratégicas que impulsan el crecimiento sostenido a largo plazo de las organizaciones.
En Nobilis, entendemos la necesidad del uso de los datos, y podemos contribuir a los clientes fuertemente con dicho análisis, desde el entendimiento del negocios para tener una data con respaldo y efectiva para un uso eficiente hasta la implementación de la tecnología necesaria para un óptimo resultado.