Ciencia de datos y toma de decisiones

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En un 30% anual crecer el mercado de la ciencia de datos. Muchas industrias se están apoyando en ella para mejorar sus decisiones y lograr ventajas competitivas sustentables.

Ciencia de datos o data science es la disciplina enfocada en estudiar los datos, buscando apoyar procesos de toma de decisiones en organizaciones y empresas.

Para alcanzar este objetivo, la ciencia de datos combina las matemáticas, la estadística y las ciencias de la computación para explorar, analizar e interpretar datos extraídos desde múltiples fuentes.

¿Cómo se aplica?

En su visión más general, los procesos de data science son ciclos iterativos, que se deben iniciar siempre por una correcta definición del problema, lo cual requiere de un conocimiento cabal del contexto de negocio que se analizará.

Luego es necesario recolectar los datos, para analizarlos y comprenderlos, de manera de entender si estos son fiables y significativos para abordar el problema en cuestión.

Contando con datos confiables se puede pasar a la etapa de modelado, en la cual se aplicarán algoritmos y métodos de diversa índole para construir modelos que permitirán solucionar el problema o detectar oportunidades.

Finalmente, estos modelos se implementan en el contexto de uso para el cual fueron creados, aprovechando así todo el potencial analítico que se genera.

Su uso específico variará según los objetivos de la empresa y la industria en la cual opera. Por ejemplo, la industria bancaria está aplicando data science para mejorar sus procesos de cobranza y de detección de fraudes.

Las empresas de retail lo están utilizando para aumentar el conocimiento acerca del consumidor y mejorar las tasas de conversión de sus campañas.

Por otro lado, las empresas mineras están utilizando data science para optimizar su operación o para predecir y prevenir distintos tipos de riesgos.

Diferenciación sustentable basada en análisis de datos

En la medida en que los mercados maduran, las formas tradicionales de diferenciación basadas en activos tangibles se reducen. Y, los atributos intangibles comienzan a marcar diferencias.

En este contexto, el conocimiento es primordial y una fuente inagotable de nuevas oportunidades para agregar valor y lograr diferenciación en el mercado.

Esta ha sido una de las causas raíces del gran crecimiento de la disciplina de la ciencia de datos en los últimos años y de su incorporación acelerada en el quehacer empresarial.

El máximo potencial se logra cuando los hallazgos realizados o los modelos analíticos que se generan son tempranamente puestos en operación.

Probablemente, se obtengan beneficios iniciales más bajos de lo esperado. Sin embargo, insertos en un proceso de mejora continua basado en un aprendizaje constante llegan a ser significativos y consistentes. Y, de esta forma, aportan valor al negocio y generan una fuente relevante de ventaja competitiva.

El futuro de la ciencia de datos

El mercado de la ciencia de datos crece a tasas cercanas al 30% anual, lo que refleja su fuerza, velocidad de innovación y adherencia en las empresas.

Otra tendencia interesante es la incorporación de una perspectiva analítica en puestos más altos en las empresas, llegando a la creación de nuevas gerencias (CDO: chief data officer, CAO: chief analytics officer, CAIO: chief AI officer, etc.) e incluso a los directorios.

Con esto, se logra acelerar la transformación cultural requerida para obtener el mayor provecho de los datos corporativos. Y, de paso, dar un salto en competitividad y sustentabilidad en el mercado.

El uso de estas técnicas se irá haciendo cada vez más transparente, embebidas dentro de todas las labores y experiencias digitales que vivimos a diario. De esta forma, mejorará la productividad, tendremos transacciones más seguras y aumentarán nuestras capacidades.

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