Casos de uso de la ciencia de los datos

La ciencia de datos sigue evolucionando como una de las carreras más prometedoras y uno de los servicios con mayor demanda. Se basa en un enfoque prospectivo, una forma de exploración centrada en el análisis de los datos pasados o actuales y la predicción de los resultados futuros con el objetivo de tomar decisiones informadas. Las empresas recopilan una gran cantidad de datos, y muchas veces se descuidan o se infrautilizan. Estos datos, a través de la extracción de información significativa y el descubrimiento de perspectivas procesables, pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales críticas e impulsar un cambio empresarial significativo. También puede utilizarse para optimizar el éxito de los clientes y la posterior adquisición, retención y crecimiento. Esto se consigue con la ciencia de datos y hoy vamos a hablar de qué es exactamente la Ciencia de Datos y cuáles son sus casos de uso de la ciencia de los datos más comunes.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es una área multidisciplinar de inferencia de datos, desarrollo de algoritmos y tecnología con el fin de resolver problemas analíticamente complejos, extrayendo conocimientos e ideas de muchos datos estructurados y no estructurados.

La ciencia de datos es un «concepto que unifica la estadística, el análisis de datos y sus métodos relacionados». La ciencia de datos se ocupa de grandes volúmenes de datos utilizando herramientas y técnicas modernas para encontrar patrones, obtener información significativa y tomar decisiones empresariales.

La ciencia de datos te permite:

• Encontrar la causa principal de un problema formulando las preguntas adecuadas
• Realizar un estudio exploratorio de datos
• Modelar datos mediante diversos algoritmos
• Comunicar y visualizar los resultados mediante gráficos, cuadros de mando, etc.

La ciencia de datos consiste en identificar preguntas relevantes, recopilar datos de una multitud de fuentes de datos diferentes, organizar la información, traducir los resultados en soluciones y comunicar sus conclusiones de forma que afecten positivamente a las decisiones empresariales.

Esta es una lista de los entregables más comunes de la ciencia de datos

• Predicción (predecir un valor en función de inputs)
• Clasificación (por ejemplo, spam o no spam)
• Recomendaciones (por ejemplo, recomendaciones de Amazon y Netflix)
• Detección y agrupación de patrones (por ejemplo, clasificación sin clases conocidas)
• Detección de anomalías (por ejemplo, detección de fraudes)
• Reconocimiento (imagen, texto, audio, vídeo, facial, …)
• Información procesable (a través de cuadros de mando, informes, visualizaciones, …)
• Procesos automatizados y toma de decisiones (por ejemplo, aprobación de tarjetas de crédito)
• Puntuación y clasificación (por ejemplo, puntuación FICO)
• Segmentación (por ejemplo, marketing basado en patrones demograficos)
• Optimización (por ejemplo, gestión de riesgos)
• Previsiones (por ejemplo, ventas e ingresos)

Pilares de la ciencia de datos

1. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es la columna vertebral de la ciencia de datos.

2. Modelización
Los modelos matemáticos permiten realizar cálculos y predicciones rápidas basadas en lo que ya se sabe de los datos. El modelado también forma parte del ML y consiste en identificar qué algoritmo es el más adecuado para resolver un determinado problema y cómo entrenar estos modelos.

3. Estadísticas
La estadística es el núcleo de la ciencia de los datos. Un sólido manejo de la estadística puede ayudarte a extraer más inteligencia y obtener resultados más significativos.

4. Programación
La programación es necesaria para ejecutar un proyecto de ciencia de datos con éxito. Los lenguajes de programación más comunes son Python y R. Python es especialmente popular porque es fácil de aprender y soporta múltiples bibliotecas para la ciencia de datos y el Machine Learning.

5. Bases de datos
Entender cómo funcionan las bases de datos, cómo gestionarlas y cómo extraer datos.

Casos de uso de la ciencia de los datos

Casi todos los procesos empresariales pueden hacerse más eficientes mediante la optimización basada en datos, y casi todos los tipos de experiencia del cliente (CX) pueden mejorarse con una mejor orientación y personalización.

Con la ciencia de datos puedes comprender las necesidades precisas de tus clientes a partir de los datos existentes, como el historial de navegación, el historial de compras, la edad y los ingresos del cliente. Sin duda, antes también teníamos todos estos datos, pero ahora, con la gran cantidad y variedad de datos, puedes entrenar modelos de forma más eficaz y recomendar el producto a tus clientes con mayor precisión. 

• Bancos

Por ejemplo, si proporcionas dinero a crédito, entonces la probabilidad de que los clientes realicen los futuros pagos a crédito a tiempo es una cuestión que te preocupa. En este caso, puedes crear un modelo que realice un análisis predictivo del historial de pagos del cliente para predecir si los futuros pagos serán puntuales o no.

• Policía

 Por ejemplo, un departamento de policía urbana creó herramientas de análisis estadístico de incidentes para ayudar a los agentes a entender cuándo y dónde desplegar los recursos para prevenir la delincuencia. La solución basada en datos crea informes y cuadros de mando para aumentar el conocimiento de la situación de los agentes sobre el terreno.

• Aerolíneas

Otro buen ejemplo es la industria de las aerolíneas, con la ayuda de la ciencia de datos, las aerolíneas pueden optimizar las operaciones de muchas maneras, incluyendo: planificar rutas y decidir si programar vuelos directos o de conexión, construir modelos de análisis predictivo para pronosticar retrasos en los vuelos, ofrecer ofertas promocionales personalizadas basadas en los patrones de reserva de los clientes o decidir qué clase de aviones comprar para un mejor rendimiento general. 

• Coches de conducción autónoma

Tesla, Ford y Volkswagen están implementando el análisis predictivo en su nueva ola de vehículos autónomos. Estos coches utilizan miles de pequeñas cámaras y sensores para transmitir información en tiempo real. Mediante el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la ciencia de los datos, los coches autoconducidos pueden ajustarse a los límites de velocidad, evitar cambios de carril peligrosos e incluso llevar a los pasajeros por la ruta más rápida.   

• Sanidad

La ciencia de datos ha dado lugar a una serie de avances en el sector sanitario. Con una vasta red de datos ahora disponible a través de todo, desde los EMR hasta las bases de datos clínicas y los rastreadores personales de fitness, los profesionales médicos están encontrando nuevas formas de entender las enfermedades, practicar la medicina preventiva, diagnosticar enfermedades más rápidamente y explorar nuevas opciones de tratamiento. La ciencia de datos mejora los diagnósticos de los pacientes analizando los datos de las pruebas médicas y los síntomas notificados para que los médicos puedan diagnosticar antes las enfermedades y tratarlas con mayor eficacia.

• Ciberseguridad

La empresa internacional de ciberseguridad Kaspersky utiliza la ciencia de datos y el aprendizaje automático para detectar diariamente más de 360.000 nuevas muestras de malware. Ser capaz de detectar y aprender instantáneamente nuevos métodos de ciberdelincuencia, a través de la ciencia de datos, es esencial para nuestra seguridad en el futuro.

• Logística

UPS recurre a la ciencia de datos para maximizar la eficiencia, tanto internamente como a lo largo de sus rutas de entrega. La herramienta de optimización y navegación integrada en carretera (ORION) de la empresa utiliza modelos estadísticos y algoritmos respaldados por ciencia de datos que crean rutas óptimas para los conductores de reparto en función del tiempo, el tráfico, las obras, etc. Se calcula que la ciencia de datos está ahorrando a la empresa de logística hasta 39 millones de galones de combustible y más de 100 millones de millas de entrega cada año.  

• Finanzas

El aprendizaje automático y la ciencia de datos han ahorrado al sector financiero millones de dólares y cantidades incuantificables de tiempo. Por ejemplo, la plataforma de Inteligencia de Contratos (COiN) de JP Morgan utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para procesar y extraer datos vitales de unos 12.000 contratos de crédito comercial al año. Gracias a la ciencia de datos, lo que llevaría unas 360.000 horas de trabajo manual ahora se termina en unas pocas horas. Además, empresas de tecnología financiera como Stripe y Paypal están invirtiendo mucho en este área para crear herramientas de aprendizaje automático que detecten y eviten rápidamente las actividades fraudulentas. 

• Entretenimiento

Gracias a la ciencia de datos, el gigante de la música en streaming Spotify puede confeccionar cuidadosamente listas de canciones basadas en el género musical o el grupo que te gusta. Además, Netflix extrae datos de los patrones de visualización de películas para comprender qué es lo que despierta el interés de los usuarios, y lo utiliza para tomar decisiones sobre qué series originales de Netflix producir.

• Comercio electrónico

Los motores de recomendación de Amazon te sugieren artículos para comprar, determinados por sus algoritmos.  

• Marketing

Las organizaciones están utilizando la ciencia de datos para convertirlos en una ventaja competitiva, perfeccionando productos y servicios para determinar la pérdida de clientes mediante el análisis de los datos recogidos por ejemplo en los call centers, de modo que el departamento de marketing pueda tomar medidas para retenerlos.

En la reciente encuesta realizada por Gartner a más de 3.000 CIO, los encuestados calificaron la analítica y la inteligencia empresarial como la principal tecnología diferenciadora para sus organizaciones. Los CIOs encuestados ven estas tecnologías como las más estratégicas para sus empresas, y están invirtiendo en consecuencia.

La demanda de plataformas de ciencia de datos se ha disparado en el mercado. De hecho, se espera que el mercado de plataformas crezca a una tasa anual compuesta de más del 39% en los próximos años y se prevé que alcance los 385.000 millones de dólares en 2025.

“La información es el petróleo del siglo XXI, y la analítica es el motor de combustión.”

— Peter Sondergaard

Esta es la lista de las 15 mejores herramientas de ciencia de datos

1.Apache Spark

Esta herramienta es un motor analítico todopoderoso y es la herramienta de Ciencia de Datos más utilizada. Spark está diseñado específicamente para manejar el procesamiento por lotes y el procesamiento de flujos. Viene con muchas APIs que facilitan a los Científicos de Datos el acceso repetido a los datos para el Aprendizaje Automático, el Almacenamiento en SQL, etc. Spark tiene muchas APIs de Machine Learning que pueden ayudar a los Data Scientists a realizar potentes predicciones con los datos dados. 

2. SAS

Esta herramienta está especializada en operaciones estadísticas. Es utilizada por grandes organizaciones para analizar datos. SAS utiliza el lenguaje de programación base de SAS que para realizar el modelado estadístico. Es ampliamente utilizado por profesionales y empresas que trabajan con software comercial fiable. Mientras que SAS es altamente fiable y tiene un fuerte apoyo de la empresa, es altamente caro y sólo es utilizado por las grandes industrias. 

3.BigML

BigML, es otra herramienta de Ciencia de Datos muy utilizada. Proporciona un entorno GUI totalmente interactivo y basado en la nube que puede utilizar para procesar Algoritmos de Aprendizaje Automático. Por ejemplo, puede utilizar este software a través de la previsión de ventas, análisis de riesgo, y la innovación de productos. BigML se especializa en el modelado predictivo. 

4. D3.js

D3.js, una biblioteca de Javascript le permite hacer visualizaciones interactivas en su navegador web. Con varias APIs de D3.js, puedes utilizar varias funciones para crear visualizaciones dinámicas y análisis de datos en tu navegador. Otra potente característica de D3.js es el uso de transiciones animadas. D3.js hace que los documentos sean dinámicos al permitir las actualizaciones en el lado del cliente y utilizar activamente el cambio en los datos para reflejar las visualizaciones en el navegador. Puedes combinar esto con CSS para crear visualizaciones ilustres y transitorias que te ayudarán a implementar gráficos personalizados en las páginas web. 

5. MATLAB

MATLAB facilita las funciones matriciales, la implementación de algoritmos y el modelado estadístico de datos. En Ciencia de Datos, MATLAB se utiliza para simular redes neuronales y lógica difusa. Con la biblioteca de gráficos de MATLAB se pueden crear potentes visualizaciones. MATLAB también se utiliza en el procesamiento de imágenes y señales. Esto lo convierte en una herramienta muy versátil para los científicos de datos, ya que pueden abordar todos los problemas, desde la limpieza y el análisis de datos hasta los algoritmos más avanzados de aprendizaje profundo. También ayuda en la automatización de diversas tareas que van desde la extracción de datos hasta la reutilización de scripts para la toma de decisiones. 

6. Tableau

Tableau es un software de visualización de datos que está repleto de potentes gráficos para realizar visualizaciones interactivas. Está enfocado a las industrias que trabajan en el campo de la inteligencia empresarial. El aspecto más importante de Tableau es su capacidad para interactuar con bases de datos, hojas de cálculo, cubos OLAP (procesamiento analítico en línea), etc. Además de las visualizaciones, también se puede utilizar su herramienta de análisis para analizar los datos. Tableau cuenta con una comunidad activa y puedes compartir tus hallazgos en la plataforma online. Empezar es tan fácil como arrastrar y soltar un conjunto de datos en la aplicación, mientras que configurar los filtros y personalizar el conjunto de datos es un juego de niños. Ofrece una analítica completa de principio a fin, cálculos de datos avanzados, descubrimientos de contenido sin esfuerzo y un sistema totalmente protegido que reduce los riesgos de seguridad al mínimo.

7. Qlik

Le permite consolidar, buscar, visualizar y analizar todas sus fuentes de datos con unos pocos clics. Se trata de una plataforma de análisis visual que admite una serie de casos de uso, como aplicaciones de análisis guiadas y cuadros de mando desplegados de forma centralizada, análisis personalizados e incrustados, y también visualización de autoservicio, todo ello dentro de un marco escalable y gobernado. Los usuarios también pueden crear visualizaciones de datos interactivas para presentar el resultado en forma de relato con la ayuda de la interfaz de arrastrar y soltar.  Qlik Sense ofrece un centro que permite a cada usuario compartir y encontrar análisis de datos relevantes. La solución es capaz de unificar datos de varias bases de datos, como IBM DB2, Cloudera Impala, Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase y Teradata. Los principales puntos fuertes de Qlik sense son: modelo asociativo, análisis interactivo, narración e informes interactivos, seguridad robusta, integración de datos grandes y pequeños, intercambio y colaboración centralizados, arquitectura híbrida multi-nube. 

8. RapidMiner

Rapid Miner es una plataforma de ciencia de datos desarrollada principalmente para no programadores e investigadores para el análisis rápido de datos. El usuario tiene una idea en su mente, y fácilmente crea procesos, importa datos en ellos, los ejecuta y lanza un modelo de predicción. RapidMiner afirma que hace que los equipos de ciencia de datos sean más productivos a través de una plataforma rápida como un rayo que unifica la preparación de datos, el aprendizaje automático y el despliegue de modelos. Es una plataforma con Code-optional con analítica guiada Con más de 1500 función, permite a los usuarios automatizar conexiones predefinidas, plantillas incorporadas y flujos de trabajo repetibles.

9. DataRobot

DataRobot ofrece una plataforma de aprendizaje automático para que los científicos de datos de todos los niveles de habilidad construyan e implementen modelos predictivos precisos en una fracción del tiempo que solía tomar. Su objetivo es automatizar el proceso integral de construcción, despliegue y mantenimiento de su IA. 

10. Alteryx

La búsqueda de información relevante para ser analizada puede llevar mucho tiempo y ser improductiva, dando lugar a la recreación de activos que ya existen dentro de la organización, ya que puede ser difícil de encontrar. Alteryx permite al usuario encontrar, gestionar y comprender rápida y fácilmente toda la información analítica que reside en la organización. La herramienta acelera el proceso analítico de principio a fin y mejora drásticamente la productividad analítica y el gobierno de la información, generando mejores decisiones empresariales para todos. La herramienta permite al usuario conectarse a recursos de datos como Hadoop y Excel, incorporándolos al flujo de trabajo de Alteryx y uniéndolos. Independientemente de que los datos sean estructurados o no, la herramienta permite crear el conjunto de datos adecuado para el análisis o la visualización utilizando herramientas de calidad, integración y transformación de datos. Alteryx ofrece una plataforma de análisis de extremo a extremo de rápida implementación que permite a los analistas de negocios y a los científicos de datos romper las barreras de los datos y ofrecer perspectivas que cambian el juego y resuelven grandes problemas de negocios. La plataforma Alteryx es de autoservicio, clic, arrastrar y soltar para cientos de miles de personas en empresas líderes de todo el mundo.

11. Paxata

Paxata es el pionero en capacitar de forma inteligente a todos los consumidores de negocios para transformar los datos en bruto en información lista, de forma instantánea y automática, con una aplicación inteligente de preparación de datos de autoservicio construida sobre una plataforma escalable de nivel empresarial impulsada por el aprendizaje automático. 

12. Trifacta

La misión de Trifacta es crear una productividad radical para las personas que analizan datos. Están profundamente centrados en resolver el mayor cuello de botella en el ciclo de vida de los datos, el wrangler de datos, haciéndolo más intuitivo y eficiente para cualquiera que trabaje con datos. Su principal producto es Wrangler. Wrangler ayuda a los analistas de datos a limpiar y preparar datos desordenados y diversos con mayor rapidez y precisión. Basta con importar los conjuntos de datos a Wrangler y la aplicación comenzará a organizar y estructurar automáticamente los datos. Los algoritmos de aprendizaje automático de Wrangler incluso le ayudarán a preparar sus datos sugiriendo transformaciones y agregaciones comunes. Cuando estés contento con tu conjunto de datos wrangler, puedes exportar el archivo para utilizarlo en iniciativas de datos como la visualización de datos o el aprendizaje automático. 

13. Lumen Data

LumenData es un proveedor líder de soluciones de gestión de la información empresarial con gran experiencia en la implementación de capas de persistencia de datos para el dominio de datos, sistemas de predicción y lagos de datos, así como en estrategia de datos, calidad de datos, gobierno de datos y análisis predictivo. Entre sus clientes se encuentran Autodesk, Bayer, Bausch & Lomb, Citibank, Credit Suisse, Cummins, Gilead, HP, Nintendo, PC Connection, Starbucks, la Universidad de Colorado, la Universidad de Texas en Dallas, Weight Watchers, Westpac y muchas otras empresas que dependen de los datos.

14. Talend

Esta herramienta es conocida por ofrecer soluciones de software para la preparación de datos, la integración y la integración de aplicaciones. Estadísticas en tiempo real, fácil escalabilidad, gestión eficiente, limpieza temprana, diseño más rápido, mejor colaboración y código nativo son las ventajas de esta herramienta. 

15. Mozenda

Mozenda es una plataforma de web-scraping empresarial basada en la nube. Ayuda a las empresas a recopilar y organizar los datos web de la forma más eficiente y rentable posible. La herramienta tiene una interfaz de punto a clic y una interfaz de usuario fácil de usar. La herramienta consta de dos partes: una aplicación para construir el proyecto de extracción de datos y la consola web para ejecutar los agentes, organizar los resultados y exportar los datos. Es fácil de integrar y permite a los usuarios publicar los resultados en formato CSV, TSV, XML o JSON. 

Si necesitas ayuda con proyectos de Ciencia de Datos, puedes contar con nosotros, ¡estamos aquí para ayudarte! 

Y si quieres sugerir otras herramientas de Data Science, ¡no dudes en mencionarlas en la sección de comentarios más abajo!