Innovación basada en datos: Aprendizaje automático y análisis de datos

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La innovación basada en datos es una tendencia creciente. La innovación impulsada por los datos constituye un pilar fundamental en este siglo. La confluencia de varias tendencias, entre ellas la creciente migración de las actividades socioeconómicas a Internet y la disminución del coste de la recogida, el almacenamiento y el tratamiento de datos, están conduciendo a la generación y el uso de grandes conjuntos de datos que se están convirtiendo en un activo fundamental de la economía, fomentando nuevas industrias, procesos y productos y creando importantes ventajas competitivas.

Muchas de estas soluciones basadas en datos han demostrado beneficios como la calidad de los productos, la satisfacción de los clientes, un mejor rendimiento financiero, la reducción del impacto medioambiental y el aumento de la diversidad de la mano de obra.

Uno de los aspectos clave para resolver un problema impulsado por datos está relacionado con el reto operativo que constituirá la hipótesis de uso de los datos. En Apiumhub creemos en un enfoque basado en datos que descubra lo que las empresas realmente necesitan para ayudar a tomar decisiones estratégicas, por lo que nos gustaría presentar algunas técnicas.

Algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) mejoran automáticamente a través de la experiencia y el uso de datos, con el fin de hacer predicciones o tomar decisiones sin ser programados explícitamente para ello. En su aplicación a los problemas empresariales, el aprendizaje automático también puede denominarse análisis predictivo.

El aprendizaje automático puede ayudarte a:

  • Identificar tendencias y patrones
  • Automatizar algoritmos
  • Ganar en precisión y eficacia del algoritmo
  • Manejo de datos multidimensionales y multivariados
  • Construir aplicaciones extensas

Aquí puedes encontrar una propuesta de Reto de aprendizaje automático, basada en un modelo de predicción de ocupación que pretende resolver la pregunta ‘¿Cuántos días podría estar ocupada mi propiedad de AirBNB en función del precio que podría cobrar por noche como anfitrión?

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Métodos de análisis de datos

El análisis de datos abarca un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil, fundamentar conclusiones y apoyar la toma de decisiones.

El análisis de datos puede ayudarte a:

  • Anticipación de las necesidades
  • Mitigar el riesgo
  • Ofrecer características relevantes
  • Información personalizada
  • Mejorar la experiencia del usuario

Aquí puedes encontrar una propuesta de reto de análisis de datos, basada en el modelo de inmunidad de rebaño COVID-19 utilizando Prophet con el objetivo de resolver la pregunta ‘¿Cuándo alcanzará el país la inmunidad de rebaño?

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Ayudar a crear una cultura basada en los datos

En Apiumhub creemos en los proyectos de ciencia de datos que descubren lo que las empresas realmente necesitan para ayudar a tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis de datos. Creemos que las empresas pueden aprovechar las estrategias de producto basadas en datos que conducen a la diferenciación y la ventaja competitiva.

Espero que este artículo te haya resultado útil. Si tienes alguna pregunta sobre proyectos basados en datos, envíanos un mensaje, estaremos encantados de ayudarte, ya que es una de nuestras especialidades.

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