Datos de valor

Nuestros gustos, rutinas o movimientos generan datos de gran valor para las empresas que quieren conocer a sus clientes. ¡Somos una divisa!

Data Science es la ciencia que se encarga de extraer información de grandes cantidades de datos.

Data science es la combinación de estadísticas, matemáticas e informática para interpretar datos; con el objetivo de tomar decisiones.

Los datos son obtenidos a través de nuestros celulares, redes sociales, correos electrónicos, e-commerce o las famosas encuestas que Facebook ha tratado de detener después de las elecciones de Estados Unidos en el 2016 que fueron un factor fundamental para el manejo de la información de los votantes en ese país.

La interpretación de los datos no estructurados no aporta valor a las compañías. Es por eso que surgió la necesidad de contar con científicos de datos en sus equipos.

Data science y el big data no es lo mismo.

Big Data es el encargado de resolver los problemas de gestión y almacenamiento de datos.

Data science se enfoca en las herramientas que transforman los datos en información de valor para las compañías.

Criterios del data science.

Data mining

Es el proceso utilizado para la recolección y almacenamiento de datos útiles. Para realizarlo se deben analizar patrones de datos en grandes lotes usando uno o varios softwares. Con este proceso las empresas pueden obtener más información sobre sus clientes y desarrollar estrategias más efectivas. También ayuda a sementar los datos, evaluarlos y así tomar las mejores decisiones.

Si no te gustan las matemáticas, lamento informarte que el data minino utiliza algoritmos matemáticos.

Deep learning

Es la resolución de problemas a través de redes neuronales que simulan el comportamiento del cerebro.

Esta red artificial se estructura en capas ¡Si, como Shrek!

La primera capa es donde se capta la información y estos datos pasan a la siguiente capa que se encarga de los cálculos. La información recopilada se proyecta en la última capa.

El procesamiento de textos  y el reconocimiento de imagen, objetos o voz son las aplicaciones más usadas en el deep learning.

Machine learning

No, no es inteligencia artificial. El machine learning se encarga de educar a la tecnología para que corrija errores por si sola. Está basada en la predicción y clasificación de datos para obtener información útil y aplicable a diferentes áreas.

Inteligencia artificial 

Son algoritmos utilizados para la creación de máquinas que simulan el comportamiento humano. ¿Conoces los chatbots? Ahora ya sabes cómo se fundamentó.

En Estados Unidos, muchas empresas observaron cómo Google implementó las recomendaciones a sus usuarios basadas en sus propias búsquedas. Debido al éxito, otras empresas se interesaron en hacerlo también. 

Beneficios del data science para las empresas.

En el marketing de hoy, contamos con muchísimos datos de diferentes fuentes como publicidad en redes de búsqueda, redes sociales, analíticas de tráfico web, redes de display, videos, instalaciones e interacciones con aplicaciones, páginas web, CRM, base de datos, entre otros más.

Analizar toooooooodos estos datos es un reto desafiante para las empresas de marketing, pero no se preocupen, con la aplicación del data science podemos obtener información crucial para nuestros clientes como:

– Predecir comportamientos futuros para tomar las mejores decisiones y así reducir los riesgos.

– Detectar anomalías como ciberataques o fraudes para evitar pérdidas para la empresa que pueden llegar a costarnos mucho dinero y clientes.

– Personalizar contenidos y ofertas.

– Establecer patrones en los usuarios y tendencias que nos ayudarán a diseñar nuevos productos exitosos.

– Mayores niveles de segmentación del marketing y de interacción con el usuario.

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