Ciencia de datos: Dar valor a la analítica

Con una industria de 33.5% de tasa de crecimiento anual compuesta, se pueden pensar en varias aplicaciones con la ciencia de datos en su núcleo. El escenario de la ciencia de datos está creciendo y extendiéndose a un ritmo acelerado, no solo a nivel nacional sino también internacional. Más del 40% de los ingresos de análisis proviene de países como Estados Unidos y el Reino Unido. Esto demuestra que el negocio analítico ha encontrado mucha aplicación de la ciencia de datos para mejorar la calidad del negocio.

CIENCIA DE LOS DATOS

La ciencia de datos es un campo que reúne diferentes materias y campos de especialización, como matemáticas, estadística, ciencias de la computación, etc. Además de estas, hay habilidades micro y de especialidad, que es necesario perfeccionar. Además de las habilidades técnicas, es necesario tener la visión para los negocios para comprender el funcionamiento de una unidad de negocios y conocer todas las tendencias recientes del mercado.

La ciencia de datos se utiliza en industrias como marketing digital, comercio electrónico, salud, educación, transporte, entretenimiento, etc. La analítica es utilizada por todas las formas de negocios como organizaciones privadas, públicas y sin fines de lucro, ya que el tema principal es proporcionar valor a Los clientes y aumentar la eficiencia de la misma manera.

PASOS EN LA CIENCIA DE DATOS

La ciencia de datos incluye diferentes actividades y técnicas combinadas para un solo objetivo, para saber qué se oculta en la pila de datos. Los datos pueden provenir de muchas fuentes, como medios externos y web, conjuntos de datos de encuestas gubernamentales y bases de datos internas de la propia compañía. Cualquiera que sea la información de origen, se debe trabajar con diligencia y con inteligencia para extraer el significado de ella.

Los pasos a seguir son:

    Enmarcar los objetivos: este es el primer paso del análisis de datos. Aquí la administración debe saber lo que quieren de su equipo de análisis de datos. Este paso también incluye definiciones de parámetros para medir el rendimiento de los conocimientos recuperados.

    Decidir los recursos del negocio: Para resolver cualquier problema, también debe haber suficientes recursos disponibles. Si una empresa no está en condiciones de gastar sus recursos en una nueva innovación o canal de flujo de trabajo, entonces no debe perder tiempo en un análisis sin sentido. Deben preposicionarse varias métricas y palancas para dar una dirección al análisis de datos.

    Recopilación de datos: Más cantidades de datos llevan a más oportunidades de resolver un problema. Tener cantidades limitadas de datos y restringirse a solo unas pocas variables puede llevar a un estancamiento y conocimientos a medias. Los datos deben recopilarse de diversos recursos como web, IoT, redes sociales, etc. y utilizando diversos medios como GPS, imágenes satelitales, sensores, etc.

    Limpieza de datos: este es el paso más crítico ya que los datos erróneos pueden dar resultados engañosos. Los algoritmos y los programas de automatización eliminan los datos de inconsistencias, cifras incorrectas y huecos.

    Modelado de datos: esta es la parte donde el aprendizaje automático y la visión para los negocios se utilizan. Esto implica la creación de algoritmos que puedan relacionarse con los datos y dar los resultados y recomendaciones necesarios para la toma de decisiones estratégicas.

    Comunicar y optimizar : Los resultados encontrados se comunican y se toman medidas para ello, y se verifica el desempeño de la decisión tomada. Si los modelos funcionaron, el proyecto de datos se realiza correctamente, si no, los modelos y las técnicas se optimizan y comienzan de nuevo.

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here