Actualmente nos encontramos en una época repleta de fuentes de datos por donde sea. Prácticamente todo lo que usamos en nuestro día a día, está generando información sobre nosotros, los celulares, las redes sociales, la aplicación del banco, el navegador de internet, ¡Todo!
Por eso no es de sorprender que los dueños de las empresas enfoquen sus estrategias de negocio en la obtención, utilización e interpretación de estos datos. Y aunque parezca un concepto muy sencillo, no es una tarea nada fácil.
De ahí la importancia de científicos de datos que lleven a cabo el proceso. Pero antes de llevar a cabo la extracción de datos es sumamente importante tener claro el objetivo de la ciencia de datos.
¿Con qué propósito se va a utilizar esa información obtenida? Partiendo de una respuesta clara a esta pregunta, todo lo demás puede ser mucho más sencillo. Otra acción para facilitar las actividades es que un profesional con certificación scrum master y conocimiento en ciencia de datos sea el líder del proyecto.
Diferencias entre ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático
Si bien para entender la ciencia de datos es necesario estar relacionado con otros conceptos como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, es importante aclarar que no son lo mismo.
La Inteligencia Artificial hace referencia a un dispositivo capaz de asemejar el comportamiento humano.
La Ciencia de Datos, como lo mencionamos anteriormente, hace uso de la estadística y de métodos científicos de análisis de datos para extraer información clave para la empresa.
Por otra parte, el Aprendizaje Automático consiste en las técnicas que lleva a cabo una computadora para interpretar información a partir de los datos y llevar a cabo acciones de IA.
¿Cómo usar la ciencia de datos en mi empresa?
- Determinando las causas de la pérdida de clientes
- Reteniendo usuarios o clientes
- Mejorando las ventas
- Optimizando las cadenas de suministro
- Mejorando tiempos de entrega y distribución.
- Reduciendo costos en determinados procesos de la empresa.
- Detectando anomalías o errores financieros
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