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La ciencia de datos o data science es un campo interdisciplinar que busca extraer conocimiento de interés a partir de datos. Utiliza técnicas y teorías de distintos campos, como las matemáticas, las ciencias de la computación y el conocimiento específico de su área de aplicación.Esta ciencia es tan amplia como la actividad humana misma y puede responder a una gran variedad de preguntas. Veamos algunos ejemplos enfocados en la actividad empresarial:
- ¿Qué tipos de clientes tiene mi empresa? A través de datos de comportamiento, datos demográficos y otros datos relevantes del cliente es posible identificar patrones específicos, como grupos de clientes con características comunes.
- ¿Cuál será la demanda de un producto o servicio en el próximo periodo? Utilizando datos históricos, es posible estimar el comportamiento futuro.
- ¿Cómo puedo actualizar el precio de un producto o servicio de forma automática? Las técnicas de aprendizaje reforzado permiten determinar la mejor decisión a tomar en cada momento, dado un objetivo final.
Básicamente, existen tres tipos de análisis que puede realizar la ciencia de datos: descriptivo (¿qué ha ocurrido?), predictivo (¿qué va a ocurrir?) y prescriptivo (¿cómo podemos hacer que ocurra?), por lo que la aplicación de esta disciplina puede aportar grandes beneficios a nivel humano, científico o empresarial, por nombrar algunos.
Vivimos en una época en la que el volumen, variedad y velocidad a la que se generan los datos aumenta de forma exponencial, incrementando retos y oportunidades para las empresas. El advenimiento de tecnologías como la computación en la nube han permitido el acceso a capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos sin precedentes. Esto ha favorecido el éxito de técnicas como las redes neuronales artificiales, que han revolucionado campos tan diversos como la visión por ordenador (computer vision) o el procesado del lenguaje natural (natural language processing).
Sin embargo, no debemos olvidar que los datos son un medio, y que el fin es resolver problemas de negocio reales y producir beneficios medibles. A su vez, no todas las organizaciones se encuentran en el mismo nivel de madurez tecnológica: los desafíos que plantea el Big Data para capturar y procesar datos de diversas fuentes, la falta de conocimiento, la planificación y ejecución adecuada de proyectos de ciencia datos son algunos de los retos a superar para garantizar el éxito de estas iniciativas.
Nuestra propuesta de integración tecnológica y transformación digital ofrece soluciones end-to-end, con foco en el análisis y visualización de datos para una correcta toma de decisiones. Para ello, hemos desarrollado una solución propia llamada Cognital, un Software as a Service (SaaS) que permite conectar, transformar, analizar y visualizar los datos de una organización en una única plataforma, generando un entorno amigable y personalizado.
Al simplificar y automatizar las tareas de conexión y fusión de múltiples fuentes de datos, Cognital permite que nuestros equipos de Data Intelligence se centren en la explotación de datos y la generación de insights accionables. De esta manera, el resultado de los análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos se comparte con los equipos de negocio en una única plataforma, disponible desde cualquier dispositivo y con una interfaz adaptable a las necesidades de cada marca, negocio o compañía. Cognital es un ejemplo de nuestra propuesta de valor, como consultora y agencia de transformación, marketing y comunicación digital: From Data to Experience.
