El top 3 de las soluciones y casos de uso en ciencia de datos

  La evolución de la ciencia de datos y la analítica avanzada ha dado lugar a una amplia gama de aplicaciones que nos brindan mejor conocimientos y valor a la empresa. En particular, las prácticas, metodologías, herramientas y tecnologías de la ciencia de datos están brindando  a las organizaciones las capacidades que se necesitan para obtener información valiosa a partir de cantidades cada vez mayores de datos.   Bien sabemos que muchas organizaciones están implementando soluciones de análisis basadas en la ciencia de datos, estas aplicaciones se centran principalmente en áreas que han demostrado su valor durante los últimos 10 años. Pues, al profundizar en ellos, están  obteniendo beneficios que les dan ventajas competitiva sobre sus rivales; mejor servicio al clientes, a los ciudadanos, a los usuarios y a sus pacientes; y mejora aún la forma eficaz de de responder de manera ante un entorno empresarial que cambia rápidamente y que exige una adaptación continua.   Veamos 3 soluciones que están marcando la diferencia: 

  1. Detección de Anomalías   Una solución poderosa de la ciencia de datos es el uso del análisis estadístico para detectar anomalías en un conjuntos de datos, particularmente en grandes volúmenes de datos. Podríamos pensar que es una tarea sencilla desde el punto de vista técnico agrupar conjunto de datos en clústeres o grupos y luego identificar valores atípicos cuando se trata de pequeñas cantidades de datos, pero esta tarea se vuelve aún más difícil para las organizaciones que tienen que analizar petabytes o exabytes de datos.   Por ejemplo, las empresas de servicios financieros se han enfrentado con mayor frecuencia al desafío de detectar comportamientos fraudulentos de gasto fraudulentos en las diferentes transacciones de sus clientes las cuales aumentan enormemente en volumen y variedad. American Express fue pionera en la aplicación de técnicas y métodos de ciencia de datos y Big Data en tiempo real para la detección de fraudes y otros usos, lo que le permitió responder rápidamente a eventos y cambios. La detección de anomalías también es útil para prevenir ciberataques y monitorear el rendimiento de los sistemas de TI, y para eliminar valores atípicos en conjuntos de datos para aumentar la precisión de los análisis.

 

2. Reconocimiento de Patrones

De la misma forma, identificar patrones en un conjuntos de datos es una tarea fundamental en la ciencia de datos. Por ejemplo, el reconocimiento de patrones ayuda a los minoristas (Retails) y a las empresas de comercio electrónico a detectar tendencias en el comportamiento de compra de los clientes. Hacer que las ofertas de productos sean relevantes y garantizar la confiabilidad de la cadenas de suministro es crucial para las organizaciones que desean mantener contentos a sus clientes y evitar que le compren a la competencia.   Empresas como Amazon y Walmart han utilizado durante mucho tiempo enfoques de ciencia de datos para descubrir patrones de compra de sus clientes. Por ejemplo, Walmart notó que muchos clientes que realizaban compras antes de un huracán o tormenta tropical también compraban «Pop-Tarts» de fresa. Estas correlaciones, a menudo inesperadas, pueden ayudar a impulsar estrategias de marketing, gestión de inventario y compras más efectivas.   El reconocimiento de patrones también tiene una amplia variedad de otros casos de uso en la ciencia de datos. Por ejemplo, puede ayudar en el Trading de acciones, la gestión de riesgos, el diagnóstico de afecciones médicas, el análisis sísmico y cosas como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el reconocimiento de voz y la visión por computadora.   

3. Modelos Predictivos

Además de detectar patrones y valores atípicos, la ciencia de datos tiene como objetivo hacer que el modelado predictivo sea más preciso. Si bien el análisis predictivo ha existido durante décadas, la ciencia de datos aplica el aprendizaje automático y otros enfoques algorítmicos a grandes conjuntos de datos para mejorar las capacidades de toma de decisiones mediante la creación de modelos que predicen mejor el comportamiento del cliente, los riesgos financieros, las tendencias del mercado y más.   Las aplicaciones de análisis predictivo se utilizan en una gran gama de industrias, incluidos los servicios financieros, el comercio minorista, la fabricación, la atención médica, los viajes y hasta organismos de gobierno. Por ejemplo, los fabricantes utilizan sistemas de mantenimiento predictivo para ayudar a reducir las averías de los equipos y mejorar el tiempo de actividad de la producción. Los fabricantes de aviones Boeing y Airbus también dependen del mantenimiento predictivo para mejorar la disponibilidad de su flota. De manera similar, Chevron, BP y otras empresas del sector energético utilizan modelos predictivos para mejorar la confiabilidad de los equipos en entornos donde el mantenimiento es costoso y  difícil de realizar.   Además, las organizaciones están utilizando el poder predictivo de la ciencia de datos para mejorar la previsión empresarial. Por ejemplo, los enfoques basados en fórmulas para las compras por parte de fabricantes y minoristas fracasaron ante los cambios repentinos en el gasto de los consumidores y las empresas impulsados por la pandemia de COVID-19. Sin embargo, en las empresas con visión de futuro, estos sistemas frágiles han sido reemplazados por aplicaciones de pronóstico basadas en datos que son más capaces de responder a la evolución del comportamiento de los clientes. 

Mas soluciones de Ciencia de Datos

Es un hecho que el poder de la ciencia de datos ya se está aplicando en muchas áreas  de las empresas. En la actualidad estas soluciones están complementando con soluciones de Big data,  Data Wrangling,  estadísticas, aprendizaje automático (Machine Learning) y otras disciplinas que en conjunto exponencían las soluciones y los resultados. De esta forma, A medida que el uso de herramientas y técnicas de ciencia de datos sigan expandiéndose en la empresa, también lo harán todas estás disciplinas que le ayudaran a adaptarlas y habilitarlas.   De hecho, si bien el CIO y el CTO son dos de los roles más importantes en las organizaciones en estos momentos, el surgimiento y el creciente del rol de director de datos (CDO), a menudo responsable de las iniciativas de ciencia de datos, además de otras funciones, muestra cuánto valor obtiene el negocio. de las soluciones de ciencia de datos. En muchos sentidos, la aplicación exitosa de la ciencia de datos con el objetivo de descubrir conocimientos críticos de los procesos más relevantes del a empresa puede en algunos casos ser más importante que los propios sistemas operativos que generan los datos. Después de todo, son los datos los que realmente impulsan la empresa moderna.  

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