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Todo lo relacionado con negocios y sociedad está cambiando debido al impacto de la tecnología y el diluvio de datos
La Ciencia de Datos o Data Science es una actividad interdisciplinaria que utiliza conceptos de estadística, matemática y ingeniería de software e inteligencia artificial para extraer información de los datos para tomar mejores decisiones y comprender y analizar en detalle los hechos reales
Si se aplica a las organizaciones esta Ciencia de Datos, ayuda a analizar, interpretar y dar respuesta a preguntas complejas de negocio a través de la aplicación interdisciplinar de estadística, matemáticas, modelado y visualización de datos, tratamiento de grandes volúmenes de información (big data) e inteligencia artificial (machine learning, deep learning). Es decir, la Ciencia de Datos, permite a las organizaciones tomar sus decisiones estratégicas, tácticas y operativas impulsadas por datos “data-driven”.
La Ciencia de Datos nos da respuesta a aquello que existe, existirá y que no es evidente o conocido.
Estamos de lleno en la era de la información y digitalización donde el uso intensivo y extensivo de datos (variedad, volumen y velocidad), estadística, matemáticas, modelos predictivos y explicativos y gestión basada en hechos son fundamentales para dar soporte al proceso de toma de decisiones, creación de ventajas competitivas y la generación de valor en las organizaciones y sociedad. Se analizan situaciones con los datos generados, para tener control sobre lo que está ocurriendo en el presente y se predice lo que puede ocurrir en el futuro.
Y así, con ello, están surgiendo organizaciones 100% conectadas en tiempo real (personas, procesos y cosas), interactivas, integradas, flexibles, móviles, inteligentes, sostenibles y sociales, es decir, Organizaciones 4.0.
La presentación de los tradicionales informes o tableros de control, por su naturaleza, se basan en la idea de reaccionar a lo que sucedió en el pasado "análisis reactivo" mientras que las tendencias más innovadoras y de valor del hoy integran “análisis prescriptivos", que nos dicen cómo enfrentar el futuro.
La analítica prescriptiva es más que solo hacer predicciones. Las predicciones juegan un papel importante, por supuesto, pero la analítica prescriptiva trata de responder preguntas sobre lo que debemos hacer, una vez que tenemos nuestras predicciones.
Una data cruda sin el correcto procesamiento no sirve para obtener conclusiones ni información de valor. Es por eso que la correcta organización y visualización de los datos (data mining & data visualization) permiten darle sentido a los datos, juntar todas las piezas hasta “contar” historias de alto valor de negocio (Data Story)
Los datos son transformados en información y la información en conocimiento (insights).
Social Labs, a través de sus Plataformas Social Business y su unidad de Data Science configurada por un equipo multidisciplinar de científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos, ingenieros y especialistas en software y cloud computing, ofrecen un valor muy diferenciador a sus clientes convirtiendo un “diluvio” de datos en conocimiento de negocio aplicable en tiempo real:
1. Planificación
Antes de buscar respuestas en los datos hay que definir bien las necesidades y los objetivos del negocio. Estos, definirán las líneas de investigación que se van a abordar de manera analítica.
2. Obtención y almacenamiento de datos
A través de la Plataforma Social Advisors by Social Labs se pueden captar todo tipo de datos del consumidor y cliente en tiempo real (insights), ejecutando numerosas y variadas misiones, tales como, encuestas, innovación y co-innovación, creación y co-creación, registro de evidencias de consumo y compra, evidencia de inventario, elasticidad de precios, análisis de competencia, cuota de mercado, seguimiento de marca, evaluación de productos, presentación de productos, evaluación de planogramas, test de comunicación, test de usabilidad, comportamiento digital y zona de influencia, mystery shopper, tracking & journey, focus groups y conversaciones de empatía individuales o grupales, etc.
3. Limpieza y preparación datos
Los datos tienen que ser procesados y ordenados para que sean consistentes y útiles para el encontrar las respuestas que se buscan.
4. Análisis de los datos
En esta fase se realiza un análisis exploratorio de la información, además se crean y optimizan los modelos. Para hacerlo se suelen utilizar herramientas como machine learning, deep learning y modelos estadísticos; la programación en R, Python, Julia, Google AI Machine Learning, Microsoft Azure Machine Learning Studio, Amazon SageMaker, DataRobot, RapidMiner, entre otros, son herramientas y plataformas de uso común en la Ciencia de Datos.
5. Visualización comprensiva
Para hacer bien este punto es necesario trabajar para que la comprensión de los datos sea sencilla y se pueda extraer conocimiento de ellos.
6. Insights
Con una buena aplicación del Data Science, podemos obtener información crucial como predecir comportamientos, modelos de recomendación por hábitos o gustos, detección de fraudes, establecer patrones y tendencias, que han de conducir a recomendaciones para impulsar un negocio.
En Social Labs aplicamos este proceso Data Science para ayudar a nuestros clientes, como Grupo Bimbo o Ab Inbev, a tomar las mejores decisiones de negocio en “quasi-in-real-time”. Decisiones como qué producto nuevo deberían lanzar, proyecciones de demanda, pronóstico de tendencias y comportamientos, y con la inteligencia de negocio que se extrae de los datos, les aconsejamos para maximizar sus beneficios, generar innovación y ventajas estratégicas de negocio.
