AUTORA
Rosana Ferrero
Data Scientist
Rosana Ferrero
Data Scientist
Data Science
Las empresas necesitan Científicos de datos
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En este artículo te cuento mi experiencia como científica de datos ayudando a empresas multinacionales en el sector de la biotecnología, alimentación e investigación biomédica, entre otros.
¿Por qué la Ciencia de Datos es importante y cómo da valor a las empresas?
El reto al que se enfrentan los directivos de grandes empresas no es trivial. Hoy en día es fundamental descubrir la información valiosa a partir de los datos de la empresa para:
- acelerar la innovación
- obtener valor añadido en sus productos y servicios
- aumentar la productividad
- mejorar la competitividad
Haz tu negocio más inteligente y más innovador.
Permíte a tu empresa hacer grandes cosas.
Debería ser una prioridad para la empresa aprovechar al máximo el potencial que los datos generan para tomar mejores decisiones y atender mejor a sus clientes, sin embargo algunas de ellas siguen teniendo dificultades con el proceso.
Hoy voy a contarte por qué ocurre esto.
¿Cómo ayudar a las Empresas con el Data Science?
La mayoría de las empresas y científicos de datos trabajan por separado.
En las empresas es habitual que se apresuren a decirte qué tipo de análisis necesitan desarrollar antes de contarte los detalles del problema que intentan resolver, y esto es un gran error porque:
- asumen que no necesitas conocer el contexto de los datos y la empresa,
- asumen que solo debes ayudarles a realizar la técnica «de moda” que han visto en los artículos de su ámbito y al no estar abiertos a nuevos consejos pierden gran parte de la información y potencial de sus datos.
Esto tiene que cambiar.
El Científico de Datos debe entender realmente el contexto y los procesos del negocio que presenta la empresa para conocer a fondo sus necesidades.
El Científico de Datos debería formar parte intrínseca de la empresa en cada etapa del proceso, para ser realmente útil y responder rápidamente a sus necesidades.
Siempre recomiendo a las empresas formar a su propio personal. Nadie conoce la empresa mejor que ellos
Imagínate tener tu propio equipo de Científicos de Datos, personas que conozcan muy bien tu empresa, que puedan explorar los datos, hacer las preguntas correctas y entender las respuestas.
Puedes (y debes) formar a tu propio personal para obtener un trabajo a la medida. Mi recomendación es que aproveches su conocimiento y compromiso con la empresa, desarrolles todo su potencial y los conviertas en profesionales de la Ciencia de Datos.
Los datos que genera tu empresa no van a desvelar sus secretos sin tu ayuda.
Necesitas potenciar el talento analítico de tu equipo
La clave para utilizar la Ciencia de Datos es entender lo que esta puede ayudar a lograr en tu empresa.
4 formas en que un Científico de Datos puede agregar valor a tu Empresa
Conoce cómo encaja la Ciencia de Datos en tu negocio y cómo puedes utilizarla para obtener ventajas competitivas.
1. ¿Qué sucede en mi negocio?
- Visualiza de manera efectiva las principales métricas de tu empresa
- Resume tus datos de manera precisa y en tiempo real
Analítica descriptiva. Es el primer paso en la escalada, te permitirá tener una imagen actual del desempeño de tu empresa, conocer más de acerca a tus clientes y negocio. Puedes generar cuadros de mando e informes automáticos con las métricas más importantes, lo que te permitirá tener información en tiempo real de lo que está sucediendo en tu empresa. ¿Cuántos visitantes tuviste en tu web este mes? ¿Cuántas ventas han aumentado en esta semana? ¿Cuál es la proporción de clientes frecuentes?
2. ¿Por qué está ocurriendo?
- Encuentra la causa o raíz de tu problema
- Encuentra la señal detrás de tus datos y elimina el ruido o confusión
Analítica diagnóstica. Una vez que logramos definir el escenario de lo que ocurre en tu empresa el siguiente paso es responder a preguntas de negocio. Con este paso serás capaz de comprender lo que ocurre detrás de tus métricas, comparar y asociar resultados. Conocer cuáles son los factores que impulsan o merman tu empresa te permitirá decidir dónde invertir con inteligencia para mejorar tus resultados. ¿Qué campaña de marketing ha sido más efectiva? ¿Por qué disminuyeron las visitas la semana pasada? ¿Cuáles son los factores que más influyen en tu negocio?
3. ¿Qué es probable que suceda?
- Utiliza datos históricos de tu empresa para predecir resultados específicos
- Decide de manera automática mediante algoritmos que pronostiquen la respuesta de tus clientes
Analítica predictiva. En esta etapa creamos modelos para predecir lo que sucederá en tu empresa basados en su historial. ¿Qué harán nuestros clientes la semana que viene? ¿Qué ventas alcanzaremos el próximo mes?
4. ¿Que necesito hacer?
- Evalúa distintas estrategias para lograr tus objetivos
- Encuentra la mejor opción y haz recomendaciones específicas
Analítica prescriptiva. Llegados a este punto querremos obtener recomendaciones para mejorar y alcanzar los objetivos de nuestra empresa. Si nuestra predicción del paso anterior no nos gusta o no es suficiente para los objetivos de nuestra empresa, en este paso podremos plantearnos qué ocurriría si cambiamos las decisiones de negocio. Se trata de establecer estrategias basadas en datos para lograr nuevos objetivos. ¿Cómo podemos alcanzar el objetivo de 1000 visitas diarias? ¿Cómo podemos mejorar nuestro pronóstico y vender 5000 productos más?
¿Cómo formar a tu propio equipo en la Ciencia de Datos?
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