Ciencia de Datos aplicada a los negocios
Modelos de Big Data más utilizados en los negocios
Cualquier modelo de datos en Big Data debe ser diseñado y desarrollado para cumplir con las necesidades del negocio, y para ello, hay que conocer los objetivos y metas de la organización, para que efectivamente tenga las funcionalidades necesarias que faciliten el proceso de toma de decisiones en la empresa. 
¿Qué es un modelo de datos aplicado a los negocios? Es un tipo de lenguaje, una representación abstracta de información orientado a hablar de las relaciones que los datos de una empresa tienen entre sí. Permite describir el tipo de datos que existen, y todos los elementos reales que intervienen en un problema o situación. 
Existen 6 tipos de modelos Big Data que son los más utilizados por los negocios: 
Ver también:»Big Data y negocios: Respuestas a preguntas desconocida«
Análisis Descriptivo 
Es el modelo más utilizado, su objetivo es describir o resumir un conjunto de datos, generando así resúmenes sencillos sobre muestras y medidas estadísticas descriptivas comunes (medidas de tendencia central, variabilidad, frecuencia, posición, etc.) 
El sector gobierno utiliza este modelo descriptivo con datos de COVID-19 para tener un resumen de los casos/muertes, de la población de un estado en particular infectado por el virus. 
Análisis Exploratorio 
La finalidad de este modelo es examinar o explorar los datos para encontrar relaciones entre variables que antes se desconocían. Es útil para descubrir nuevas conexiones, formar hipótesis e impulsar la planificación del diseño y la recolección de datos. 
El sector ambiental emplea este análisis para medir los cambios de la temperatura a lo largo de un periodo de tiempo, y así explorar el aumento de la actividad humana e industrialización, mientras se forman relaciones a partir de los datos. 
Análisis Inferencial 
Los modelos inferenciales consisten en utilizar una pequeña muestra de datos para inferir sobre una población mayor, con el objetivo de extrapolar y generalizar la información para generar análisis y predicciones. 
En el sector comercial, se usa para analizar muestras y realizar generalizaciones sobre una población. Esto  permite saber qué tienda puede ser las más concurrida dentro de un centro comercial. 
Análisis Predictivo 
Utiliza datos históricos o actuales para encontrar patrones que permitan hacer predicciones sobre el futuro. La precisión de este modelo depende de las variables de entrada y distintos modelos matemáticos. 
Este tipo de modelo ha sido muy requerido en elecciones políticas, ya que requiere variables de entrada como datos históricos, tendencias y datos actuales, aplicando distintos modelos matemáticos con el fin de obtener una predicción más acertada sobre el posible candidato ganador. 
Análisis Causal 
Analiza la causa y el efecto de las relaciones entre variables, centrándose en encontrar la causa de una correlación, aplicándose en estudios aleatorios centrados en la identificación de la causalidad, estudios científicos en los que la causa del fenómeno debe ser extraída y señalada, averiguar la relación causal entre variables, cambiar una variable y lo que ocurre con otra. 
La industria farmacéutica emplea este modelo para aprobar nuevos fármacos, realizando ensayos de control aleatorios con el fin de probar el efecto del mismo, y así medir los resultados para poder sacar el fármaco al mercado. 
Análisis Mecánico 
Tiene como objetivo comprender los cambios exactos en las variables que conducen a otros cambios en diversas variables, aplicado en ciencias físicas o de la ingeniería, situaciones que requieren alta precisión y poco margen de error, en cierto modo un análisis predictivo, pero modificado para abordar estudios que requieren alta precisión y metodologías meticulosas para la ciencia física o de la ingeniería. 
El sector científico utiliza análisis mecanicistas, implicando un equilibrio preciso de control y manipulación de variables con medidas muy precisas de los resultados deseados, para simular una fusión nuclear segura y eficaz que suministre energía a una cierta región. 
Te puede interesar: «Big Data para entender las relaciones comerciales«
«Imágenes con fines ilustrativos»
¿Quiere conocer más? Solicite una DEMO gratuita
Contáctenos para obtener más información sobre nuestras soluciones de Inteligencia Comercial.
Tamaño de la Empresa (*):
Industria (*):
Acepto las políticas de uso de datos.
Autorizo recibir comunicación de marketing de PREDIK Data-Driven.
Otros artículos de intéres
Alimentos y Bebidas (33)
Banca y Finanzas (23)
Educación (22)
Energía y petroquímica (17)
Estudios de mercado (96)
Industria y logística (69)
Mercado inmobiliario y construcción (33)
Retail (71)
Salud y sector farmacéutico (19)
Posts Relacionados
¿Quién es más visitado?: Sodimac Homecenter Vs. Home Depot
Big Data: Aliado clave de la planeación estratégica
¿Problemas con los procesos de última milla?
¿Cómo usar data de movilidad para entender una zona…
PREDIK Data-Driven es una firma de investigación con más de 12 años de experiencia en el desarrollo de soluciones para empresas y gobiernos de América Latina.
Nuestra especialidad es la conceptualización y diseño de soluciones de Inteligencia de Mercados a la medida de nuestros clientes, modelos de simulación financieros, económicos y comerciales, para la evaluación de diferentes escenarios ante la toma de decisiones.
Síguenos en
Facebook
LinkedIn
Idiomas
Servicios
Industrias
Soluciones
Últimos reportes
2 de diciembre de 2021
Movilidad en supermercados: Walmart Vs. Kroger Ohio, USA
30 de noviembre de 2021
Mapas de calor aplicados a planes de expansión
30 de noviembre de 2021
Geomarketing & plan de expansión retail: Caso de éxito
26 de noviembre de 2021
Movilidad en tiendas de mascotas: PETCO Vs. PetSmart
Copyright © 2021 PREDIK Data-Driven. All Rights Reserved
Políticas de cookies
Política de Privacidad

Contacto