¿Cómo utilizar ciencia de datos para resolver problemas complejos?
¿Cómo utilizar ciencia de datos para resolver problemas complejos?
El campo de estudio conocido como ciencia de datos consiste en trabajar con enormes cantidades de datos utilizando herramientas y métodos que permiten descubrir patrones ocultos, recopilar información valiosa y tomar decisiones comerciales. La ciencia de datos permite analizar la situación actual de una empresa y crea modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático o “machine learning”.
En todo el mundo, las personas generan 2,5 quintillones de bytes de datos cada día.
IBM
Existen muchas ventajas de utilizar ciencias de datos sobre metodologías más tradicionales:
Obtener insights respaldados por grandes volúmenes de información en tiempo real
¿Se imagina lo complicado que es encuestar a un millón de personas? Utilizando ciencia de datos solamente es necesario recolectar toda la información que los usuarios generan diariamente e interpretarlos para identificar patrones y hábitos de consumo y preferencias. Recuerde, las personas mienten, pero los datos no.
Identificar soluciones más acertadas
La raíz de un problema, sobre todo uno complejo, puede tener varias causas difíciles de identificar. Una de las ventajas de utilizar ciencia de datos es que cualquier situación se puede abordar desde varios ángulos y así tomar decisiones mucho más precisas.
Las empresas que utilizan Big Data y ciencia de datos han visto aumentos superiores al 8% en sus márgenes de ganancia.
Entrepreneur
Anticipar resultados y problemáticas
Dentro de la ciencia de datos existe una metodología muy poderosa llamada analítica predictiva. A través del uso de modelos predictivos se puede conocer, por ejemplo, si un punto de venta generará la facturación esperada o si una cadena de suministros no podrá satisfacer sus niveles de demanda.
Ciencia de datos: ¿Por qué es tan útil al momento de solucionar un problema?
Para alguien ajeno al tema, la ciencia de datos puede parecer un conjunto de matemáticas, estadística y otros conceptos complicados que solo unas cuantas empresas pueden utilizar. Lo cierto es que nosotros, con de 14 años de experiencia en el campo, nos hemos dado cuenta que las soluciones más sencillas a los problemas más complejos se pueden resolver utilizando ciencia de datos.
En 2017, el 58% de las empresas a nivel mundial ya habían adoptado metodologías basadas en Big Data y ciencia de datos.
Forbes
Sin entrar mucho a detalle, la ciencia de datos sigue un ciclo que empieza por el entendimiento de la problemática del negocio y continúa por el minado de la información y su exploración, hasta llegar a la visualización de la información. Aunado a eso, en PREDIK-Data Driven hemos desarrollado nuestra propia metodología que involucra varias técnicas y herramientas, siempre centradas en la problemática de nuestros clientes.
Para dejar más claro que cualquier empresa sin importar su sector puede utilizar ciencia de datos para resolver todo tipo de problemas, le mostraremos algunos ejemplos reales que hemos trabajado.
1. La cadena de gasolineras que utilizó ciencia de datos para su estrategia de expansión
Uno de los retos más grandes en una estrategia de expansión es encontrar la ubicación correcta para un nuevo punto de venta. Sobra decir que una mala elección puede traer consigo pérdidas considerables, por lo que cada vez más empresas buscan formas de ser más precisas en su toma de decisiones.
Utilizando ciencia de datos, nosotros desarrollamos un modelo predictivo para una empresa líder en energéticos y petroquímicos, la cual necesitaba conocer en dónde colocar sus nuevas gasolineras para que éstas tuvieran el éxito esperado.
2. La marca de comida que utilizó ciencia de datos para conocer si su producto tendría la aceptación esperada
La ciencia de datos y el marketing siempre han trabajado muy bien en conjunto. Hoy en día se pueden realizar estudios de mercado y factibilidad con muestras exponencialmente más grandes que las que se podrían obtener con métodos tradicionales.
En una ocasión trabajamos con una importante marca de alimentos que tenía planeado lanzar un nuevo producto. Antes de realizar cualquier estrategia de comercialización, querían cerciorarse de que éste tendría la aceptación esperada en el mercado
Para este caso logramos evaluar cuáles eran las preferencias, gustos y tendencias del mercado meta y con ello analizamos el nivel de aceptación de productos similares lanzados por la competencia en diferentes países.
3. La universidad que utilizó ciencia de datos para evaluar la demanda de cursos académicos
La ciencia de datos también es muy útil al momento de evaluar nuevos mercados para productos y servicios existentes. En un caso de este tipo, logramos ayudar a una de las universidades más importantes de México a relacionar las preferencias de la demanda educativa con su oferta de cursos en línea.
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Para este proyecto nos olvidamos de las encuestas y en su lugar utilizamos distintas fuentes para recolectar toda la información generada por los usuarios meta. De esta forma logramos identificar tendencias de demanda mucho más acertadas.
Problema: «Quiero saber qué tipo de oferta educativa online les interesa a los universitarios»
Solución: Recopilación de datos a través de distintas fuentes para identificar tendencias de consumo.
4. La comercializadora de productos agroindustriales que utilizó ciencia de datos para predecir los ingresos de sus distintos puntos de venta
Como ya lo mencionamos, una de las ventajas de utilizar metodologías basadas en ciencia de datos es la capacidad para estimar resultados futuros. Nosotros trabajamos con una empresa dedicada a la producción y comercialización de productos agroindustriales la cual necesitaba, entre otras cosas, evaluar el desempeño futuro de sus diferentes tiendas.
Para realizar una predicción certera, nuestros analistas recolectaron toda la información histórica disponible de sus punto de venta y a partir de ello generamos un modelo predictivo que nos permitió identificar cuáles puntos sí cumplirían con el nivel esperado de facturación y cuáles no.
Problema: «Quiero identificar qué puntos de venta tendrán el mejor y el peor desempeño en los siguientes meses.»
Solución: Uso de data histórica y modelos predictivos para generar pronósticos de venta.
¿Cómo puede utilizar ciencia de datos para resolver sus problemas más complejos?
En PREDIK Data-Driven contamos con más de 14 años ayudando a empresas de América Latina, Estados Unidos, Europa y Asia a resolver sus problemas más complejos a través de ciencia de datos. Nuestros resultados nos han llevado a trabajar con marcas líderes como Adidas, Panasonic, Bayer, Michellin, Mabe, Shell, PPG y Grupo Posadas.
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