científico de datos

Todos los grandes estrategas de la historia, desde Sun Tzu hasta Rommel, pasando por figuras como Maquiavelo, Napoleón e incluso empresarios como Rockefeller partían de una premisa esencial a la hora de abordar un problema: “la información es poder”.

 

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En el pasado, conseguir esta información era mucho más laborioso que en la actualidad. Ahora estamos gobernados por las tecnologías, cada persona genera por unos 3 MB de información al día. Una información en forma de datos que es posible extraer, almacenar y analizar.

Y no solo eso, sino que además esa cantidad de información va en aumento constantemente. De ahí la importancia que está cobrando, y seguirá cobrando, el big data. Sea como fuere, todos esos datos están desestructurados, sucios y desordenados, y no se pueden analizar directamente. En este contexto, entra en juego el científico de datos.

 

Científico de datos: sus 3 funciones principales

El científico de datos es el profesional con las habilidades necesarias para tratar esos datos, a la vez que genera modelos y algoritmos matemáticos que permiten llevar a cabo tres actividades principales:

  1. Describir los datos (análisis descriptivo). Extraer conclusiones para entender la realidad del entorno.
    Por ejemplo, para dar respuesta a preguntas como “¿quiénes son mis clientes?”, “¿qué características tienen?”, “¿cómo se comportan en base a mis productos?”.
  2. Predecir qué pasará en el futuro (análisis predictivo). Conocer la dirección la que evolucionará la compañía en distintos ámbitos o donde se pueden hacer acciones de mayor impacto con menor coste.
    Por ejemplo, “¿qué tipos de clientes me generan mayor valor y tienen riesgo de abandonar la compañía?”, “¿con qué acciones de marketing voy a mejorar la cuenta de resultados en mayor medida?”
  3. Prescribir (análisis prescriptivo). Esta última actividad incluye las dos anteriores, pero con el objetivo de llevar a cabo acciones que se derivan del análisis. El científico de datos participa en la toma de decisión y realiza una acción o define un proceso a partir del análisis de datos, buscando siempre los mejores resultados.
    Ofrecer los mejores descuentos o promociones a cada tipología de cliente, en el momento preciso y por el canal adecuado es un ejemplo de análisis prescriptivo.

Entender exactamente las necesidades del cliente, ser capaz de predecir qué va a comprar el consumidor, evaluar el rendimiento de cualquier miembro de la empresa o predecir en qué sectores nuevos debe centrarse son otros casos de uso explotados por el científico de datos con herramientas de Big Data.

El potencial del análisis de datos para cualquier negocio

Un caso de éxito en la aplicación del uso de datos es The Weather Channel. Su equipo de big data analizó las geolocalizaciones de sus más de tres millones de usuarios y los datos climatológicos. Hoy en día más de la mitad de sus ingresos en publicidad provienen de su estrategia digital. Gracias a The Weather Channel, los anunciantes son, por ejemplo, capaces de ofrecer champú antirizado a usuarios que se encuentran en lugares más húmedos.

Se considera que actualmente las empresas solo explotan el 0,5% de toda la información que recaudan. Imagina el potencial de una empresa que es capaz de segmentar todo su mercado gracias a las técnicas de análisis de datos y al trabajo del científico de datos.

Transformar esa información en poder no es una tarea fácil. La rentabilización del conocimiento se obtiene modificando las estructuras de la empresa para mejorar cualquiera de sus procesos (producción, ventas, publicidad…) orientándose a lo que pide el cliente. Sin duda, entender mejor todos los ámbitos de la compañía brinda la posibilidad de tomar mejores decisiones, lo que ofrece una clara ventaja competitiva.

El ‘big data’ y el científico de datos: la adaptación al cambio

Un ejemplo de adaptación para la supervivencia en el mundo empresarial es Amazon con la creación de Amazon Web Services (AWS), un servicio de cloud computing. AWS es la respuesta a una necesidad del mercado tecnológico. A pesar de las claras diferencias entre el modelo de negocio de Amazon y AWS, la agilidad y rapidez de una empresa grande para introducirse en un mercado desconocido ponen de manifiesto que la capacidad de adaptación es, sin lugar a duda, el mejor indicador de éxito empresarial.  

Para competir en el mercado actual, es fundamental aprovechar la “inteligencia” que aportan los datos, ya que las otras marcas sí se aprovecharán de ella. La llegada del big data significa un cambio de paradigma, y una de las claves de la victoria es adaptarse al nuevo “campo de batalla”.

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