Ciencia de datos: ¿por qué es importante para las empresas modernas?

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¿Sabías que la tecnología aplicada al sector industrial y arquitectónico está avanzando notablemente? Como se puede obtener mucha información de los procesos de trabajo, es posible optimizar la productividad de una compañía. ¡Y esto se puede hacer con la ciencia de datos!

Si no sabes en qué consiste ni cómo se puede aprovechar, te contamos todos los detalles necesarios. 

¿Qué es la ciencia de datos y por qué es tan importante?

ciencia de datos

La ciencia de datos puede definirse como el estudio de datos que sirve para extraer datos que puedan ser significativos para una compañía. Esta disciplina se enfoca desde múltiples perspectivas, ya que se combinan prácticas de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de la computación, por ejemplo. 

Así, con una buena gestión de proyectos, se podrán tomar buenas decisiones basadas en datos. 

Justamente, si se los extrae de la manera adecuada, las empresas pueden aprovechar esta información para generar grandes cambios positivos. 

Los usos más importantes de la ciencia de datos

Ahora bien, ¿cuáles son los usos más importantes del Data Science y por qué suponen una innovación tecnológica? Sigue leyendo:

Análisis descriptivo

Consiste en observar una determinada situación a través de las distintas variables. En función de ello, se puede elaborar un informe descriptivo. Por ejemplo, si se quiere conocer el volumen de ventas totales durante un mes, se puede hacer una descripción de esos números. 

Descubrimiento de patrones

También es posible descubrir algunos patrones, tanto positivos como negativos para una compañía. Por ejemplo, si durante un mes las ventas por redes sociales de una compañía aumentaron notablemente, es clave utilizar la Data Science para entender por qué ha ocurrido. 

Automatización de tareas

También hay que indicar que esta ciencia busca la automatización industrial en distintos procesos. Si bien siempre habrá un profesional que tomará la decisión final, es crucial que esta tecnología permita agilizar el trabajo. Por ejemplo, en vez de sumar las ventas de a una, hay softwares que lo harán por ti rápidamente. 

Realización de análisis basados en inteligencia artificial

Esto está directamente relacionado con la capacidad predictiva del Data Science. ¿La razón? Pues que se pueden hacer investigaciones y proyecciones basándose en situaciones del mercado o antecedentes históricos. Así, la Inteligencia Artificial permite hacer análisis posibles para el futuro de una compañía.  

inteligencia artificial

¿Qué herramientas digitales se pueden usar para hacer estos informes?

Existen algunas herramientas que pueden ser beneficiosas para el ámbito del Data Science. A saber:

  • Azure Synapse. Se trata de un servicio en la nube que permite analizar y almacenar Big Data.
  • Power Bl. Es un servicio que analiza datos de una manera interactiva y dinámica.     
  • Tableau. Este programa permite visualizar analíticas de datos de una manera integral.

¡Y esto ha sido todo! Como puedes ver, la ciencia de datos puede ayudar notablemente a las empresas. Al fin y al cabo, la idea es prevenir posibles problemas en el futuro, aprender de los errores de pasado y potenciar las situaciones del presente. Así, esta área del conocimiento goza de un excelente presente, pero también un notable futuro ¡Aprovecha la información de tu compañía para obtener mejores resultados! 

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