Claves para aplicar Data Science en tu empresa

Data Science empresa

El Data Science es una de las aristas del marketing actual para el análisis de la información que las empresas obtienen de sus clientes y de las interacciones con estos. En sí, el propósito del Data Science es la extracción de información de valor de estos datos –usualmente denominados como Big Data-, creando un mejor criterio para la toma de decisiones de cualquier organización.

¿Cómo puedo certificarme en Data Science?

Hoy en día grandes empresas demandan profesionales con una formación muy específica como es Data Science. Especialidad que se puede adquirir con el Master en Big Data y Business Intelligence. Data Science de INESEM Business School. Los alumnos de este máster adquieren los conocimientos necesarios para encajar en perfiles profesionales como arquitecto de soluciones Big Data, gestor de infraestructuras Big Data, desarrollador de sistemas Big Data o auditor de datos web Big Data.

Échale un ojo a esta interesante especialización de esta reconocida Escuela de Negocios Online, que te ayudará a mejorar tus esfuerzos en Marketing para tu negocio.

¿Cómo integrar el Data Science en mi compañía?

Cómo integrar el Data Science en mi compañía

En principio, el Data Science es una estrategia que recopila datos estructurados y semiestructurados para su posterior análisis.

De las conclusiones que surjan, las empresas pueden organizar mejor sus procesos internos para la distribución de tareas, a la par que controlan los contextos interno y externo que les afecta directamente.

Esta herramienta se soporta en sistemas de Inteligencia de Negocios (BI), para la elaboración de reportes de actividad de las ventas, del aspecto financiero y de la dirección de operaciones.

No obstante, el Data Science requiere de un experto que sepa interpretar la información de cara a la toma de decisiones, pues los resultados provienen de diferentes fuentes.

Claves para implementar una estrategia de Data Science

Claves para implementar una estrategia de Data Science

Involucrar las prácticas de Data Science en una compañía implica elegir la tecnología y los profesionales más adecuados según la necesidad de análisis de información de la empresa, entre otros factores. Pero, previo a esto, es importante conocer las claves más importantes para poder definir la estrategia, como se detallan a continuación:

Integración de los datos: ya que estos provienen de distintas fuentes de información donde cada una tiene sus propios criterios de recopilación, hay que establecer un esquema de integración que los agrupe y organice según patrones de comportamiento similares.

Acceso a la información: aquí es necesario determinar los criterios de selección y recopilación de datos en función de la veracidad, variedad, volumen y valor. Una vez fijados estos parámetros, es posible configurar los procesos del sistema de BI que se implantará, el cual siempre puede ser personalizado.

Control: el manejo correcto de la información puede darse solamente si se emplea el sistema más adecuado a la empresa y si se usan solo fuentes confiables. En ambos factores se sustenta la calidad de la información, que será mucho más útil siempre que enriquezca todos los procesos de la empresa.

Limpieza de datos: existen elementos que pueden alterar la información y desmejorar la veracidad de los datos, como la duplicidad y los errores. Este tipo de elementos siempre estarán presentes en la recopilación de la información generando imprecisión, de ahí la importancia de establecer criterios de limpieza de datos siempre.

Protección de la información: las fugas de información pueden convertirse en un problema muy serio para cualquier organización. Por tanto, es fundamental instaurar protocolos de seguridad para el tratamiento de los datos, una vez iniciado el proyecto de recolección e integración.

Relación dato-negocio: este aspecto es muy relevante y permite puntualizar qué se va a hacer con la información y cómo se va a emprender tal acción. En el mejor de los casos esta relación, bien definida, facilita la creación de nuevos Buyer Persona que atiendan a las características del nicho de mercado que se está atacando.