Soluciones y aplicaciones de Data Science para empresas

Aplicaciones Data Science para empresas

En Acuilae aportamos soluciones y aplicaciones de Data Science para empresas y negocios

Aprende a extraer todo el valor que hay en los datos que genera tu negocio. Utiliza la ciencia de los datos para tomar decisiones de una manera eficiente en tu empresa, aplicando técnicas analíticas a problemas específicos de negocio.

 

Comencemos con la definición de lo que es Data Science, un término muy utilizado en los últimos tiempos, que intentaremos explicar con claridad, para que entiendas de su eficacia. La Ciencia de Datos, es el procedimiento de obtener información valiosa de los datos. Se desarrolla debido a la necesidad de trabajar con conjuntos inmensos de datos conocidos como Big data o con datos estructurados convencionales (ficheros, bbdd, etc. ).

 

El Cientifico de datos, es un profesional que conoce Estadística, lenguajes de programación y negocio. No nos engañemos, por muchas máquinas y algoritmos de Machine Learning para empresas que podamos utilizar, si no existe una buen Cientifico de Datos, el resultado no será el esperado. Pero no nos preocupemos de esto, precisamente nosotros, por la experiencia que nos avala, somos especialistas en ello, por lo que no tendremos ningún problema en valorar contigo las posibilidades que tienen tus datos y determinar los posibles objetivos a alcanzar.

Data Science para empresas

 

Desarrollando un proyecto de Data Science para empresas

Te exponemos a continuación las fases en las que se divide nuestro trabajo como Cientificos de Datos, para ayudarte a comprender esta ciencia:

  • Primera Fase: Conocer los datos de los que se disponen y valorar su calidad.

Necesitamos saber con que datos contamos, los dispositivos de almacenamiento en los que se encuentran, ya sea en Big Data, en ficheros o bases de datos convencionales, para a continuación, realizar una exploración de ellos y ver en qué condiciones de formato, campos no informados o posibles errores nos podemos encontrar.

 

  • Segunda Fase: Conocer el negocio de la mano del cliente.

    • Para poder realizar un buen análisis, tenemos que bucear en la funcionalidad del negocio, entenderlo, saber su práctica, los problemas detectados, las carencias, los picos de trabajo si existen o variables externas que le puedan afectar. Todo lo que esté relacionado con el conocimiento del negocio, es importante transmitirlo al científico de datos para que pueda enfocar correctamente el análisis a llevar a cabo.

     

  • Tercera Fase: Realización de visualización avanzada de datos, donde en muchos casos se resolverá el análisis deseado y en otros muchos, nos dará una idea aproximada, del éxito o no del objetivo a alcanzar.

    • Las herramientas de visualización de datos permiten representar cualquier tipo de información de una forma visual y sencilla. Siempre se ha contado con datos que hemos sido capaces de analizar de forma muy superficial y de manera muy costosa. Actualmente contamos con cantidades ingentes de datos de los que podemos extraer conocimiento de manera rápida y eficaz.


  • Cuarta Fase: Casos en los que se necesita más análisis, para sacar una productividad importante.

    • Muchos de los casos, no se resuelven con una visualización de datos, son casos en los que se necesita realizar predicciones de demanda, de ventas, realización de segmentación de clientes para optimizar campañas de un producto concreto, etc.. En estos casos, se necesitan aplicar técnicas más avanzadas como es el aprendizaje automático ( Machine Learning) más adecuadas a ellos, que nos permitan alcanzar los objetivos marcados.

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