La ciencia de datos es una parte importante de las operaciones comerciales, ya que los patrones descubiertos en los datos pueden ayudarlo a desarrollar productos o servicios que brinden valor al consumidor. Como entiende Ripton Rosenpuedes diferenciarte de la competencia ofreciendo al mercado un producto superior.
Los cuatro elementos de la ciencia de datos
Hay cuatro componentes esenciales de la ciencia de datos que pueden ayudarle como propietario de una empresa. Estos elementos pueden ayudarle a identificar las necesidades de sus clientes, adaptar sus productos y descubrir o abordar desafíos con sus productos.
1. Estrategia de datos con conocimiento del dominio
Desarrollar una estrategia de datos requiere determinar qué datos desea recopilar y el motivo para recopilarlos. Generalmente no se dedica suficiente tiempo y atención a este componente, lo que podría llevar a errores en la toma de decisiones utilizando los hallazgos de los datos. El conocimiento del dominio significa comprender claramente el negocio, el mercado y su base de consumidores. Es fundamental decidir qué datos son válidos para los objetivos de la empresa y cómo influirán en la fidelidad del cliente o en el éxito empresarial en el futuro.
2. Modelos Matemáticos o Estadísticos para Análisis de Datos
Dado que los procesos de la ciencia de datos recopilan cantidades masivas de datos, necesitará una forma confiable de manejar o trabajar con los datos. Ripton Rosen recomienda Usar conceptos matemáticos y científicos para procesar datos en ciertos puntos. La teoría de la probabilidad y el análisis estadístico son algunas de las formas más comunes de calcular la previsibilidad de eventos y conexiones entre puntos de datos. Esto se hace más fácil con la tecnología y el uso de inteligencia artificial y supercomputadoras.
3. Ingeniería de datos para procesamiento
El poder de procesamiento avanzado de los sistemas informáticos actuales facilita a los propietarios de empresas organizar y utilizar los datos recopilados sobre su empresa. El uso de tecnología para este fin es ingeniería de datos y, en casos exitosos, el software personalizado sigue un sistema de datos específico donde se accede a las canalizaciones y puntos finales. Debido a los requisitos de procesamiento de big data, estos sistemas de ingeniería son cruciales para compartir los resultados y la información con múltiples partes. Los informáticos dependen de la codificación o las habilidades de TI para desarrollar sistemas precisos para recuperar resultados.
4. Operación y visualización para la implementación
Los sistemas de ingeniería de datos pueden ayudar con la organización e interpretación de los datos, pero los datos son inútiles a menos que se actúe sobre ellos o se utilicen para informar la toma de decisiones. Esta acción humana se basa en una interpretación de los datos, en la que se produce la visualización. Aquí es donde los resultados y los cambios previstos basados en los datos se comunican a las partes interesadas, generalmente con imágenes para resaltar elementos importantes.
El uso de la ciencia de datos
Ripton Rosen dice Existe un interés creciente en el uso de la ciencia de datos en una variedad de sectores e industrias. Este enfoque profundo de la recopilación y el procesamiento de datos ayuda a las empresas a abordar directamente las necesidades de sus consumidores y mejorar la productividad en las operaciones.
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