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8 aplicaciones y casos de uso principales de ciencia de datos para empresas

La evolución de la ciencia de datos y las formas avanzadas de análisis ha dado lugar a una amplia gama de aplicaciones que brindan mejores conocimientos y valor comercial en la empresa. En particular, las prácticas, metodologías, herramientas y tecnologías de la ciencia de datos brindan a las organizaciones las capacidades que necesitan para obtener información valiosa a partir de cantidades cada vez mayores de datos altamente variables.

Las herramientas de big data y la inteligencia artificial brindan la potencia necesaria para discutir y analizar grandes grupos de datos para aplicaciones tan diversas como el modelado predictivo, el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías, la personalización, la inteligencia artificial conversacional y los sistemas autónomos. De hecho, la ciencia de datos y los científicos de datos que la realizan principalmente se han elevado de lo que alguna vez se consideró un lado académico inestable de la TI para ahora ser una parte central de las operaciones comerciales.

Si bien muchos tipos diferentes de organizaciones están implementando aplicaciones de análisis impulsadas por la ciencia de datos, esas aplicaciones se centran principalmente en áreas que han demostrado su valor durante la última década. Al profundizar en ellos, las empresas pueden obtener beneficios que incluyen ventajas competitivas sobre sus rivales comerciales; mejor servicio a clientes, ciudadanos, usuarios y pacientes; y la capacidad de responder de manera más eficaz a un entorno empresarial que cambia rápidamente y que exige una adaptación continua.

Veamos más de cerca ocho aplicaciones comunes de ciencia de datos.

1. Detección de anomalías

Una aplicación poderosa de la ciencia de datos es el uso del análisis estadístico para detectar anomalías en conjuntos de datos, particularmente los grandes. Si bien podría ser un ejercicio algo simple encajar datos en clústeres o grupos y luego identificar valores atípicos cuando se trata de pequeñas cantidades de datos, esta tarea se vuelve sustancialmente más difícil para las organizaciones que tienen que analizar petabytes o exabytes de datos.

Por ejemplo, las empresas de servicios financieros se han enfrentado cada vez más al desafío de detectar comportamientos de gasto fraudulentos en los datos de transacciones que continúan aumentando enormemente en volumen y variedad. American Express fue pionera en la aplicación de técnicas y métodos de ciencia de datos a big data en tiempo real para la detección de fraudes y otros usos, lo que permitió a la empresa responder rápidamente a eventos y cambios. La detección de anomalías también es útil en tareas como prevenir ciberataques y monitorear el rendimiento de los sistemas de TI, y para eliminar valores atípicos en conjuntos de datos para aumentar la precisión de los análisis.

Ejemplos de aplicaciones comunes de ciencia de datos
Estas son algunas de las aplicaciones comunes para los científicos de datos.

2. Reconocimiento de patrones

Asimismo, identificar patrones en conjuntos de datos es un proyecto fundamental de ciencia de datos. Por ejemplo, el reconocimiento de patrones ayuda a los minoristas y las empresas de comercio electrónico a detectar tendencias en el comportamiento de compra de los clientes. Hacer que las ofertas de productos sean relevantes y garantizar la confiabilidad de las cadenas de suministro es crucial para las organizaciones que desean mantener contentos a sus clientes y evitar que compren a la competencia.

Empresas como Amazon y Walmart han utilizado durante mucho tiempo enfoques de ciencia de datos para descubrir patrones de compra. En un ejemplo temprano interesante, Walmart notó que muchos clientes que realizaban compras antes de un huracán o tormenta tropical también compraban Pop-Tarts de fresa. Estas correlaciones, a menudo inesperadas, pueden ayudar a impulsar estrategias de marketing, gestión de inventario y compras más efectivas.

El reconocimiento de patrones también tiene una amplia variedad de otros casos de uso de ciencia de datos. Por ejemplo, puede ayudar en el comercio de acciones, la gestión de riesgos, el diagnóstico de afecciones médicas, el análisis sísmico y cosas como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el reconocimiento de voz y la visión por computadora.

3. Modelado predictivo

Además de detectar patrones y valores atípicos, la ciencia de datos tiene como objetivo hacer que el modelado predictivo sea más preciso. Si bien el análisis predictivo ha existido durante décadas, la ciencia de datos aplica el aprendizaje automático y otros enfoques algorítmicos a grandes conjuntos de datos para mejorar las capacidades de toma de decisiones mediante la creación de modelos que predicen mejor el comportamiento del cliente, los riesgos financieros, las tendencias del mercado y más.

Las aplicaciones de análisis predictivo se utilizan en una amplia gama de industrias, incluidos los servicios financieros, el comercio minorista, la fabricación, la atención médica, los viajes y el gobierno. Por ejemplo, los fabricantes utilizan sistemas de mantenimiento predictivo para ayudar a reducir las averías de los equipos y mejorar el tiempo de actividad de la producción. Los fabricantes de aviones Boeing y Airbus también dependen del mantenimiento predictivo para mejorar la disponibilidad de su flota. De manera similar, Chevron, BP y otras empresas del sector energético utilizan modelos predictivos para mejorar la confiabilidad de los equipos en entornos donde el mantenimiento es costoso, difícil y costoso de realizar.

Además, las organizaciones están utilizando el poder predictivo de la ciencia de datos para mejorar la previsión empresarial. Por ejemplo, los enfoques basados ​​en fórmulas para las compras por parte de fabricantes y minoristas fracasaron ante los cambios repentinos en el gasto de los consumidores y las empresas impulsados ​​por la pandemia de COVID-19. Sin embargo, en las empresas con visión de futuro, estos sistemas frágiles han sido reemplazados por aplicaciones de pronóstico basadas en datos que son más capaces de responder a la evolución del comportamiento de los clientes.

4. Motores de recomendación y sistemas de personalización

La satisfacción del usuario y del cliente suele ser más alta cuando los productos y servicios se adaptan a las necesidades o intereses de las personas, especialmente si pueden obtener el producto correcto en el momento correcto en el canal correcto, con la oferta correcta comunicada utilizando el mensaje correcto y el nivel correcto. de servicio y atencion. Y mantener a los clientes contentos y comprometidos significa que probablemente seguirán regresando.

Sin embargo, tradicionalmente ha sido muy difícil adaptar los productos y servicios a las necesidades específicas de las personas; hacerlo era demasiado costoso y consumía mucho tiempo. Como tal, la mayoría de los sistemas que personalizan ofertas o recomiendan artículos necesitan agrupar a las personas en grupos que generalicen sus características. Si bien este enfoque es mejor que ninguna personalización, aún está lejos de ser óptimo.

Afortunadamente, la combinación de ciencia de datos, aprendizaje automático y big data ahora permite a las organizaciones crear un perfil detallado de clientes individuales. Con el tiempo, sus sistemas pueden aprender las preferencias de las personas y relacionarlas con otras que tienen preferencias similares, un enfoque conocido como hiperpersonalización.

Empresas como Home Depot, Lowe’s y Netflix utilizan técnicas de hiperpersonalización impulsadas por la ciencia de datos para enfocar mejor sus ofertas a los clientes a través de motores de recomendación y marketing personalizado. Las empresas de servicios financieros también están haciendo ofertas hiperpersonalizadas a los clientes, mientras que las organizaciones de atención médica están utilizando el enfoque para brindar tratamientos y atención a los pacientes y las instituciones educativas brindan un aprendizaje adaptativo altamente personalizado para los estudiantes.

5. Clasificación y categorización

Las herramientas de ciencia de datos han demostrado capacidades reales para clasificar grandes volúmenes de datos y categorizarlos o clasificarlos en función de las características aprendidas. Esto es especialmente útil con datos no estructurados. Si bien los datos estructurados se pueden buscar y consultar fácilmente a través de un esquema, los datos no estructurados son mucho más difíciles de procesar y analizar. Los correos electrónicos, documentos, imágenes, videos, archivos de audio, texto e información binaria de todo tipo son formas de datos no estructurados. Hasta hace poco, extraer esos datos para obtener información valiosa resultó ser un desafío.

La aparición del aprendizaje profundo, que utiliza redes neuronales artificiales para analizar grandes conjuntos de datos, ha permitido a las organizaciones realizar análisis de datos no estructurados, desde tareas de reconocimiento de imágenes, objetos y audio hasta la clasificación de datos según el tipo de documento. Por ejemplo, los equipos de ciencia de datos pueden entrenar sistemas de aprendizaje profundo para reconocer contratos y facturas entre pilas de documentos y realizar varios tipos de identificación de información.

Las agencias gubernamentales también están entrando en aplicaciones de clasificación y categorización impulsadas por la ciencia de datos. Por ejemplo, la NASA utiliza el reconocimiento de imágenes para ayudar a descubrir conocimientos más profundos sobre los objetos en el espacio y la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. Automatiza la clasificación de las lesiones en el lugar de trabajo basándose en el análisis de los informes de incidentes.

6. Análisis de sentimientos y comportamiento

Sobre la base de las capacidades de análisis de datos de los sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, los científicos de datos están investigando una gran cantidad de datos para comprender los sentimientos de los clientes o usuarios y su comportamiento.

A través de aplicaciones de análisis de sentimientos y de comportamiento, la ciencia de datos permite a las organizaciones identificar de manera más efectiva los patrones de compra y uso y saber qué piensan las personas sobre los productos y servicios y qué tan satisfechos están con su experiencia. Estas aplicaciones también pueden clasificar la opinión y el comportamiento del cliente y realizar un seguimiento de cómo cambian con el tiempo.

Las empresas de viajes y hostelería han adoptado este enfoque de gran potencia para el análisis de sentimientos para identificar a los clientes que han tenido experiencias muy positivas o negativas para que puedan responder rápidamente. Las operaciones de aplicación de la ley también están aprovechando el análisis de sentimientos y comportamientos para detectar incidentes, situaciones y tendencias a medida que surgen y evolucionan, por ejemplo, mediante el análisis de publicaciones en las redes sociales.

7. Sistemas conversacionales

Una de las primeras aplicaciones del aprendizaje automático fue el desarrollo de un chatbot que podía tener conversaciones algo realistas sin intervención humana. De hecho, la Prueba de Turing, ideada en 1950 por el pionero de la informática Alan Turing, utiliza un formato conversacional para indicar si un sistema puede imitar la inteligencia humana. Como tal, no es de extrañar que las organizaciones estén buscando chatbots y otros sistemas de conversación para ayudar a aumentar los flujos de trabajo existentes y hacerse cargo de algunas tareas que antes eran manejadas por humanos.

La ciencia de datos ha sido extremadamente útil para hacer que los sistemas de conversación sean útiles para las empresas. Los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para entrenar estos sistemas en grandes cantidades de texto para que puedan derivar patrones de conversación a partir de los datos. Combinados con la tecnología avanzada de PNL, los chatbots, los agentes inteligentes y los asistentes de voz ahora están apareciendo en todas partes, desde teléfonos y sitios web hasta automóviles para participar en interacciones de texto y voz con las personas, por ejemplo, para encontrar información, ayudar a procesar transacciones y Brindar servicio y soporte al cliente.

8. Sistemas autónomos

Hablando de automóviles, uno de los sueños de los aficionados a la IA es el automóvil autónomo. ¿No sería fantástico subirse a un coche o camión y dejar que él conduzca mientras usted hace otras cosas sin tener que prestar atención a lo que sucede en la carretera? La ciencia de datos está desempeñando un papel importante en el desarrollo continuo de vehículos autónomos, así como de robots impulsados ​​por IA y otras máquinas inteligentes.

A medida que el uso de herramientas y técnicas de ciencia de datos continúa expandiéndose en la empresa, también lo harán los tipos de aplicaciones que habilitan.

Hay una multitud de desafíos para hacer realidad los sistemas autónomos. En un automóvil, por ejemplo, las herramientas de reconocimiento de imágenes deben estar capacitadas para identificar todo tipo de elementos relevantes: las carreteras, otros automóviles, dispositivos de control de tráfico, peatones y cualquier otra cosa que pueda afectar una experiencia de conducción exitosa. Además, los sistemas autónomos deben saber cómo tomar decisiones en una fracción de segundo y predecir con precisión lo que sucederá basándose en el análisis de datos en tiempo real. Los científicos de datos están produciendo modelos de aprendizaje automático que pueden actuar en conjunto para ayudar a que los vehículos completamente autónomos sean más factibles.

El futuro de las aplicaciones de ciencia de datos

El poder de la ciencia de datos ya se está aplicando a una amplia gama de áreas donde la combinación de gestión de big data, disputa de datos, estadísticas, aprendizaje automático y otras disciplinas se puede utilizar con gran efecto. A medida que el uso de herramientas y técnicas de ciencia de datos continúa expandiéndose en la empresa, también lo harán los tipos de aplicaciones que habilitan.

De hecho, si bien el CIO y el CTO son dos de los roles más importantes en las organizaciones ahora, el surgimiento y la creciente prominencia del director de datos, a menudo responsable de las iniciativas de ciencia de datos, además de otras funciones, muestra cuánto valor comercial se obtiene. un conocimiento firme de las ofertas de datos. En muchos sentidos, la aplicación exitosa de la ciencia de datos para descubrir perspectivas y conocimientos críticos para la empresa puede ser incluso más importante que los sistemas operativos que generan los datos. Después de todo, son los datos los que realmente impulsan la empresa moderna.

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