Ejemplos reales de cómo la Ciencia de Datos ayuda a resolver problemas

Ejemplos reales de cómo la Ciencia de Datos ayuda a resolver problemas

El profesional de Data Science, también conocido como Data Scientist, es un experto en resolución de problemas, ayudando a las empresas a reducir costos, aumentar la productividad y proporcionar datos para la toma de decisiones, incluso durante las crisis económicas. Por todo esto, el científico de datos es una de las profesiones más demandadas en el presente y con mejores perspectivas a futuro.

Este profesional, objetivamente, tiene el papel principal de transformar los datos en inteligencia para el negocio.

Ejemplos de cómo la Ciencia de Datos ayuda a tomar decisiones

Las armas de Data Scientist tienen una conexión directa con la inteligencia lógica, el monitoreo y la interpretación precisa y precisa de los algoritmos.

A continuación, presentamos preguntas y situaciones que sirven como ejemplos de aplicaciones de Data Science:

➜ Mostrar qué productos realmente interesan a los clientes de una empresa.

➜ En los próximos dos meses, ¿qué clientes probablemente no pagarán?

➜ En el período posterior a la crisis, ¿cuánto tiempo le tomará a una compañía en particular restablecer su negocio?

➜ Para que esto suceda, ¿qué acciones deben tomar por adelantado?

➜ ¿Es mejor invertir en acciones o comprar / alquilar equipos más modernos para la producción?

➜ ¿Es mejor contratar a más personas el año que viene? Si es así, ¿en qué áreas será rentable el retorno?

Cómo un científico de datos entrega resultados

Ante estos desafíos, tan vitales para la supervivencia de la empresa, este profesional confía en la tecnología y el desarrollo de habilidades digitales  para analizar datos y ofrecer soluciones para el negocio.

Con ellos, el científico de datos tiene el conocimiento necesario para comprender completamente el problema, identificar qué tipo de método usar y ayudar a resolver la situación, comenzando con el tratamiento de los datos.

En este paso, el objetivo es proporcionar al método elegido solo información útil para resolver el problema. Cuando se completa, aplica la solución resultante, evaluándola con métricas específicas, las mismas que mostrarán las limitaciones contenidas en la solución. Luego, con toda certeza, es hora de llevar la solución a la junta, es decir, a los propietarios del problema.

El informe State of the CIO 2020 IDG  indica que el 37% de los líderes de TI son conscientes de que el análisis de datos para su negocio será el mayor motor de inversión este año.

En definitiva, no hay motivos para esperar: ¡Hay que aprovechar esta tendencia global para convertirse en Científico de Datos y hacer que nuestra carrera profesional despegue sin límites!