Data Science

¿Qué es el Data Science y cómo beneficia al marketing?

    Por Vera Sala, publicado en 05 noviembre 2018

    El data science o ciencia de los datos es uno de esos términos de moda en marketing de los que todo el mundo habla, pero cuya definición exacta a veces se nos escapa.

    ¿Es lo mismo data science que data mining? ¿Cómo se llaman los profesionales de ciencia de los datos? ¿Y qué tiene que ver el big data con todos estos conceptos? Para poner los puntos sobre las íes y tenerlo todo bien claro, no te pierdas estas definiciones sobre ciencia de datos y su utilidad para las marcas. 

    Que es el Data Science y como beneficia al marketing

     

    ¿Qué es el data science?

    Llamamos data science o ciencia de los datos a un conjunto de herramientas que permiten extraer información valiosa a partir de datos en bruto. Es un campo que abarca múltiples disciplinas, como estadística, matemáticas o programación, además de conocimientos empresariales en general y del sector al que se aplique en particular.

    Vemos, por tanto, que data science es una especie de "concepto paraguas" donde se engloban diferentes utilidades y procesos. Ahora vamos a ver en más detalle algunos términos relacionados.

     

    Data mining o minería de datos

    El data mining es el proceso de extracción de datos, esto es, obtener información potencialmente útil de donde solo parecía haber caos. Normalmente, en el primer paso lo que obtenemos son datos no estructurados y, después de pasar por todo el proceso, generamos información de valor para la marca.

    Las fases principales de este proceso son las siguientes:

    • Recogida de datos. El objetivo de esta fase es conseguir que toda la información quede almacenada en una base de datos. Para ello, contamos con diferentes métodos, como recopilar datos procedentes de dispositivos (internet de las cosas), rastrear la web, generar formularios, hacer peticiones a API... y un larguísimo etcétera.

    • Preprocesado. Una vez obtenidos los datos, tenemos que prepararla para que esté en un formato analizable. Aquí entran en juego técnicas propias del data science como la discreción de variables, la reducción de la dimensionalidad, la normalización o la cuantificación.

    • Entrenamiento del algoritmo. Como su propio nombre indica, esta fase consiste en "entrenar" al algoritmo de aprendizaje automático usando nuestros datos. Poco a poco, el algoritmo "aprende" a procesar nuestros datos de maneras cada vez más eficaces para obtener la información que buscamos.

    • Testeo. Dentro del data science podemos encontrar múltiples algoritmos de aprendizaje automático, y a priori no hay ninguna solución infalible para saber cuál se adapta mejor a nuestro caso. Por eso, los ensayos experimentales tipo prueba y error son imprescindibles para poder avanzar.

    • Visualización e interpretación de datos. Por último, necesitamos presentar toda la información que hemos obtenido de manera que resulte intuitiva y permita extraer conclusiones. Para ello, se utilizan programas especializados de visualización de datos.

     

    Big data

    Llamamos "big data" a la disciplina que trabaja con grandes cantidades de datos, hasta el punto de que puede ser necesario contar con varios ordenadores para procesarlos.

    Normalmente, los proyectos de data science gestionan datos de gran volumen, por lo que el uso de este término está justificado. Además, se trata de una tendencia con grandes visos de futuro, porque la información que generamos a diario a partir de nuestras interacciones con dispositivos y sistemas no deja de multiplicarse.

     

    Inteligencia artificial

    En el contexto de la minería de datos, hablamos de inteligencia artificial cuando aplicamos algoritmos de aprendizaje automático, como los árboles de decisión o las redes neuronales. Podríamos decir que el data science usa la inteligencia artificial, pero las aplicaciones de la inteligencia artificial van mucho más allá de la ciencia de datos.

    En general, llamamos inteligencia artificial al conjunto de sistemas y herramientas que buscan simular los razonamientos lógicos de los humanos. A partir de ahí, podemos pensar en una multitud de aplicaciones de la inteligencia artificial en marketing, desde chatbots hasta optimización de la publicidad en redes sociales.

     

    Data scientist o científico de datos

    El data scientist es el profesional encargado de diseñar los algoritmos a utilizar en los procesos de minería de datos, así como de presentarlos de manera que resulte útil y fácilmente interpretable. Por tanto, debe tener conocimientos avanzados de matemáticas e informática, pero también empresariales.

    Normalmente, el data scientist trabaja en estrecha colaboración con el data engineer, que se encarga de toda la parte informática de los proyectos de data science.

    Dado el boom del data science en los últimos años, no resulta sorprendente que ambas profesiones sean de las más demandadas del momento. Al tratarse de una disciplina relativamente nueva, todavía hay pocos profesionales especializados en relación a la demanda del mercado, lo que hace que estas profesiones tengan una salida laboral extremadamente interesante. 

     

    Los beneficios del data science para las empresas

    Publicidad en redes de búsqueda, redes sociales, analíticas de tráfico web, redes de display, vídeos, instalaciones e interacciones con aplicaciones, páginas web, CRM, bases de datos... en el marketing de hoy, nos enfrentamos a un montón de datos de diferentes fuentes, con grandes volúmenes y que llegan a una velocidad cada vez más elevada.

    Analizar todos estos datos y obtener inteligencia empresarial de alto nivel a partir de ellos es uno de los grandes retos de las empresas de marketing actuales. Y es que con una buena aplicación del data science, podemos obtener información crucial para las marcas como:

    • Predecir los comportamientos futuros de los usuarios a fin de tomar decisiones más informadas y reducir el riesgo empresarial.

    • Detectar anomalías como los ciberataques o el fraude, evitando pérdidas para la empresa que pueden llegar a ser muy cuantiosas.

    • Anticiparnos a las necesidades del usuario para enviarle ofertas y contenidos altamente personalizados y por tanto, con mayores posibilidades de convertir (como ya está ocurriendo con empresas como Netflix o Amazon).

    • Establecer patrones y tendencias que permitan diseñar nuevos productos con mayores posibilidades de triunfar.

    • Y en general, lograr niveles de segmentación del marketing y de interacción con el usuario con los que hasta ahora solo podíamos soñar.

    New Call-to-action

     

    Vera Sala

    Data Scientist & Analyst at Cyberclick, PhD physics