Por Pere Munar, publicado el 20 mayo 2025
El análisis de datos es una parte muy importante para las empresas, ya que permite tomar decisiones y diseñar estrategias y campañas basándose en una información precisa. Sin embargo, tener una gran cantidad de datos solo es útil si se sabe interpretarlos y convertirlos en información que permita tomar decisiones estratégicas efectivas. A causa de esto, y por la creciente necesidad de analizar grandes volúmenes de datos, surge la Data Science. Pero ¿en qué consiste y cómo puede aplicarse correctamente la Data Science? Te lo explicamos todo a continuación.
¿Qué es la Data Science y para qué sirve?
La Data Science o Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que se dedica a analizar grandes cantidades de datos combinando estadística, matemáticas avanzadas, inteligencia artificial y machine learning con el fin de identificar patrones y tendencias que ayuden a tomar decisiones y a crear estrategias o campañas mucho más efectivas.
Este tipo de análisis puede aplicarse en cualquier tipo de sector, y aunque se suele asociar al comercio electrónico, donde los datos se utilizan para analizar el comportamiento de los consumidores y personalizar las recomendaciones o saber qué necesidades o intereses tienen, también puede aplicarse en otros sectores, como en salud o tecnología. Es decir, puede aplicarse en cualquier área que necesite transformar datos en conocimientos para innovar, optimizar y mejorar.
Beneficios de transformar datos en decisiones
La toma de decisiones basada en datos es fundamental para cualquier empresa, independientemente del sector al que pertenezca, de ahí que el Data Science se haya vuelto tan importante. Además, tiene algunos beneficios que merecen la pena considerar, siendo uno de ellos que mejora la eficiencia operativa porque muchas tareas se automatizan, como el procesamiento de datos o la generación de informes en base a ellos. Esto significa que los equipos pueden dedicarse a otras acciones o a mejorar las estrategias, siempre teniendo en cuenta esos análisis, lo que se traduciría en una optimización de costes y una mejor gestión del talento, ya que se eliminan tareas repetitivas, lo que permite enfocarse en otras más creativas o estratégicas.
Otro de los beneficios es que en aquellas empresas que tienen la figura del Data Scientist han visto incrementado su ROI (Incremento del Retorno de Inversión) en sus campañas digitales, así como también se han posicionado por delante de la competencia.
También cabe destacar que en las estrategias de análisis predictivo es mucho más sencillo adaptarse a los cambios del mercado, así como es posible identificar problemas antes de estos den señales de riesgo o en fases muy tempranas, lo que permite evitar cualquier crisis.
Además de todo lo mencionado, la Data Science permite segmentar clientes de una forma mucho más eficiente, lo que ayuda a personalizar mensajes, campañas y productos o servicios, algo que cada vez se valora más entre el público.
Problemas comunes en la gestión de grandes cantidades de datos
Analizar grandes cantidades de datos puede ser un auténtico desafío, así como también puede presentar ciertos problemas. Uno de ellos es que puede haber una falta de integración entre plataformas digitales. Es decir, puede ser muy complicado combinar los datos que provienen de diferentes fuentes, por lo que deberán utilizarse herramientas que permitan extraer todos esos datos y unirlos de una forma coherente.
Otro de los problemas suele ser la inversión en infraestructuras que permitan guardar tal cantidad de información y en herramientas dotadas de tecnologías y recursos avanzados para procesar e interpretar tantos datos. Además, también deberá hacerse una inversión en recursos o herramientas que protejan esos datos, ya que la seguridad y privacidad de información sensible es imprescindible.
Además de los problemas mencionados, cabe destacar que la calidad de los datos puede ser muy variable, ya que habrá información incompleta, errónea o desactualizada, lo que podría afectar al análisis final.
Soluciones prácticas: cómo Cyberclick usa Data Science para tomar mejores decisiones
A pesar de las problemáticas, existen formas de aplicar con éxito el Data Science. Lo más esencial es contar con herramientas para integrar datos digitales de diferentes plataformas y fuentes. Cyberclick utiliza algunas herramientas avanzadas para analizar datos provenientes de diferentes lugares, como HubSpot, que es una plataforma de automatización de marketing, CRM y ventas que puede integrarse con otras herramientas de análisis, como Python, R o Power BI, lo que permitiría hacer análisis mucho más profundos.
En Cyberclick también consideramos que la mejor forma de usar Data Science es mediante una analítica predictiva, la cual se consigue a través de algoritmos de machine learning, que permita identificar patrones y tendencias para anticipar comportamientos futuros. De esta manera se pueden crear campañas y estrategias que estén en consonancia con lo que espera el público, aumentando así su impacto y éxito.
Otra de las acciones que llevamos a cabo en Cyberclick para tomar mejores decisiones son la creación de dashboards interactivos y personalizados, ya que así, y en base a los análisis obtenidos, es mucho más sencillo tomar decisiones informadas y estratégicas.
Podemos concluir, entonces, que aplicar una analítica avanzada para empresas como sería el Data Science es una forma de transformar una gran cantidad de datos en estrategias que lleven al éxito, ya que se parte de una información real. Sin embargo, para poder lograrlo es necesario contar con las herramientas adecuadas y el equipo apropiado y formado para ello.
