Por Pere Munar, publicado en 14 octubre 2024
Llamamos data science o ciencia de los datos a la disciplina que se dedica a extraer información valiosa a partir de datos en bruto. Es un campo que abarca múltiples ramas, como estadística, matemáticas o programación, además de conocimientos empresariales en general y del sector al que se aplique en particular.
Es uno de esos términos de moda de los que todo el mundo habla y un campo que se aplica en cualquier estrategia de marketing, pero ¿sabes exactamente qué beneficios puede tener para tu empresa y cómo lo puedes aplicar? ¿O te has preguntado alguna vez cómo puedes convertirte en todo un experto en data science? En este artículo profundizamos en esta disciplina tan interesante y útil, pero tan compleja, para que no te suene a chino y comprendas lo beneficiosa que puede ser para tu negocio.
Conceptos básicos del data science
Para empezar a comprender el mundo del data science, es muy importante tener claro algunos conceptos básicos. En este primer apartado nos sumergimos en esos términos clave que, además, se utilizan muy frecuentemente en este campo.
Datos estructurados vs. No estructurados
Cuando hablamos de datos estructurados o no estructurados no estamos refiriendo a la forma en la se presenta la información. Mientras que los estructurados están ordenados según un modelo predefinido, siendo fáciles de almacenar, gestionar y recuperar, los no estructurados no siguen ningún formato concreto y no pueden gestionarse con herramientas y métodos tradicionales, sino con otros más específicos.
Por esta razón, los datos no estructurados no pueden almacenarse en bases de datos relacionales, es decir, en bases de datos formadas por tablas, filas y columnas.
Aunque no lo creas, los datos no estructurados son mayoritarios y son con los que se suele trabajar. De hecho, se estima que alrededor del 80% de los datos están en este formato. Y es que, cuando hablamos de datos no estructurados nos referimos, por ejemplo, a contenidos multimedia como vídeos o imágenes, a texto de páginas web o a mensajes de email marketing.
Conocer estas dos diferencias básicas es muy importante para seleccionar las herramientas más adecuadas para procesar los datos y extraer su máximo valor.
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.
Análisis de datos
El análisis de datos es la práctica dentro del data science que consiste en convertir los datos sin procesar en información útil y de valor. Es un término muy amplio que engloba todos los procesos necesarios que deben tener lugar para pasar de los datos en bruto a información procesable por el ser humano. Por tanto, cuando hablamos de análisis de datos hablamos tanto de la recopilación de esos datos y de su interpretación y presentación como de su limpieza.
Para poder llevarlo a cabo se utilizan diferentes herramientas y tecnología que son capaces de detectar tendencias y comportamientos. Esto es tremendamente útil para la toma de decisiones y para que las empresas se conozcan mejor a sí mismas y a su público.
Data mining o minería de datos
Dentro del análisis de datos encontramos una técnica específica que se conoce como minería de datos y que consiste en descubrir tendencias, patrones e información oculta en grandes volúmenes de datos. Con esta técnica no se parte de una pregunta concreta a la que haya que responder buscando en los datos, sino que se busca en ellos cualquier tipo de información sin una idea fija, siendo así una práctica más exploratoria.
Para llevar a cabo el data mining se necesita un ordenador y emplear técnicas y algoritmos más avanzados.
Data cleaning o limpieza de datos
La limpieza de datos es un proceso muy importante dentro del análisis de datos, ya que consiste en preparar los datos sin procesar eliminando los posibles errores que puedan tener para que el posterior análisis pueda ser preciso.
Cuando queremos analizar un conjunto de datos es habitual que estos contengan errores de formato, de contenido o de fecha, entre otros. Incluso, que contengan datos duplicados o incompletos. No subsanarlos puede provocar que la información extraída del análisis no sea precisa, dando lugar a decisiones empresariales equivocadas, lo que puede tener un gran impacto negativo en el negocio.
Modelos predictivos
Los modelos predictivos son un conjunto de herramientas y técnicas estadísticas que se utilizan dentro del data science para predecir y pronosticar comportamientos futuros. En el mercado también hay varias herramientas que se venden con este fin y que son muy interesantes en el mundo empresarial para adelantarse a la competencia y a las necesidades de los usuarios.
Algoritmos
Los algoritmos en data science son el conjunto de instrucciones y reglas que se establecen dentro de un programa informático y que este debe seguir a la hora de procesar la información y llegar a determinadas conclusiones. Digamos que es como la receta de cocina que siguen los programas de análisis de datos para realizar sus funciones de análisis.
Los algoritmos son los que permiten que estos programas funcionen de manera autónoma e identifiquen patrones.
Visualización de datos
Por último, terminamos esta lista de datos básico del mundo del data science con este concepto que hace referencia a la práctica de utilizar gráficas y elementos visuales para representar la información de valor que ofrecen los procesos de análisis de datos.
La visualización de datos es una parte muy importante dentro de la ciencia de datos, ya que permite a los seres humanos comprender la información más compleja de una manera fácil y rápida.
Diferencias entre data science, machine learning e Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial: es un término muy genérico que abarca distintas técnicas y estrategias que hacen que la tecnología pueda realizar acciones propiamente humanas.
Machine learning: es una rama dentro de la Inteligencia Artificial (de las muchas que hay) que engloba algoritmos y modelos estadísticos utilizados por los sistemas informáticos para llevar a cabo tareas complejas sin recibir unas instrucciones previas.
Data science: la IA y el machine learning se relacionan con el data science en que ambos trabajan con grandes volúmenes de datos. Pero eso no es todo, ambas ramas están interconectadas, ya que la ciencia de datos prepara toda la información que necesita la IA para trabajar y entrenarse.
Beneficios del data science para las empresas
Mejora de la toma de decisiones: prácticas como el análisis predictivo permiten a las empresas conocer a tiempo las tendencias para aprovecharlas e, incluso, anticiparse a ellas, adquiriendo así una ventaja competitiva respecto a otras empresas del sector. Además, el data science también ayuda a los líderes a identificar áreas de mejora y a prevenir los problemas.
Mejor experiencia del cliente: gracias al data science se puede realizar una segmentación más profunda de los clientes y crear campañas de marketing más efectivas, así como experiencias más personalizadas dentro de la web. Incluso, puede ser una gran ayuda para los equipos de atención al cliente a la hora de resolver problemas de manera rápida y eficaz.
Conocimiento más profundo de la audiencia: con las técnicas de data science se pueden analizar grandes volúmenes de datos de clientes y extraer conclusiones valiosas sobre su comportamiento. Esto es una información enormemente valiosa para poder crear mejores productos y saber qué es lo que necesita el público.
Aplicaciones más comunes del data science en marketing
¡Pasemos por fin a la práctica! Ahora que ya sabes más sobre la ciencia de datos, queremos contarte las diferentes formas en las que puedes aplicar esta técnica en tu empresa. Aunque hay muchas formas de utilizar el data science, estás son las más comunes y las más interesantes en el caso de los negocios.
Crear un buyer persona con data science
Seguro que ya sabes lo importante que es para una empresa establecer cuál es o cuáles son sus buyer persona (cliente ideal). Aunque esto es algo que se puede hacer manualmente, también se puede crear un buyer persona usando la ciencia de datos, lo que es más recomendable.
El data science permite crear un perfil de cliente ideal mucho más exacto y ajustado a la realidad al tener en cuenta muchas más variables después de analizar el gran volumen de datos de clientes. Pero, además, también lo puede crear más rápidamente.
A diferencia de las técnicas más tradicionales de construcción del buyer persona, el data science analiza los datos obtenidos a través de diferentes fuentes, lo que también permite identificar características que se pueden escapar al ojo humano.
Lead Nurturing avanzado
El data science también puede ser una herramienta muy útil en los procesos de nutrir a los potenciales clientes con contenido de valor y personalizado. Gracias al análisis de grandes volúmenes de datos, las empresas pueden identificar necesidades de los leads y crear contenido que ataque a esos puntos de dolor. Y, una vez hecho esto, la ciencia de datos puede proporcionar información sobre si realmente esos contenidos están funcionando o no.
Segmentación de audiencia
En este punto, ocurre algo parecido a la creación del buyer persona. La segmentación de audiencias también se puede hacer de forma más tradicional y manual, pero si se recurre al data science se pueden identificar patrones y grupos ocultos, creando así una segmentación mucho más profunda y útil.
A este tipo de segmentación que consiste en identificar patrones y grupos en una base de datos gracias al data science se le conoce como clustering. Además, lo bueno de esta técnica es que facilita el mantener actualizadas las diferentes audiencias.
Predecir la retención de clientes
Sobre todo en las startups, la predicción de la retención de clientes es uno de los usos más comunes que se le da a la ciencia de datos. Y esto se debe a que es una de las formas más exactas de saber qué clientes van a dejar de comprarnos o van a darse de baja de alguna de nuestras suscripciones.
¿Y por qué es importante saber esto? Porque conocerlo a tiempo nos puede ayudar a implementar acciones que impidan ese abandono del cliente.
Pero para poder predecir la retención de clientes con data science, es muy importante contar con una buena base de datos que contenga información sobre cómo han interaccionado los clientes con nuestra marca a lo largo del tiempo.
Crear sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación son programas que permiten personalizar la experiencia del cliente dentro de nuestra página web, y muchos de ellos funcionan con data science.
Antes de la existencia de esta técnica, cuando navegaban por la web se recomendaba a los clientes los productos o servicios más comprados o mejor valorados. Esto provoca que a todos los usuarios se le mostrase lo mismo, cuando no todos tienen las mismas necesidades.
Con el análisis de datos aplicado a las recomendaciones se les puede enseñar a cada uno elementos relacionados con su historial de compra y, por tanto, aquello en lo que más puede estar interesado.
9 Herramientas imprescindibles en data science
Lenguajes de programación
El lenguaje de programación es el conjunto de símbolos y reglas que permiten a los programadores dar instrucciones a los ordenadores. En el ámbito de la ciencia de datos, con el lenguaje de programación se pueden dar las instrucciones a los sistemas para que realicen de forma autónoma la recopilación y limpieza de datos, los análisis y la visualización de la información obtenida. A continuación, te contamos cuáles son los lenguajes de programación más utilizados. No hay uno mejor que otro, cada uno tiene sus ventajas y desventajas. La elección depende del contexto en el que nos encontremos.
Python
Es un lenguaje de programación relativamente sencillo, de código abierto y multifuncional que está más orientado a la automatización de tareas y a la ingeniería de datos.
R
También es relativamente sencillo y de código abierto, siendo un lenguaje estadístico más orientado a la visualización, el modelado y el análisis.
SQL
Es sencillo si lo utilizamos en tareas básicas y está más orientado a la consulta, manipulación, preparación y extracción de datos.
Plataformas y librerías más populares
TensorFlow
Es un entorno creado por Google que te puede ayudar a gestionar y desarrollar procesos de aprendizaje automático. En otras palabras, permite entrenar modelos de forma sencilla en cualquier lenguaje o plataforma.
Pandas
Es la biblioteca de Python dedicada al análisis de datos. Es de código abierto y está diseñada para el análisis y la manipulación de datos en ese lenguaje de programación. Destaca por ser fácil de usar, flexible y potente.
Scikit-learn
Es una herramienta básica (también de Python) ideal para empezar a programar los sistemas de análisis de datos.
Herramientas de visualización de datos
Tableau
Es una de las herramientas de data science más interesantes cuando se quieren representar datos geográficamente a través de mapas. Se puede conectar con bases de datos y analizar información en tiempo real. Su ventaja es que es bastante intuitiva.
Power BI
Desarrollada por Microsoft, es una herramienta que se adapta a empresas de cualquier tamaño y que puede conectarse a una gran variedad de bases de datos. En este caso, Power BI permite elegir entre una gran variedad de gráficos a la hora de representar los datos, por lo que una de sus ventajas es su alta posibilidad de personalización.
Looker Studio
Esta es la herramienta de visualización de datos de Google y su gran ventaja competitiva es que se integra con una gran variedad de herramientas, tanto de la propia compañía como externas. Pero si hay algo por lo que destaca es por ser completamente gratuita y permitir que los diferentes usuarios puedan trabajar en un entorno colaborativo.
¿Cómo convertirse en un experto en data science?
Los expertos en data science se conocen como data scientist y son los encargados de trabajar o crear las diferentes herramientas que te hemos mencionado, siendo cada vez más una figura muy importante de las empresas.
Generalmente, estos expertos estudian carreras como ingeniería informática o de telecomunicaciones, pero también encontramos a matemáticos o estadistas. Sin embargo, también es deseable que estos perfiles tengan conocimientos empresariales. En resumidas cuentas, es fundamental que un analista de datos tenga conocimientos de programación, estadística, base de datos, machine learning y big data.
A día de hoy, hay una oferta formativa muy amplia que prepara a los profesionales para convertirse en expertos de la ciencia de datos debido a la creciente demanda de estos perfiles.
4 casos de éxito de empresas que utilizan data science
Queremos terminar este artículo mostrándote casos reales de empresas que han implementado la ciencia de datos con éxito en sus estrategias. Como podrás ver, cada una utiliza esta disciplina de diferentes formas, demostrando su carácter polifacético y su gran utilidad. Si quieres conocer más en profundidad los casos que te enseñamos a continuación y otros muchos, te animamos a leer nuestro artículo sobre los 10 casos de éxito de empresas que utilizan datan science.
Zara
Una de las claves del éxito de esta marca española que ya es internacional es utilizar la ciencia de datos para adelantarse a las tendencias de la moda y así cubrir las necesidades de sus clientes antes que su competencia. Los datos de su inventario y las opiniones de sus consumidores son las dos grandes fuentes en las que basan sus análisis.
Netflix
¿Sabías que el 80% de los contenidos que consumen los usuarios de Netflix procede de las recomendaciones que hace la plataforma? Gracias a la ciencia de datos, la plataforma consigue que los usuarios pasen más tiempo en ella.
Amazon
Amazon recaba una gran cantidad de información sobre la forma en la que sus clientes interactúan con el marketplace y la utiliza para hacer recomendaciones personalizadas. Con ellas, ningún cliente ve lo mismo cuando entra en la aplicación, pues a cada uno se le muestran productos con un alto nivel de compatibilidad.
Airbnb
Airbnb es un caso muy interesante, pues su data science no solo se basa en recomendar alojamientos teniendo en cuenta la puntuación que dejan los viajeros, sino también en qué dicen en los comentarios y el sentimiento que transmiten a través de ellos.
