Cómo soluciona el Data Science problemas reales en la empresa. 

El Data Science se encarga de estudiar de dónde viene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias. Involucra métodos científicos, procesos y sistemas con el fin de extraer ese conocimiento, y utiliza tanto datos estructurados como no estructurados. A pesar de ser una ciencia con rodaje, es en los últimos años cuando está teniendo una especial importancia, sobre todo en el ámbito empresarial, debido precisamente a lo que voy a contarte en este post. La solución de problemas reales. ¿Quieres conocer cuáles son esos problemas y qué hace el Data Science en diferentes industrias? Vamos a verlo. 

La ciencia de datos y la tecnología han ido siempre de la mano, ya que la primera no puede existir sin una tecnología computacional que la apoye. De hecho, “dato” es un concepto que surge en los 40, la etapa de los primeros ordenadores, dándole el significado de “información susceptible de ser transmitida y almacenada en un ordenador”. 

A partir de esa época, la evolución de los ordenadores y su capacidad para almacenar y procesar datos han ido modelando el concepto de análisis de datos primero y de Ciencia de Datos después, aumentando el alcance de los análisis y la fiabilidad de las predicciones. 

Sin embargo, la Ciencia de Datos no solo son datos y ordenadores. Esta se encuentra centrada en una parte humana, el del Data Scientist. 

Vamos a conocer mejor esta figura, que es clave para todo lo que viene después. 

Un Data Scientist es un profesional que, a parte de los conocimientos precisos relacionados con la ciencia de datos, debe dominar una serie de áreas de conocimiento básicos para poder desarrollar adecuadamente su trabajo, como por ejemplo: 

1. Hacking Skills. 

Esta es una habilidad muy importante en el mundo del Data Science, y es la capacidad para “buscarse la vida” manejando fuentes de datos no siempre estructuradas, en busca de relaciones, predicciones o patrones útiles de un determinado sector o área de negocio. 

1. Substantive Expertise. 

Esta cualidad tiene que ver con la capacidad para conocer de dónde provienen los datos cuando están realizando el análisis. Por ejemplo, si un data scientist tiene conocimiento del negocio y sabe de dónde salen los datos provenientes de la conducción de los coches, pueden aprovecharlos de cara a sacar patrones que les permitan diseñar estrategias de mantenimiento predictivo en un taller, o incluso para ofrecer seguros personalizados en función de los datos que arrojen por la forma de conducción. Si no dispone de esta cualidad, sólo sacará datos, pero no los llevará al área de negocio. 

1. Machine Learning y métodos analíticos tradicionales. 

El ML o Machine Learning es cada vez más utilizado en el mundo empresarial. Esta disciplina es fundamental que sea dominada por un data scientist, ya que, entre otras cosas, permite desarrollar, hacer pruebas y aplicar algoritmos de análisis predictivo sobre diferentes tipos de datos para predecir el futuro. 

Ahora que ya conocemos al Data Scientist, y las cualidades que necesita tener para poder llevar su trabajo hacia la solución de problemas en la empresa, vamos a ver nueve ejemplos reales de aplicación de la ciencia de datos en el área empresarial. 

9 aplicaciones de la Ciencia de Datos en los negocios. 

La tecnología ha propiciado que cada vez se creen más y más cantidades de datos en tiempos cada vez más reducidos. Esto es lo que se llama Big Data. Sin embargo, esta misma tecnología ha ayudado a que estas cantidades de datos se puedan almacenar correctamente, gestionar, o integrar en interfaces de usuario, haciendo más accesible los datos a las personas, y por tanto, a las empresas. 

Este hecho ha propiciado que el uso de los datos entre en industrias y sectores en los que está aportando soluciones rápidas y eficaces a problemas a los que se enfrentan habitualmente. 

Si tenemos que citar cuáles son hoy día las nueve aplicaciones más importantes del Data Science para solucionar problemas reales en las diferentes industrias, podrían ser estas: 

 

#1. Ciberseguridad: identificación de ciber amenazas. 

Con la ciencia de datos se logra ayudar a proteger contra ataques y mejorar las técnicas para combatir mejor las amenazas cibernéticas. 

A través de enormes cantidades de datos recopiladas de logs de actividad, se extraen patrones y comportamientos, con el fin de utilizarlos para comprender el comportamiento del atacante y predecir sus acciones futuras. 

La ciencia de datos ha cambiado mucho la ciberseguridad y el efecto ha sido profundo e increíblemente revolucionario. 

 

#2. Finanzas: detección de fraudes. 

Un proceso similar se aplica, por ejemplo, en la detección de fraudes en pagos con tarjetas de crédito. Aquí, los sistemas pueden cruzar datos de diferentes fuentes, como la actividad habitual de un cliente, junto con los “normales” de uso. 

De esta forma, es posible identificar escenarios fraudulentos (tarjetas duplicadas/robadas o cobros indebidos/duplicados), paralizando o advirtiendo sobre una actividad irregular antes de que se produzca el daño. 

 

#3. Seguros: cálculo de primas 

Este es un sector en el que la ciencia de datos puede ser muy bien aprovechada, por ejemplo, analizando los hábitos de conducción mediante sensores. En ese caso, una empresa aseguradora podría llegar a calcular los riesgos de accidente de un cliente y ofrecerle una cuota más ajustada y personalizada a sus características. Incluso puede introducir conceptos variables que dependan del análisis de sus rutinas en diferentes épocas del año. 

 

#4. Medicina: detección de tumores y búsqueda de tratamientos 

En el campo de la medicina, la ciencia de datos puede aportar muchísimo en el diagnóstico de enfermedades a través del análisis de imagen. Los médicos se enfrentan en su día a día a TACs, radiografías o ecografías, teniendo que identificar el problema para dar una solución. Con el análisis de miles de imágenes y el entrenamiento estadístico, los sistemas de reconocimiento de imagen basados en machine learning supervisado, pueden lograr diagnósticos más rápidos y más correctos.  

Otro tanto de lo mismo se aplica para el descubrimiento de nuevos medicamentos o para ofrecer tratamientos personalizados. 

 

#5. Industria: mantenimiento predictivo de las máquinas 

El mantenimiento predictivo es un ejemplo claro de aplicación de la Ciencia de Datos en la industria. Las máquinas, sistemas logísticos y demás elementos de una planta industrial integran miles de sensores que recogen datos sobre temperaturas, horas de funcionamiento, velocidades, distancias, nivel de ruido, etc. Como sabemos, cuando hay datos, hay análisis, y por tanto, rango de mejora y automatización. 

A través de esa gran cantidad de datos, ya preparados, fistrados, limpios e introducidos en un sistema de machine learning o deep learning, se puede llegar a predecir los fallos de la maquinaria con antelación. 

Predecir este tipo de problemas puede significar sustanciosos ahorros en revisiones periódicas o en compra de piezas de repuesto, por no hablar de evitar que una planta de producción reduzca su producción por sorpresa. 

 

#6. Marketing: clasificación de los clientes y las audiencias 

Actualmente, la Ciencia de Datos es capaz de usar como fuente de datos a las redes sociales en tiempo real. De esta manera, se puede desde predecir la demanda de un producto hasta crearla a partir de ofertas segmentadas por clase social, preferencias culturales, nivel adquisitivo, género, aficiones… En los departamentos de marketing, estos datos ayudan a confeccionar informes previos a campañas, lanzamientos o promociones, y los hacen más efectivos y personalizados. 

 

#7. Buscadores: reconocimiento de imágenes 

La ciencia de datos también es capaz de entrenar a los modelos de deep learning de cara a identificar imágenes. Google Fotos es un claro ejemplo de uso de este tipo de análisis clasificatorio automático de imágenes. En esta plataforma, Google es capaz de identificar, ya sean coches, aviones, perros, paisajes, logotipos o cualquier tipo de imagen, analizarlas, clasificarlas y devolvértelas cuando haces una petición, interviniendo en la elección de las imágenes. 

Para darnos cuenta de su importancia, recordemos que, cuando se pedía a Google que buscara gorilas, devolvía como resultado fotos de personas de color. Google lo resolvió inicialmente eliminando “gorila” de la búsqueda. 

 

#8. Automatización: coches que conducen solos 

Es uno de los territorios más ambiciosos de la Ciencia de Datos. No es lo mismo automatizar el aparcamiento de un coche que automatizar la conducción completa, por lo que aún queda un largo recorrido en esta vía. Sin embargo, proyectos como los de Tesla están avanzando mucho al respecto. Por ejemplo, ya cuentan con equipos sofisticados que mejoran la calidad de la conducción, el rendimiento del coche, la seguridad del volante y rebajan el estrés del conductor. 

La industria del automóvil está invirtiendo en inteligencia artificial para responder a un mercado altamente competitivo, en el cual la ciencia de datos va a ser protagonista. 

 

#9. Energía: asegurando el suministro 

En el sector de la energía, la Ciencia de Datos se aplica a diferentes áreas, como la del mantenimiento predictivo de sus instalaciones e infraestructuras y redes de distribución, o la previsión de consumo, para programar las tareas de generación energética. 

También se emplea para detectar el uso fraudulento del grid ─como pueden ser enganches ilegales─, prevenir caídas de suministro o tarificar en tiempo real. 

Ante unos momentos actuales en los que el uso responsable y eficiente de la energía perecedera está cada día en las noticias, la ciencia de datos puede aportar interesantes mejoras, tanto para las empresas como para los usuarios. 

 

La ciencia de datos aplicada a los negocios y la industria puede aportar importantes beneficios. Es cuestión de tiempo que más compañías se unan a introducir este conocimiento para mejorar sus procesos, productos, servicios, y la satisfacción de sus clientes y usuarios. En MioGroup disponemos de equipos expertos en Data Science e Inteligencia Artificial, que trabajan día a día para optimizar los negocios de nuestros clientes. ¿Quieres que te ayudemos?