Tecnología

¿Qué es Data Science y por qué es importante para las marcas?

Ya vimos lo que es un Data Scientist y la función clave que llega a tener en las empresas. Ahora es el turno de indagar en Data Science y su importancia en el crecimiento de las marcas.

 

¿Qué es la data science o ciencia de datos?

Según lo define, Chris Pitt, Head of Marketing para la firma Vertical Leap, la ciencia de datos consiste en la práctica de revelar insights ocultos en los datos existentes aun una forma que habilite a las empresas a tomar mejores decisiones.

 

¿Cómo funciona la ciencia de datos?

En un sentido similar a lo mencionado arriba sobre las labores del Data Scientist, la ciencia de datos dentro de las empresas funciona de la siguiente forma:

  • Se identifican problemas de datos que se están enfrentando y se identifican oportunidades de mejora.
  • Se determinan los conjuntos de datos correctos y las variables.
  • Se identifican las fuentes para recolectar estos datos.
  • Se recolectan los datos de cada fuente.
  • Se limpian y validan los datos para asegurar la presión, uniformidad y totalidad.
  • Se crean modelos de datos y algoritmos para organizar la información.
  • Se analizan los datos para identificar patrones.
  • Se hacen pruebas, optimizan depuran los procesos de datos.

 

¿Por qué las empresas necesitan la ciencia de datos?

Aunque suene simple, se trata de un concepto que puede ayudar a mejorar el rendimiento y crecimiento de un negocio. Se trata de una oportunidad inmejorable que ha llegado con el avance de la tecnología. En el pasado es posible decir que la data science era algo exclusivo de las grandes organización, pero ahora, gracias a las herramientas disponibles y lo accesibles que son, incluso los negocios pequeños pueden poner en marcha la data science.

 

¿Cómo puede ayudar a los negocios?

Según lo refiere BusinessToCommunity, la data siente puede ayudar a mejorar cualquier área de un negocio donde los datos relevantes están disponibles, es decir, no se trata de un concepto aplicable solo en el campo del marketing, por ejemplo, puedes usar la data para probar si las horas extras implementadas en la empresas han servido para que el negocio logre más cosas, se puede usar para determinar el salario óptimo para pagar a los trabajadores, etc.

La meta general de la ciencia de datos es ayudar a mejorar los resultados del negocio, entiéndase a que sea más productivo o eficiente. La clave es que aporta estos resultados a través del procesamiento de datos sólidos en volúmenes elevados que no se podrían gestionar de forma manual.

 

¿Qué puede hacer la data science en marketing?

Desde este apartado, la ciencia de datos se resume en gestionar conjuntos de datos que son muy amplios para ser gestionados, por ejemplo, para un negocio pequeño con un registro de datos de cinco años de antigüedad podría resultar difícil identificar patrones que afecten las ventas si esto se hace de forma manual, fuera del ejemplo, esta es una tarea que incluso se le complicaría a una empresa de mayor tamaño. Sin embargo, con la data science y un proceso de datos bien gestionado es posible sentarse tranquilamente mientras los algoritmos comparan la información de esos 5 años.

Siendo más específicos dentro del área de marketing, la ciencia de datos ejecutada por un Data Scientist puede emplearse para actividades como:

  • Investigar palabras clave.
  • Desarrollar modelos de intención de compra.
  • Hacer pujas para campañas PPC.
  • Optimizar campañas para dispositivos.
  • Identificar audiencias sociales.
  • Automatizar investigaciones sobre la audiencia.
  • Identificar oportunidades de contenido.
  • Generar data storytelling.
  • Hacer diagnósticos analíticos.
  • Y Analíticos productivos.
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