Ciencia de datos para empresas

En los últimos 15 años la inversión en el desarrollo de herramientas de negocios nos ha permitido recolectar, procesar y obtener hallazgos a partir de los datos.

Las empresas recolectan información de cualquier proceso de negocio: operaciones, manufactura, logística, servicio al cliente, marketing, procesos automatizados y demás. También incorporan información externa como tendencias del mercado, búsquedas en google, actividades de la competencia. Las empresas pueden utilizar toda esa información para analizarla y usarla para obtener ventajas sobre su competencia.  

La transformación digital y el acceso a más fuentes de información nos ha obligado a adoptar mejores herramientas de análisis.  

En el pasado, una empresa utilizaba a un equipo de estadísticos profesionales, personal técnico de base de datos, programadores y analistas para analizar la información. Hoy la cantidad de datos excede por mucho la capacidad de análisis de un equipo de personas. Ya existen herramientas que pueden acelerar el proceso de extracción, transformación y actualización de información. Algunos :

• Perl, python, Julia
• Power Bi, Tableau, Splunk
• Scipy, Numpy, Matplotlib

Abastecimiento de productos basado en patrones de consumo

El análisis de datos nos permite descubrir patrones escondidos en nuestra información. Podemos utilizarlos para realizar predicciones y planear con anticipación. Un ejemplo lo experimentado por Walmart en 2004.

El Huracán “Frances” atravesaba el Caribe, primero impactó en Florida y se dirigía a Bentonville, AR. Una semana antes de llegar, Linda M. Dillman, Directora de Tecnologías de Información (CIO) en Walmart, solicitó a personal a su cargo que utilizara su nueva herramienta de tecnología predictiva para elaborar pronósticos basados en lo que había sucedido semanas antes, cuando otro huracán impactó la misma zona. Su objetivo era garantizar el abastecimiento de productos con mayor demanda en situaciones de desastre.

El análisis reveló hallazgos obvios e inesperados. Notaron incremento de ventas en productos como pilas, agua y linternas, lo esperado. También descubrieron otros productos cuya demanda se incrementó. La venta de Pop-Tarts de fresa se incrementó en 7 veces. El análisis les permitió planear el abastecimiento de esos alimentos previo a la llegada del Huracán.

Reducción de cancelaciones

Algunos sectores sufren de usuarios que cambian de compañía al expirar sus contratos. Como las compañías de telefonía celular. Sus usuarios cambian de proveedor todo el año. Estas empresas pueden utilizar minería de datos para calcular incentivos y tratar de reducir el número de usuarios que les abandonan. Lograr algo así no es sencillo, la Ciencia de Datos involucra distintos procesos y técnicas para el análisis de información.

Beneficios de la Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos puede ayudar a descubrir patrones y sus cambios (como en el caso de Retail) o a realizar predicciones con base en la probabilidad de ocurrencia (caso de cancelaciones).

Data-driven decision-making (DDD) reemplaza la toma de decisiones por intuición por decisiones con base en análisis de datos. Un estudio muestra que mientras más decisiones basadas en datos toma una empresa, más productiva es. Las decisiones con base en datos cambiaron la industria bancaria y de crédito al consumo desde hace ya tres décadas. La información de una persona es ingresada a un sistema de análisis de datos para conocer la probabilidad de que deje de pagar.

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