2 - Aplicaciones de la Ciencia de Datos
Lección 2 del curso Introducción a la Ciencia de Datos.
Tabla de contenido
Introducción
En la lección anterior vimos qué es la Ciencia de Datos, que en esencia permite resolver problemas o necesidades en diferentes ámbitos a partir del análisis riguroso de los datos.
Lo interesante de la Ciencia de Datos es que sus campos de aplicación no se limitan a un área en particular, pues al ser de carácter interdisciplinar estos sus posibles aplicaciones se expanden a diferentes ámbitos de la sociedad y de nuestras vidas.
Así que en esta lección veremos varios ejemplos de aplicación real de la Ciencia de Datos, lo que nos permitirá tener un panorama de la importancia y el impacto que tiene esta disciplina en la actualidad.
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Predicción de demanda
En una empresa de manufactura se puede usar la Ciencia de Datos para analizar el comportamiento histórico de la demanda de productos y generar predicciones a futuro.
Optimizar las cadenas de suministro
En el campo de la logística la Ciencia de Datos permite optimizar lo que se conoce como las cadenas de suministro, que esencialmente son todos los procesos que están involucrados en la producción y distribución de un producto.
Analítica de clientes
En este caso el objetivo es capturar y analizar datos de los clientes para mejorar la oferta de productos y servicios y la toma de decisiones de la empresa.
Sistemas de recomendación
Con estos sistemas es posible analizar el comportamiento del cliente en una plataforma digital y generar recomendaciones (de productos o de contenido) que incrementen los ingresos para la empresa.
Puntaje crediticio
En este caso la Ciencia de Datos puede determinar el nivel de probabilidad de dar un crédito a un cliente basado en su perfil y comportamiento financiero, así como predecir el monto del préstamo para minimizar el riesgo de llegar a una cartera vencida.
Análisis de ventas
En este campo la Ciencia de Datos permite apoyar las decisiones del equipo de ventas para decidir qué productos o servicios se pueden ofrecer a un segmento de cliente en particular.
En el área de la salud
En la actualidad y en buena parte de los países del mundo se cuenta con registros digitales de la historia clínica de los pacientes. La información allí almacenada puede ser aprovechada para diferentes aplicaciones que busquen mejorar aspectos relacionados con la prestación de servicios de salud o el diagnóstico y seguimiento de pacientes con diferentes enfermedades.
En el área de la agricultura
Con el fácil acceso a tecnologías como los drones o sensores de diferentes variables climáticas, resulta posible recolectar esta información para la toma de decisiones en esta área.
Transporte público
Se puede aprovechar el uso extendido de dispositivos móviles con GPS para determinar los patrones de movilidad de las personas en días laborales y aplicar Ciencia de Datos optimizar rutas y horarios.
Deporte
Al usar información proveniente de sensores adheridos al cuerpo o al equipo usado por un deportista es posible establecer estrategias de mejora del rendimiento.
Aplicaciones en las finanzas
En el área de las finanzas se pueden desarrollar lo que se conocen como modelos predictivos, es decir que buscan tomar datos históricos y predecir el comportamiento a futuro de estos datos.
Aplicaciones en la política pública
En este campo la Ciencia de Datos permite desarrollar estrategia en los ámbitos de salud pública, predicción de demanda de bienes y servicios o reducción de tasas de criminalidad.
Videojuegos
En este caso se pueden extraer los patrones de juego de millones de usuario para analizar esta información y construir modelos que permitan entender el comportamiento del jugador y mejorar su experiencia durante el juego.
Comercio digital
Se puede cuantificar el resultado de la interacción de un usuario con el sitio web de una tienda digital para optimizar la configuración del sitio e incrementar las ventas, sugerir productos dependiendo de los intereses del usuario y medir la efectividad de campañas publicitarias.
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Conclusión
Los que acabamos de ver son apenas unos cuantos ejemplos de uso de la Ciencia de Datos tanto en nuestra vida cotidiana como en la sociedad, pero los ámbitos de aplicación son inimaginables pues siempre que podamos recolectar datos tendremos la posiblidad de extraer información relevante para resolver un problema o definir estrategias de mejora de un negocio, producto o sector en particular.
Y como lo mencionamos en la primera lección este potencial de aplicación en diferentes ámbitos se debe al carácter interdisciplinar que tiene la Ciencia de Datos.
Así que en la próxima lección profundizaremos aún más en este aspecto interdisciplinar y hablaremos en detalle de la relación de la Ciencia de Datos con otras disciplinas del conocimiento y cómo al combinarlas tenemos todos los elementos y herramientas que son la base de lo que hoy conocemos como la Ciencia de Datos.