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¿Qué es?

El Análisis de Datos, también conocido como Ciencia de Datos, es una naciente de aplicación de técnicas científicas derivadas de las ciencias de la computación, la estadística aplicada, las matemáticas en general e incluso la física. El término Ciencia de Datos es, ahora, el más conocido, pero no hace mucho dentro de las ciencias computacionales se le conocía como Minería de Datos.

Existen ejemplos muy famosos como el sistema recomendador de Netflix que determina que nueva serie o película nos puede gustar a partir de nuestro historial de películas vistas generando busqueds personalizadas, o también en el estudio de la señal del bosón de Higgs.

¿Cómo?

Y entonces ¿cómo funciona el análisis de datos? Si tu empresa se dedicara a distribuir un producto perecedero a diferentes puntos de venta a nivel nacional, una necesidad inmediata sería minimizar la devolución de productos dependiendo del consumo en cada punto de venta. Esto se puede lograr analizando los datos referentes al tipo de producto, gramaje, cuántas piezas tiene, patrones de consumo por zona geográfica y analizar de forma cruzada todas estas variables para saber de qué dependen las devoluciones en cada punto de venta. Adicionalmente nos gustaría saber qué tipos de clientes son los que más consumen Para hacer esto se pueden usar varias técnicas estadísticas y computacionales, todo el punto es detectar qué tipo de productos o clientes regresan más productos, cualquiera que estos sean, para así poder regular la venta para esos específicos casos.

Otro aplicación común es la de análisis de sentimientos. Hoy en día es imposible pensar en tener un negocio con impacto global sin que este tenga  una presencia en una o varias redes sociales para tener un contacto más cercanos con tus clientes. Pero cualquier community manager sabe que hacerse cargo de las redes sociales de una empresa implica dos cosas: una gran cantidad de mensajes que se pueden dividir en mensajes de apoyo o positivos, mensajes neutrales que pueden contener dudas hacia la empresa sobre algún particular y mensajes negativos que pueden ser de reclamo o enojo; el otro aspecto que implica hacerse cargo de las redes sociales de una empresa es descartar todos los mensajes de spam que pueden llegar.  A través del uso de la probabilidad y técnicas computacionales podemos clasificar los mensajes como spam para ignorarlos, como positivos para agradecerlos, como dudas para responderlas y como negativos para atajarlos.

¿Para qué?

A partir de los 80’s las computadoras personales se popularizaron y sus costos han seguido disminuyendo, hoy en día cerca del 90% de los mexicanos posee un teléfono celular inteligente. A partir de los 90’s el acceos a internet se popularizó y el concepto de comercio en línea ahora es común a todos. En este contexto podemos especificar la cantidad de información que se genera es masiva y practicamente imposible de rastrear con métodos convencionales.

El análisis de datos surge precisamente para poder analizar todo este volumen de información de forma sistematizada con el fin de dar conclusiones puntuales y objetivas. En esta entrada hemos presentado dos aplicaciones muy comunes de la ciencia de datos que puedes usar en tu empresa para ser más productivo.