Inteligencia de Negocios y Data Science: Los datos están transformando la industria
Un grupo de expertos de Universidad Galileo explicó cómo las ciencias de los datos se encuentran transformando la industria y las profesiones del área, en el webinar “Inteligencia de Negocios y Data Science: Los datos están transformando mi profesión y mi industria”.
Durante dos horas que duró el webinar gratuito “Inteligencia de Negocios y Data Science: Los datos están transformando mi profesión y mi industria”, los expertos compartieron conceptos, ideas, recomendaciones y herramientas que ayudarán a resolver las dudas acerca de la Inteligencia de Negocios y la Data Science.
Dr. Jorge Samayoa, Director del Instituto de Investigación de Operaciones (IIO), habló acerca de por qué el análisis de datos ha cobrado tanta popularidad y vigencia en los últimos años.
Según el experto y académico, existen tres tópicos alrededor de Data Science:
- Data Science
- Business Intelligence
- Artificial Intelligence
Este webinar gratuito se llevará a cabo nuevamente el viernes 12 de junio, a las 11 horas. Para inscribirte, entra aquí: Inteligencia de Negocios y Data Science, los datos están transformando mi profesión y mi industria.
“Data Science es un campo interdisciplinario que unifica la estadística, la matemática aplicada, la informática y herramientas tecnológicas, con el objetivo de comprender, analizar y predecir el comportamiento de los datos”, afirmó el Dr. Samayoa.
Business Intelligence está relacionado con cómo tomar decisiones más acertadas y basadas en datos dentro de un negocio.
Este conjunto de herramientas ayuda a las empresas a comprender mejor los resultados de negocio, a anticiparse a ellos y a darles forma por medio de la habilidad de identificar tendencias, modelos y anomalías, y analizarlos.
“A estos procesos se les une la Inteligencia Artificial, un término muy popular y que es el avance tecnológico que le da un empujón a la Data Science”, añadió.
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¿Por que ahora la Data Science es el boom? Existen tres situaciones que se alinearon para que esto ocurriera:
Primero está la evolución de la matemática/estadística, con modelos y teorías para análisis de datos que son antiguas. Después surgieron los lenguajes de programación, así como avances tecnológicos importantes.
Ante la pregunta: ¿Qué se viene en los próximos 10 años dentro de la Data Science? El Dr. Samayoa explicó: “Se vendrá mucha parte de especialización en Data Science. La situación será similar a la de un médico general, que conoce mucho pero en la actualidad las personas buscan más a médicos especialistas”.
“Data Science ya no es el futuro, es el presente y vino para quedarse”, agregó.
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Importancia de tener datos en la empresa
La importancia de tener datos para una empresa radica en la oportunidad de tener un respaldo para saber qué productos o servicios se vendieron, y de qué manera; así como para realizar pronósticos e identificar mejoras.
El Dr. José Ramírez, quien tiene un título en Ingeniería de Texas A&M y una maestría en Investigación de Operaciones de Universidad Galileo, ha trabajado como investigador para proyectos de consultoría en optimización de transporte, análisis de la cadena de suministro y otros, para empresas importantes a nivel mundial.
“Tengo los datos, así que me pregunto: ¿Y ahora qué? Se deben analizar para identificar patrones y comportamientos, así como correlaciones y dependencias”, expuso el Dr. Ramírez.
“Un ejemplo es, si alguien compra el producto A y también requieren el B, entonces es importante tener ambos productos en mi negocio”, agregó.
Los primeros pasos
El Lic. Marco Tulio Gómez, docente en la Maestría de Inteligencia de Negocios en el IIO, explicó que las organizaciones adoptan prácticas de Business Intelligence con el objetivo de mejorar la toma de decisiones por medio del análisis de datos.
“Está de moda una de las mejores estrategias: Self-service Business Intelligence, la cual nos ayuda al acceso y análisis de datos, llevándolo hacia las personas que toman decisiones. Es atractivo para equipos pequeños y es un gran reto a nivel corporativo”, afirma.
Dentro del Self-service Business Intelligence, los datos se le entregarán al usuario final, que no necesariamente será alguien del mundo de las tecnologías de la información, pero tendrá un rol en el área de finanzas y necesita acceso a los datos para generar información.
¿Cómo decidir qué proyectos atacar? Podemos priorizar con el impacto que tendrá en el negocio y la satisfacción de los consumidores de esa información.
“El primer proyecto debería ser de alto impacto y poco riesgo, ya que los riesgos puede ser retos como tener los datos insuficientes”, recomendó el Lic. Gómez.
“Llegará el momento en que se atacarán los proyectos de alto impacto y alto riesgo, pero ya habremos demostrado que la estrategia de inteligencia de negocios está dando resultados y será más fácil obtener apoyo, tiempo y recursos”, añadió.
Data Science y marketing digital
El Ing. Carlos Zelada, académico desde hace más de 15 años, es experto en Ciencia de Datos y actualmente también trabaja como profesor en las maestrías del IIO de Universidad Galileo.
“No soy especialista en marketing, pero cuando se trabaja como data scientist, uno como profesional va tomando cierto expertise. Eso es una muestra de lo completo que es el perfil de un científico de datos”, comentó.
El marketing digital es la aplicación de las estrategias de comercialización realizadas en los medios digitales, en la que existe la posibilidad de mediciones reales de cada una de las estrategias empleadas.
La Data Science le da la dirección y confianza al equipo de marketing digital, al entregarle una proyección de cuál es el costo por hora de la estrategia y las proyecciones.
