{"id":83227,"date":"2015-11-10T10:35:35","date_gmt":"2015-11-10T10:35:35","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/la-ciencia-de-datos-al-servicio-de-la-analitica-digital\/"},"modified":"2015-11-10T10:35:35","modified_gmt":"2015-11-10T10:35:35","slug":"la-ciencia-de-datos-al-servicio-de-la-analitica-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/la-ciencia-de-datos-al-servicio-de-la-analitica-digital\/","title":{"rendered":"La ciencia de datos al servicio de la anal\u00edtica digital"},"content":{"rendered":"

Todos llevamos a un analista dentro y los datos se est\u00e1n convirtiendo en algo imprescindible pero, \u00bfsabemos realmente transformar datos en conocimiento? Existen varias disciplinas como la Anal\u00edtica Web, Data Science <\/a>o la Arquitectura Big Data<\/a> que tienen este objetivo y por eso, Jose Ram\u00f3n Cajide, profesor del M\u00e1ster de Anal\u00edtica Web <\/a><\/strong>de DKS<\/strong> y analista digital en el Arte de Medir<\/a><\/strong>, nos cuenta qu\u00e9 es la ciencia de los datos en el siguiente art\u00edculo.<\/p>\n

La ciencia de datos al servicio de la anal\u00edtica digital<\/strong><\/h2>\n

Vivimos un momento en el que los datos, esas representaciones simb\u00f3licas que sirven para describir atributos de una variable, ya sea de forma cuantitativa o cualitativa, son parte vital y la base sobre la que se sustentan t\u00e9rminos como Big Data, Digital Analytics, Marketing Analytics o Data Science.<\/strong><\/p>\n

Estoy convencido de que en alg\u00fan momento habr\u00e1s le\u00eddo o escuchado a muchos hablando sobre todos o algunos de estos temas por lo que no voy a detenerme mucho con los primeros para acercarte al \u00faltimo de ellos, el de Data Science, no sin querer resaltar que todas esas disciplinas tienen un mismo objetivo: transformar datos en conocimiento.<\/p>\n

Y es que metidos ya de lleno en la era big data, donde pr\u00e1cticamente no existen limitaciones en los sistemas y tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n para la extracci\u00f3n, procesado y almacenamiento masivo de datos, todav\u00eda debemos enfrentarnos al gran reto de poder convertir grandes vol\u00famenes de datos en informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones dentro de los m\u00e1s diversos \u00e1mbitos como las finanzas, la medicina, la agricultura, la educaci\u00f3n o el marketing entre otros.<\/p>\n

Y es precisamente en el mundo del marketing, y en concreto en el marketing digital, entendiendo tanto aspectos del marketing online como offline, en donde quiero profundizar.<\/p>\n

Con ingentes cantidades de datos generadas por el cada vez mayor n\u00famero de plataformas de publicidad, afiliaci\u00f3n, email marketing, anal\u00edtica, redes sociales, etc. integradas o conectadas con nuestros activos digitales, ya sea una web o una app, las empresas centran ahora sus esfuerzos en aprender a recoger e integrar todas esas fuentes de datos con el fin de poder obtener un mayor conocimiento sobre sus usuarios con el fin de definir aquellas estrategias con las que posicionarse\u00a0 en un mercado cada vez m\u00e1s competitivo y en el que no siempre la empresa m\u00e1s grande tiene la \u00faltima palabra.<\/p>\n

Con la expansi\u00f3n de las tecnolog\u00edas basadas en sistemas inform\u00e1ticos en la nube y lo servicios SaaS (Software as a Service) como los ofrecidos por los gigantes de internet (Google, Amazon o Microsoft entre otros), cualquier empresa puede tener acceso a una infraestructura y capacidad de procesamiento, antes s\u00f3lo al alcance de un gran presupuesto, dejando de ser una debilidad a la hora de planear una estrategia de futuro.<\/p>\n

Sin embargo, es todav\u00eda en el campo de la transformaci\u00f3n del dato en conocimiento, donde las grandes empresas juegan con ventaja, al poder incorporar a sus plantillas equipos de estad\u00edsticos, matem\u00e1ticos y analistas altamente cualificados. Con el aumento de la velocidad de generaci\u00f3n de los datos y la necesidad de obtener de \u00e9stos informaci\u00f3n en tiempo real, ya no es suficiente con contar con un equipo de analistas que exploren los datos de forma manual.<\/p>\n

La gran variedad de datos y los distintos tipos de problemas e hip\u00f3tesis que se nos plantean hacen que las tareas de interpretaci\u00f3n y de an\u00e1lisis sean cada vez m\u00e1s complejas por lo que se buscan aquellos principios, procesos y\u00a0 t\u00e9cnicas que nos permitan comprender cualquier fen\u00f3meno mediante el an\u00e1lisis automatizado de los datos y es aqu\u00ed donde entra en juego la ciencia de datos.<\/p>\n

La ciencia de datos act\u00faa no s\u00f3lo como soporte para la toma de decisiones basadas en datos hasta el punto que muchas decisiones son tomadas autom\u00e1ticamente por sistemas inform\u00e1ticos, tal y como sucede, por ejemplo, en los sistemas de pujas que emplean las distintas plataformas publicitarias en internet, los sistemas de recomendaci\u00f3n de productos o los algoritmos de posicionamiento entre muchos otros que nos rodean.<\/p>\n

En marketing digital, las empresas son cada vez m\u00e1s conscientes de la necesidad de medir, de recoger datos sobre lo que los usuarios hacen a trav\u00e9s de todos sus dispositivos (smartphones, ordenadores personales, tablets, smarttv, etc.) y sobre qu\u00e9 activos digitales interact\u00faan (online, mobile, redes sociales, website, etc.) con el fin de optimizar campa\u00f1as, canales, procesos, \u2026 sus beneficios.<\/p>\n

Surgen as\u00ed m\u00faltiples plataformas que recolectan distintos tipos de datos sobre campa\u00f1as, clickstream, encuestas, competencia, etc. Es la anal\u00edtica digital la que nos sit\u00faa entonces en el campo del an\u00e1lisis de todos esos datos, en entender qu\u00e9 es lo que ha pasado para intentar predecir el futuro.<\/p>\n

La anal\u00edtica digital se vuelve cada d\u00edas m\u00e1s compleja al hacerse necesario integrar, interpretar y generar de forma \u00e1gil conocimiento sobre un creciente n\u00famero de canales, tecnolog\u00edas y caminos seguidos por los usuarios durante su proceso de decisi\u00f3n de compra.<\/p>\n

\u00bfEn qu\u00e9 puede ayudarnos la Ciencia de Datos<\/em>?<\/strong><\/h3>\n

En ciencia de datos se define un principio por el cual un proceso de miner\u00eda de datos (data mining<\/em>) tiene una serie de etapas definidas en algunas de las cuales se aplican los sistemas inform\u00e1ticos como el descubrimiento autom\u00e1tico (machine learning<\/em>) para la obtenci\u00f3n de patrones.<\/p>\n

Dicho proceso de miner\u00eda de datos nos permite resolver diferentes problemas de negocio como \u00bfqu\u00e9 clientes tienen una mayor sensibilidad a una determinada oferta?, \u00bfqu\u00e9 clientes tienen una mayor probabilidad de cancelar su suscripci\u00f3n?, \u00bfc\u00f3mo evolucionar\u00e1 la tasa de captaci\u00f3n de nuevos usuarios en nuestro sitio web?, \u00bfqu\u00e9 productos debemos ofrecer a cada segmento de clientes?, \u00bfqu\u00e9 productos son comprados conjuntamente? \u00bfqu\u00e9 tipos de art\u00edculos son le\u00eddos por ciertos segmentos de lectores?, \u00bfcu\u00e1les son los principales atributos que nos sirven para conocer las preferencias de nuestros lectores?, \u00bfcu\u00e1l ha sido el impacto de la \u00faltima campa\u00f1a en televisi\u00f3n en nuestras ventas online?.<\/p>\n

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La ciencia de datos nos provee de un conjunto de t\u00e9cnicas y algoritmos que nos ayudar\u00e1n a dar respuesta a dichas preguntas mediante la generaci\u00f3n de modelos a partir de los cuales podremos entender y evaluar nuestras hip\u00f3tesis.<\/p>\n

Entre estas t\u00e9cnicas existen sistemas de clasificaci\u00f3n basados en probabilidades que pretenden ubicar a cada individuo de una muestra en una o varias clases o grupos (classification<\/em>); sistemas de regresi\u00f3n que tratan de predecir el valor de una determinada variable (regression<\/em>); sistemas para encontrar entidades similares (similarity matching<\/em>); sistemas para agrupar individuos de una poblaci\u00f3n por similitudes (clustering<\/em>); sistemas para descubrimiento de relaciones entre entidades en base a las transacciones en las que est\u00e1n presentes (associations<\/em>); sistemas para descubrir el comportamiento t\u00edpico de un individuo, grupo o poblaci\u00f3n (profiling<\/em>); sistemas para predecir conexiones entre datos o individuos (link prediction<\/em>); sistemas para reducir la dimensionalidad de los datos y facilitar el trabajo con los mismos (data reduction<\/em>) o sistemas para ayudar a entender que eventos influyen en otros (causal analysis<\/em>).<\/p>\n

La aplicaci\u00f3n de dichas soluciones requerir\u00e1 el seguimiento de un proceso que comienza con el entendimiento del negocio<\/strong> y el problema al que queremos dar respuesta y para lo cual se requieren dosis de creatividad.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n debemos comprender los datos<\/strong> que tenemos y a partir de los cuales se construir\u00e1 el modelo ya que en ocasiones haremos uso de datos hist\u00f3ricos que no fueron obtenidos para dar respuesta a nuestro problema actual o recurriremos a datos de diferentes fuentes que son obtenidos de poblaciones distintas.<\/p>\n

En la fase de preparaci\u00f3n<\/strong> tendremos que manipular y convertir los datos con el fin de facilitar el trabajo con los mismos (Data wrangling<\/em>).\u00a0 Nos enfrentaremos a datos incoherentes, incompletos, mal formateados, con valores extremos, etc que deberemos transformar, combinar, escalar o estandarizar. Se estima que entre un 50 por ciento y 80 por ciento del tiempo en proyecto de an\u00e1lisis se dedica a estas tareas de limpieza de datos.<\/p>\n

El objetivo final es la creaci\u00f3n de un modelo,<\/strong> es decir, unas reglas, un algoritmo o patr\u00f3n que recoja la mayor variabilidad existente en el conjunto de datos. Es en esta fase de modelado cuando tendremos que decidir qu\u00e9 algoritmos vamos a aplicar a nuestros datos, pudiendo optar por el uso de m\u00e9todos supervisados (predicen un dato a partir de otros datos hist\u00f3ricos) o no supervisados (tratan de descubrir un patr\u00f3n o una tendencia en los datos).<\/p>\n

En la fase de evaluaci\u00f3n<\/strong> aplicaremos nuevas t\u00e9cnicas para comprobar que el modelo extra\u00eddo de nuestros datos es generalizable. Se trata de descartar que no hemos construido un modelo ajustado en exceso\u00a0 a nuestros datos, que los describe con gran precisi\u00f3n pero que no puede ajustarse a nuevos conjuntos de datos.<\/p>\n

Evaluaremos, adem\u00e1s, si el modelo da respuesta a los objetivos de negocio iniciales y servir\u00e1 de apoyo en las tomas de decisiones.<\/p>\n

La \u00faltima fase, no presente en todas los proyectos, es la de implementaci\u00f3n<\/strong> del modelo a trav\u00e9s de alg\u00fan sistema inform\u00e1tico o dentro de alg\u00fan proceso de negocio. As\u00ed, un modelo que sirva para recomendar a un usuario un determinado producto en funci\u00f3n los productos por los que ha mostrado inter\u00e9s mientras navega por un sitio web y\/o de acuerdo a los gustos de otros usuarios con perfiles similares, deber\u00e1 estar disponible en un entorno que permita el env\u00edo de datos al modelo y que a su vez nos permita recibir la predicci\u00f3n del modelo para aplicarla en tiempo real durante la navegaci\u00f3n del usuario.<\/p>\n

Proyectos como Microsoft Azure, Amazon ML, Google Prediction API o BigML nos permiten hacer uso de estas t\u00e9cnicas y algoritmos, lo que produce una reducci\u00f3n a las barreras de entrada a la aplicaci\u00f3n de soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico que nos permitan transformar datos en informaci\u00f3n accionable apoy\u00e1ndonos en las matem\u00e1ticas y la estad\u00edstica.<\/p>\n

Si te interesa el mundo de la anal\u00edtica web o todo lo relacionado con los datos, no dudes en pedir informaci\u00f3n sobre nuestros masters a:<\/p>\n

elsa.duran@dks.digital<\/strong> o llama al\u00a091 577 83 41<\/strong><\/p>\n

–M\u00e1ster de Anal\u00edtica Web <\/a><\/strong><\/p>\n

Fecha inicio: 27 de noviembre<\/p>\n

–M\u00e1ster de Data Science Online<\/a><\/strong><\/p>\n

Fecha inicio: 13 de noviembre<\/p>\n

–M\u00e1ster de Big Data<\/a><\/strong><\/p>\n

Fecha inicio: 13 de noviembre<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Todos llevamos a un analista dentro y los datos se est\u00e1n convirtiendo en algo imprescindible pero, \u00bfsabemos realmente transformar datos en conocimiento? 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