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¿Cómo la ciencia de datos es útil para todas las empresas? Data science

¿Cómo la ciencia de datos es útil para todas las empresas? Data science. Uber ha reinventado el transporte. Esa es una exageración si no miramos detrás de la escena para ver cómo Uber ha creado este cambio.

Esta empresa simplifica la tarea de un usuario de reservar un Uber: para que esto sea posible, la empresa recopila big data y emplea la ciencia de la información. A la luz de lo que Uber ha logrado, las empresas que utilizan sus valiosos activos, datos y emplean continuamente la ciencia de datos están avanzando para vencer a la competencia por una milla.

Desde la toma de mejores decisiones, la definición de objetivos, la identificación de oportunidades y la clasificación del público objetivo hasta la elección del talento adecuado, la ciencia de la información ofrece un inmenso valor a las empresas. ¿Cómo obtienen las empresas los conocimientos específicos de la industria de la ciencia de datos?

La ganancia de la industria manufacturera de la ciencia de datos

La ciencia de datos está creando una fabricación basada en la percepción. La convincente historia de la ciencia de datos de Ford indica cómo los fabricantes aprovechan los datos. Desde las conexiones inalámbricas a los sensores en el vehículo, Ford está aprovechando los avances para obtener información sobre el comportamiento del conductor y mejorar los tiempos de producción.

Los fabricantes utilizan datos de alta calidad de sensores colocados en máquinas para predecir las tasas de fallas de los equipos; agilizar la gestión de inventario y optimizar el espacio de la fábrica. Durante mucho tiempo, los fabricantes han estado tratando de abordar el tiempo de inactividad del equipo. La llegada de IoT ha permitido a los fabricantes hacer que las máquinas se comuniquen entre sí: los datos resultantes se aprovechan a través de la ciencia de datos para reducir el tiempo de inactividad no planificado de los equipos.

La respuesta dinámica a las demandas del mercado es otro desafío que enfrenta esta industria: el cambio de línea es el núcleo de la garantía de una respuesta dinámica; Los fabricantes ahora están utilizando la combinación de análisis de datos históricos de cambio de línea con la demanda del producto para determinar las transiciones de línea efectivas. La combinación de modelos estadísticos y datos históricos ha ayudado a anticipar los niveles de inventario en la planta de producción. Los fabricantes pueden determinar la cantidad de componentes requeridos en la planta de producción.

La ciencia de datos entra en cada operación en el comercio minorista

La industria minorista está recogiendo datos de sabiduría que están creciendo exponencialmente aprovechando la ciencia de datos. Los científicos de datos en Rolls Royce determinan el momento adecuado para programar el mantenimiento mediante el análisis de los datos de los motores de los aviones. L’Oreal tiene científicos de datos que trabajan para descubrir cómo varios cosméticos afectan a varios tipos de piel.

Tomemos la experiencia del cliente, por ejemplo. Los minoristas ahora se apoyan en el análisis predictivo para mejorar la experiencia del cliente en todos los dispositivos y canales. El análisis del sentimiento de las revisiones de productos, los registros del centro de llamadas y los flujos de redes sociales permiten a la industria minorista obtener información del mercado y comentarios de los clientes.

En el frente de la comercialización, los minoristas hacen un buen uso del análisis de datos de video para identificar oportunidades de ventas cruzadas, así como también tendencias de compra. Aprenden patrones de comportamiento a partir de sensores de calor y análisis de imágenes para presentaciones promocionales, diseños mejorados y ubicaciones de productos. Con los sensores del producto, obtienen información sobre el uso posterior a la compra.

Cuando se trata de marketing, los minoristas están aprovechando la ciencia de datos para garantizar que las ofertas personalizadas lleguen a los teléfonos móviles de los clientes. Los minoristas promueven la fijación de precios en tiempo real, realizan campañas dirigidas a clientes segmentados a través de canales apropiados y ofrecen ofertas personalizadas a través de análisis web y análisis de comportamiento en línea.

La ciencia de datos también ayuda a los minoristas a beneficiarse de la gestión y el seguimiento del inventario en tiempo real. La telemática Big Data habilitada con GPS ayuda a optimizar las rutas y promover un transporte eficiente. Los minoristas están explotando datos no estructurados y estructurados para respaldar los pronósticos basados ​​en la demanda.

Efecto de la ciencia de datos en el sector de servicios financieros

Las compañías de servicios financieros están recurriendo a la ciencia de datos para obtener respuestas: aprovechan las nuevas fuentes de datos para crear modelos predictivos y simular eventos de mercado, utilizando NoSQL, Hadoop y Storm para explotar conjuntos de datos no tradicionales y almacenar datos diferentes para futuros análisis.

El análisis del sentimiento se ha convertido en otra fuente valiosa para lograr varios objetivos. Con el análisis de sentimientos, los bancos rastrean las tendencias, responden a problemas, controlan los lanzamientos de productos y mejoran la percepción de la marca. Aprovechan al máximo los datos de confianza del mercado para acortar el mercado cuando ocurre un evento imprevisto.

La ciencia de los datos cobra vida para automatizar la gestión del crédito de riesgo. Tomemos Aliloan de Alibaba, por ejemplo. El sistema en línea automatizado dispersa los préstamos a los proveedores en línea que enfrentan la dura prueba de obtener préstamos. Alibaba analiza las calificaciones de los clientes, los registros de transacciones y otra información de los datos recopilados a partir de las plataformas de pago y de comercio electrónico para saber si un proveedor es confiable. Las instituciones financieras están utilizando técnicas innovadoras de calificación crediticia para promover pequeños préstamos automatizados para los proveedores.

Los análisis en tiempo real sirven al propósito de las instituciones financieras para combatir el fraude. Los bancos analizan parámetros como patrones de gastos, saldos de cuentas, detalles de empleo e historial de crédito, entre otros, para determinar si las transacciones son justas y abiertas. Los prestamistas obtienen una comprensión clara de las operaciones comerciales, los activos y el historial de transacciones del cliente a través de calificaciones crediticias que se actualizan en tiempo real.

La ciencia de datos también ayuda a las instituciones financieras a saber quiénes son sus clientes; a su vez, ofrecen productos personalizados, realizan campañas relevantes y crean productos para adaptarse a los segmentos de clientes. Cuando reducir los riesgos es un imperativo para las instituciones financieras, el análisis predictivo cumple su propósito al máximo.

Excursión en la industria de viajes con Data Science

Nos hemos alejado del momento en que las compañías de viajes crearon segmentos de clientes. Hoy en día, obtienen una vista de 360 ​​grados de cada cliente y crean ofertas personalizadas. ¿Cómo es esto posible?

Las compañías de viajes utilizan una combinación de conjuntos de datos de redes sociales, itinerarios, análisis predictivo, orientación de comportamiento y seguimiento de ubicación para llegar a la vista de 360 ​​grados. Por ejemplo, un cliente que visita las páginas de Facebook en Zurich puede ser atraído con ofertas con descuento en vuelos a Suiza.

Delta Airlines había planeado entregar phablet a 19,000 asistentes de vuelo. De esta manera, los asistentes de vuelo capturarían las preferencias de los clientes y las experiencias de viaje anteriores para brindar experiencias personalizadas. La clave aquí es obtener una sola vista del cliente.

Big data crea una diferencia significativa para que las compañías de viajes promuevan viajes más seguros. Los sensores de los trenes y otros automóviles proporcionan datos en tiempo real sobre diversos parámetros a lo largo del viaje. De esta manera, las empresas pueden predecir problemas y, lo que es más importante, prevenirlos. Al integrar los datos históricos, las tendencias avanzadas de reserva y los datos de comportamiento de los clientes, las compañías de viajes garantizan el máximo rendimiento, sin asientos vacantes. Los algoritmos predictivos están resultando útiles para enviar conductores a las estaciones de estacionamiento disponibles. Los datos de fuentes sobre el viento, el clima y el tráfico se utilizan para predecir las necesidades de combustible y los retrasos.

Las empresas utilizan la ciencia de datos de varias maneras. La ciencia de datos está aquí para ofrecer una mejor imagen del negocio: pasar de los resultados estáticos a los dinámicos.

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Por Angel Eulises Ortiz

Consultor en marketing online, SEO , SEM ; Blogger, curioso; amante de la tecnología, que quiere entender su entorno, la evolución de la publicidad e Internet; tel- ☎ : +573214800273