La ciencia de los datos

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La ciencia de datos sirve  para aumentar y ayudar a las decisiones y acciones basadas en datos en todas las organizaciones, independientemente del tamaño, la industria o el dominio de la aplicación.

“el dato es el activo estratégico más importante”. “En el proceso de toma de decisiones,
el dato es clave. Con los datos se habilitan nuevos modelos de negocio

En esta era de todo digital, los datos ahora informan y potencian las cosas transformadoras que nos rodean.

Esto incluye cultura organizacional de ciencia de datos, detección temprana de fenómenos importantes, predicción (pronóstico) de los resultados por venir, modelado prescriptivo (optimización) para mejores resultados, automatización robótica de procesos complejos y / o redundantes, y aprendizaje automático profundo para inteligencia empresarial de los activos de datos.

Uno de los resultados de la transformación digital es la creación de empresas inteligentes, capaces
de tomar decisiones en base a los datos. “Pero las empresas tienen el reto de tener que integrar
los datos internos y externos a ellas mismas para sacar provecho al negocio”, comentó Ana Lacuna,
account manager en Microstrategy

El Dr. Kirk Borne, Principal Data Scientist y Asesor Ejecutivo de Booz Allen Hamilton, describe las 10 principales tendencias en Data Science y AI

IoT – Internet del contexto

lo nuevo de IoT es el nuevo conjunto de proposiciones de valor que ofrece. Ahora vemos sensores ubicuos que emergen en muchas cosas diferentes, desde su ropa hasta los satélites en órbita . Este “internet de todo”, cuando está equipado con análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático en el borde, conduce a conceptos cargados de valor como Edge Computing, Edge Analytics, Analytics of Things y mi favorito: Internet of Context.

Algunos han dicho que la era actual de coexistencia integrada de sensores, datos y análisis representa una nueva “Era de contexto”. Específicamente, la transmisión de datos de los sensores IoT proporciona un contexto rico e importante para todas nuestras otras fuentes de datos, procesos y decisiones. Diría que Internet solía ser una cosa , pero ahora, las cosas son Internet.

 Hipersonalización – True SegOne

La personalización es otro concepto bien utilizado y establecido, particularmente en el marketing y las interacciones digitales del usuario. Sin embargo, muchas de esas experiencias personalizadas se basan en personas (por ejemplo, segmentos de clientes). Estas experiencias ahora pueden ser verdaderamente personalizadas, evolucionando jerárquicamente desde un amplio grupo de personas hasta SegOne (segmento de uno).

La hiperpersonalización está basada en fuentes de datos ricas, contextuales, intencionales y no intencionales: datos espacio-temporales (de aplicaciones móviles / sociales e interacciones digitales), escapes digitales (desde aplicaciones móviles e interacciones digitales) y rutas sociales (desde aplicaciones sociales e interacciones digitales). Entiende la idea: nuestras aplicaciones e interacciones digitales generan señales que reflejan nuestros intereses, comportamientos, preferencias y objetivos personales. La hiperpersonalización de servicios y productos atrae nuestra atención y nos deleita con el contenido correcto, en el momento correcto, en el lugar correcto y en el contexto correcto. ¡No se necesitan personas!

AI: Aumento y amplificación de inteligencia

AI es simplemente otra palabra de moda que se usa demasiado, se exagera y se gasta. Lo que hace que la “IA” sea nueva y especial es que muchos de los expertos en IA ahora insisten en que no estamos hablando de inteligencia “artificial”. Este último (que es lo que vemos en las películas y escuchamos en las discusiones de los medios sobre los robots) se llama más apropiadamente AGI: Inteligencia Artificial General.

A lo que AI debería referirse (y ahora se está refiriendo) es de hecho Aumento, Amplificación e Inteligencia Asistida. Son los humanos que ayudan a las máquinas (en tareas que requieren conocimiento y conocimiento del dominio humano) y las máquinas que ayudan a los humanos (en tareas complejas, más allá de las capacidades cognitivas humanas).

Esa es la IA que necesitamos y la IA que no nos quitará nuestros trabajos, pero hará que nuestros trabajos sean más satisfactorios e interesantes.

 Inteligencia de la máquina: conducir cosas autónomas

La Inteligencia Artificial (MI) es esencialmente la implementación de la IA en cosas accionables: productos y procesos. MI se ve en la automatización, chatbots, aplicaciones de visión por computadora y otras aplicaciones orientadas a tareas. La aparición de MI habilita la corporación algorítmica “matemática”. Para aquellas tareas que una máquina puede hacer, las máquinas ahora están siendo capacitadas para hacerlas.

MI, está informado e impulsado por datos, desde sensores y otras fuentes. Los vehículos autónomos son solo un ejemplo de cosas “autónomas” que automatizarán o aumentarán las capacidades e impulsarán el éxito dentro de las organizaciones.

AR – Colocando datos ante tus ojos

La Realidad Aumentada (AR) se está convirtiendo en una herramienta seria en muchos dominios de aplicaciones. Estos incluyen operaciones de campo, fabricación, respuesta ante desastres, programas de capacitación para tareas complejas, búsqueda y selección de actividades de logística, gamificación de aprendizaje y visualizaciones inmersivas de datos e información en 3D.

AR es también una característica principal de las tecnologías gemelas digitales . Los gemelos digitales están cambiando el juego en la fabricación, el control y el mantenimiento de objetos físicos complejos, procesos y sistemas. Cuando se combina con la transmisión de datos de IoT desde un activo físico, la réplica digital del activo permite realizar análisis de diagnóstico (¿qué sucedió?), Predictivo (¿qué sucederá?) Y prescriptivo (¿cómo podemos optimizar lo que sucederá?) Para aplicar virtualmente después, antes y durante los eventos que ocurren en el activo físico.

Behavioral Analytics – Modelando nuestra jerarquía de necesidades

La ciencia del comportamiento humano es más antigua que todas nuestras capacidades analíticas y de datos. Ahora tenemos datos y análisis para construir modelos predictivos (¿qué sucederá?) Y prescriptivos (¿cómo podemos optimizar lo que sucederá?) De los comportamientos humanos. Dado que la mayoría de nuestras aplicaciones digitales, o quizás todas, involucran a seres humanos, el análisis conductual debería ser y se está convirtiendo en un componente central de muchos dominios de aplicaciones: marketing, ciberseguridad, salud y más.

El modelado de las necesidades, intereses, intenciones, motivaciones y acciones humanas generará una gran cantidad de conocimientos e inteligencia procesable en muchas industrias y organizaciones. Gracias Abraham Maslow por enunciar nuestra jerarquía de necesidades, ¡realmente lo necesitábamos!

Graph Analytics – Tomando la etapa central

Las bases de datos de gráficos y los datos vinculados (como las bases de datos semánticas) representan la verdadera estructura de datos de nuestro mundo. La estructura de datos naturales del mundo no son filas y columnas (hojas de cálculo), sino un gráfico. El análisis de gráficos explota esta verdadera estructura de cosas (incluidos los datos contextuales de IoT) en formas más potentes y perspicaces de lo que podrían lograr otras instancias de tecnologías de bases de datos. Las aplicaciones incluyen lavado de dinero, detección de redes de fraude, análisis de causa raíz y atribución de marketing.

Journey Sciences – Contando la historia de tus datos

Las ciencias del viaje corresponden a la aplicación de análisis de viajes (incluido el análisis de gráficos) sobre datos espacio-temporales de personas, procesos y productos. El viaje es poderoso tanto para modelos predictivos como prescriptivos.

Las ciencias del viaje representan otra metodología natural para el análisis de datos (como gráficos) que son importantes para las industrias, desde las telecomunicaciones hasta la atención médica y más, ya que los viajes son esenciales para la comprensión, la toma de decisiones y la narración de historias.

La economía eXperience – X marca el lugar

Design Thinking es un componente central de cualquier proceso de creación e innovación. Eso incluye diseños digitales (incluidos los modelos de ciencia de datos) que están diseñados para el consumo humano. El diseño debe tener en cuenta la experiencia del usuario (UX), cliente (CX), empleado (EX) u otra parte interesada (por ejemplo, paciente o estudiante de atención médica).

El éxito o el fracaso de las aplicaciones digitales ahora depende del UX. El éxito o el fracaso de las aplicaciones de marketing y ventas ahora depende del CX. El éxito o el fracaso de la retención de los empleados ahora depende del EX. La empatía humaniza el diseño, y X marca el punto óptimo en la economía digital.

DataOps – DevOps para datos

El acelerado mundo de análisis de datos exige una mentalidad y un proceso ágiles. Podemos llamar a eso “DevOps for Data”, o simplemente “DataOps”. Las características de Agile incluyen ciclos de desarrollo incremental, iterativo, flexible, a prueba de fallas y MVP (Producto mínimo viable).

DataOps ofrece rápidos análisis de requisitos, V & V (verificación y validación) de modelos, lecciones aprendidas, ideas, retorno de la inversión, innovación y gran valor de sus activos de big data. Antes de llevar su producto a la carretera, lleve DataOps a su producto.

 

Los datos son los cimientos de la empresa digital, y el éxito en la transformación digital se define por la capacidad de cada empresa para utilizar sus datos en la creación de nuevas oportunidades. Esta perspectiva requiere datos seguros, oportunos, precisos, extraídos correctamente, aplicables a cada contexto, y organizados de manera apropia

Partiendo de la importancia del Dato es importante crear una estrategia de BIG DATA en la empresa.

En nuestro siguiente articulo hablaremos sobre la estrategia de establecer Big Data para el manejo de gran cantidad de datos y convertirlos en valor.

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