¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo emergente de la ciencia de la información que utiliza algoritmos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otras herramientas digitales avanzadas para examinar y extraer conocimiento y valor de enormes conjuntos de datos estructurados y no estructurados, conocidos como Big Data. Los datos estructurados son información que ya está organizada o que se puede organizar fácilmente, como la información en hojas de cálculo. Los datos no estructurados son información como fotografías, vídeos y audio que deben organizarse antes de poder analizarse. La ciencia de datos tiene una amplia variedad de aplicaciones y se utiliza en muchos campos, desde los negocios hasta la medicina y la educación. Por ejemplo, la NASA utiliza técnicas y algoritmos de ciencia de datos para comparar automáticamente fotografías estelares a lo largo del tiempo, lo que le ayuda a descubrir cometas y exoplanetas.

¿Por qué es importante la ciencia de datos para los negocios?

Las empresas, incluso las relativamente pequeñas, generan cantidades masivas de datos a través de sus procesos diarios normales, incluidos datos demográficos de los clientes, interacciones con los clientes, información de ventas, información logística y de envío, información de productos e información interna de empleados y comunicaciones. Estos datos se pueden registrar y organizar, y las empresas pueden luego extraerlos para obtener información no sólo sobre sus clientes sino también sobre la eficiencia de su modelo de negocio y otros aspectos de su funcionamiento. Pero analizar estos datos y darles un buen uso requiere experiencia para evitar el riesgo de ahondar en una gran cantidad de datos y sacar conclusiones incorrectas y, por lo tanto, inútiles.

¿Cómo aporta valor a la ciencia de datos al negocio?

La ciencia de datos toma un activo que ya tiene —datos— y extrae de él conocimientos e información que pueden usarse para crear estrategias comerciales óptimas y más dinámicas. Puede ayudar a pintar una imagen más precisa tanto de quiénes son sus clientes como de lo que quieren de usted. La ciencia de datos es capaz de reconocer y resaltar patrones en los datos y separar la información que es importante y valiosa para su negocio de la información que puede ignorarse o dejarse de lado. La ventaja tecnológica que proporciona la ciencia de datos puede dar a cualquier empresa una ventaja sobre su competencia en un mundo de creciente dependencia de la información.

¿Está mi empresa lista para la ciencia de datos?

Que su empresa esté preparada para la ciencia de datos depende de varios factores. Muchas empresas han recopilado más información de la que creen, por lo que contratar a un consultor externo para que revise su posición podría ser útil para casi cualquier empresa con planes para el futuro. Como mínimo, contar con un experto que proporcione una comprensión más clara de cómo y por qué una empresa podría beneficiarse de la ciencia de datos puede facilitar cualquier decisión estratégica posterior que una empresa deba tomar. Para que una empresa esté preparada para utilizar la ciencia de datos, primero debe ser consciente del compromiso que implica hacerlo. En muchos casos, si no en la mayoría, una estrategia de ciencia de datos debe integrarse en la transformación digital general de una empresa porque el poder y la eficacia de muchas opciones tecnológicas avanzadas para los negocios, como Big Data, computación en la nube y similares, mejoran cuando se utilizan en cooperación entre sí. Para extraer el mayor valor y resultado de la ciencia de datos, una empresa debe aplicarla junto con estas otras opciones.

¿Cómo puedo preparar mi negocio para la ciencia de datos?

Cualquier empresa interesada en la ciencia de datos debe contar con un experto que examine su situación actual en términos de ingesta de datos y activos, infraestructura de red y TI, personal capacitable actual (o la posible creación de nuevos puestos) que podría manejar cuestiones de ciencia de datos en el futuro y otras consideraciones similares. Para algunas empresas, “prepararse” para la ciencia de datos puede no ser necesario, o al menos no en el contexto tradicional de expansión empresarial. Hay otras opciones disponibles. Por ejemplo, contratar una empresa externa con amplia experiencia en ciencia de datos y otras tecnologías avanzadas podría ser más fácil y eficiente para las empresas que desean comenzar a trabajar de inmediato para aprovechar al máximo sus datos. Un punto de vista objetivo y externo podría ser más adecuado para la implementación que intentar construir una nueva sección de su departamento de TI desde cero. Incluso si tiene empleados en plantilla que posiblemente podrían cumplir con los requisitos, es posible que no tengan la capacidad o la experiencia para superar las expectativas y dar un salto en la curva de valor.

¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el Big Data?

La ciencia de datos y el Big Data pueden superponerse sustancialmente, pero es importante comprender qué distingue a uno del otro. El término general Big Data se refiere a la explosión actual de datos que estamos experimentando en la era digital, incluida la recopilación y explotación de grandes conjuntos de datos y las formas en que se registran y almacenan los datos. La ciencia de datos es un término académico más específico que se refiere a las diversas técnicas utilizadas para examinar y analizar conjuntos de datos masivos. La ciencia de datos abarca cuestiones de estadística y modelado estadístico y la forma en que se organizan y clasifican los datos. A menudo se centra en encontrar patrones, valores y conocimientos en conjuntos de datos masivos. Para simplificar, la ciencia de datos se refiere a la ciencia de la información, mientras que Big Data trata de la aplicación de la ciencia de datos a la información en el mundo real.

¿Necesito científicos de datos para mi negocio?

Lo más probable es que su empresa se beneficie de las aportaciones de los científicos de datos, pero esto no significa que deba contratarlos directamente. Algunas empresas (especialmente las centradas en la tecnología y aquellas que han experimentado una transformación digital completa) cuentan con analistas de datos internos y departamentos centrados en la ciencia de datos y el Big Data. Pero contratar a un experto o consultor externo podría ser más práctico y eficiente (es decir, menos costoso). Los científicos de datos de una consultoría pueden ayudar a una empresa según sus necesidades únicas, como un proyecto específico, mediante consultas periódicas o de forma continua. Un especialista en datos externo a menudo puede proporcionar una visión más clara y objetiva de los activos de datos de una empresa y, de ese modo, arrojar luz sobre puntos ciegos que la empresa podría no conocer.

¿Cómo puede la ciencia de datos afectar el crecimiento de una empresa?

Al aplicar la ciencia de datos, una empresa puede comprender mejor las necesidades de sus clientes y empleados. Puede identificar patrones en las preferencias de los clientes que nunca antes había visto y mejorar el envío y la logística de arriba a abajo. Como resultado, la ciencia de datos permite a las empresas aprovechar nuevas oportunidades de crecimiento y mejorar sus resultados mediante mejoras sencillas en la eficiencia. Debido a que el volumen de datos en Big Data es tan inmensamente grande, ningún ser humano, ni siquiera un equipo de seres humanos, puede examinarlos en un período de tiempo razonable. La ciencia de datos es la clave para obtener conocimientos y beneficios de toda la información que una empresa posee pero que no puede analizar y aplicar por sí sola.

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Las empresas deben tener mucho cuidado al utilizar los términos “Ciencia de Datos” y “Big Data” Son más que simples palabras de moda que utilizan las empresas para sonar actualizadas. La ciencia de datos se refiere a un conjunto de técnicas computacionales y matemáticas, y el Big Data es la materia prima que utiliza la ciencia de datos. Y, como todos los procesos, la ciencia de datos conlleva riesgos y recompensas. Puede guiar su negocio hacia una mayor eficiencia y eficacia en casi todas las áreas. Puede ayudarle a optimizar las prácticas, desde la publicidad hasta el inventario. Pero también puede abrumarlo y cegarlo, atrapándolo en una mentalidad “solo de datos”, lo que podría desviar y detener el pensamiento crítico con respecto a su negocio. Si desea utilizar Big Data para ayudar a su empresa a crecer y tener éxito, necesita un socio capacitado y experimentado que lo guíe.

La ciencia de datos existe desde hace mucho tiempo, pero su implementación en los negocios es relativamente reciente, con el avance y mayor accesibilidad a tecnologías de computación más sofisticadas. Big Data es producto de desarrollos avanzados en el almacenamiento de información, ya sea en dispositivos físicos o facilitados por Internet y servicios en la nube. Tanto la ciencia de datos como el big data continúan cambiando y evolucionando dinámicamente a medida que las empresas los integran en sus modelos de negocio y conocen sus ventajas e inconvenientes. Muchas empresas ya tienen enormes cantidades de información sobre sus clientes que simplemente está inactiva en un servidor o en una vieja base de datos en algún lugar, esperando ser analizada y puesta en uso. Y muchas empresas no están seguras de qué hacer con los datos recopilados. Aún más personas no son conscientes de cómo se puede utilizar para ayudar a sus equipos ejecutivos a guiar su negocio hacia el futuro. En pocas palabras, tener Big Data no significa que estés usando Big Data.

Entonces, ¿qué es exactamente el Big Data y cuál es su relación con la ciencia de datos?

Estrictamente hablando, Big Data se refiere a conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos en términos de las características que deben analizarse para producir una respuesta adecuada a una pregunta determinada. El análisis de datos implica técnicas computacionales y matemáticas que utilizan el conocimiento y la tecnología disponibles para procesar los datos y extraer información, patrones y conocimientos que de otro modo estarían ocultos y que luego pueden usarse para automatizar procesos y tomar decisiones mejor informadas.

Big Data tiene aplicaciones en todo el espectro empresarial, desde recomendaciones de clientes hasta estrategias de ventas, transporte y eficiencia logística, y resultados de atención médica. Puede tener un impacto dramático en sus resultados, pero sólo si lo incorpora correctamente a las operaciones de su negocio. La implementación de cualquier nueva tecnología y práctica debe realizarse correctamente para evitar que el proceso sea más problemático de lo que vale. Trabajar con expertos como Blue Ocean Global Technology, que son inteligentes, ágiles y capaces de diseñar y implementar rápidamente la mejor estrategia de Big Data para usted y su empresa, puede marcar la diferencia.

Sepa con qué está lidiando

Big Data ha evolucionado hacia nuevas formas y volúmenes de información derivados de actividades y procesos comerciales típicos. En cierto modo, es simplemente una extensión de los análisis que la mayoría de las empresas siempre han realizado sobre aspectos de sus operaciones, como inventarios y demografía de los clientes. Pero con Big Data, la cantidad, la aplicación y la creación de datos crecen exponencialmente.

En el mundo del Big Data todo se registra y analiza, lo que da como resultado volúmenes masivos de información. Seleccionar y analizar esta información utilizando las herramientas matemáticas y computacionales más avanzadas disponibles proporciona a las empresas información y orientación valiosas.

Antes de la revolución digital y el surgimiento del Big Data, los clientes entraban a una tienda física, compraban algo (a veces en efectivo) y luego se iban. La empresa actualizaría su inventario y tal vez tomaría nota de algunas tendencias generales de compras. Pero hoy en día, debido a las redes, Internet, los teléfonos inteligentes y otros avances tecnológicos similares, las cosas son muy diferentes.

Una tienda puede hacer ping a la ubicación de un cliente a través de su teléfono, creando puntos de datos de qué tan ocupada está una tienda en un momento dado. Este conjunto de datos podría combinarse con datos disponibles públicamente, como el clima y la hora del día, para determinar cómo estos factores afectan el tráfico peatonal. Las tendencias en el inventario no solo se pueden medir y actualizar con precisión, sino que también se pueden proyectar con precisión en el futuro, para que las tiendas puedan saber qué artículos almacenar. Si los clientes utilizan el Wi-Fi de una tienda, los datos producidos se pueden registrar y analizar. Se registra toda la información del punto de compra, incluidos los tipos de pago, las direcciones de correo electrónico y la velocidad de compra. Y estos son ejemplos de información en tiendas físicas sólo para empresas físicas.

En línea, se almacena información relacionada con cada interacción de un cliente con el sitio web de una empresa para su análisis agregado. La inteligencia artificial (IA) se utiliza para responder consultas de los clientes’ a través de conversaciones automatizadas que luego se retroalimentan a la IA para mejorar su capacidad de atender a los clientes. Se anota y recopila información geográfica, creando un mapa preciso de dónde se encuentran los visitantes de una empresa y qué navegadores y motores de búsqueda utilizan para encontrarla.

Todos estos puntos de contacto e interacciones pueden conducir a la creación de grandes cantidades de datos. Y aquí es donde nos topamos con algunos de los grandes riesgos que conlleva el Big Data.

La señal y el ruido

La ciencia y el análisis del Big Data pueden variar ampliamente de una empresa a otra y de una práctica a otra, y su eficacia depende de cómo se implementa y se utiliza. El simple hecho de tener terabytes de datos de sus clientes no significa que ninguno de ellos le será útil.

Big Data generalmente tiene tres parámetros y es importante comprender qué significa cada uno para su negocio. El primero es el volumen. Debido a que la cantidad de información es mayor de la que cualquier persona, o incluso un grupo de personas, podría analizar o comprender por sí sola, el proceso debe automatizarse hasta cierto punto. Esto es simplemente inevitable y probablemente necesitará un experto o un equipo de expertos si desea obtener información útil de su enorme tesoro de datos.

El segundo parámetro principal es la variedad. Debido a que los datos provienen de muchos lugares diferentes (más de lo que probablemente imaginas), se han desarrollado muchas técnicas de ciencia de datos para extraer aún más datos de los que ya tienes. Los patrones subyacentes invisibles para el análisis humano estándar pueden ofrecer una nueva capa de profundidad y complejidad. Una estructura de base de datos bien diseñada y una interpretación experta marcan la diferencia entre una implementación exitosa y un malentendido catastrófico entre los procesos informáticos, los datos almacenados y los humanos. Tener experiencia confiable a su disposición es necesario para que todos los datos funcionen juntos y tengan sentido.

Y el tercer parámetro es la velocidad. Mantenerse al día con Big Data puede resultar difícil. Dependiendo del tamaño de su empresa y de la cantidad de puntos de contacto de recopilación, es fácil verse completamente inundado de datos. Constantemente se genera tanta información que para evitar quedarse atrás en sus esfuerzos por analizar los datos, las empresas deben hacer un esfuerzo continuo para procesarlos y analizarlos rápidamente.

Debes comenzar por comprender cuántos datos tiene tu empresa a su disposición y cuántos está generando. Entonces necesitas una idea de qué tan útiles pueden ser estos datos para tu negocio. Y debes tener confianza en que el esfuerzo que pongas en procesar tu Big Data valdrá la pena. Después de todo, no querrás gastar dinero y recursos en tal esfuerzo sólo para descubrir que en realidad no aumentará tus resultados. Si desea que la ciencia de datos encuentre su público de nicho, amplifique la relevancia de su oferta de servicios de productos, identifique brechas en sus operaciones y proceso de gestión del talento, o tome decisiones más informadas basadas en evidencia cuantificable, necesita la experiencia y el apoyo comprobados de consultores como los de Blue Ocean Global Technology, que saben qué pasos tomar y con quién hablar.

Blue Ocean Global Technology puede ayudarle a utilizar Big Data de la manera correcta.

Consúltenos

Ciencia de datos: examinando el océano de la información

Para situaciones complejas, la IA puede ser la clave para organizar, clasificar y dar sentido a los datos de su empresa, poniéndolo en el camino de encontrar el diamante en bruto en toda esa información. La eficiencia es la clave y la implementación inteligente de la automatización puede ahorrarle enormes cantidades de tiempo y esfuerzo. En realidad, la IA mejora a medida que se le introducen más datos, siempre que sean del tipo correcto. La experiencia es necesaria para distinguir la información inútil de la verdaderamente útil. El preprocesamiento y la selección de datos no estructurados pueden hacer que un proceso impulsado por IA sea completamente ineficaz, como cuando un chatbot de servicio al cliente al que se le han proporcionado demasiados datos o datos engañosos responde a consultas con información incorrecta o enlaces engañosos.

Se requiere supervisión humana para determinar si el análisis y el procesamiento funcionan correctamente. Un equipo experto y con experiencia puede ayudarle a implementar la IA de una manera que no solo haga un buen uso de sus activos sino que también le ahorre tiempo y esfuerzo. Blue Ocean Global Technology puede ayudarle a ponerse en marcha rápidamente en IA, introduciendo tecnología útil en su negocio, agilizando sus prácticas y mejorando sus resultados. Quieres evitar el mal hábito de probar nueva tecnología sólo en proyectos específicos y luego tener que reintroducir esa misma tecnología cuando invariablemente vuelve a surgir el mismo problema o proyecto. Una práctica de datos a nivel de toda la empresa es fundamental para aprovechar todos los beneficios del Big Data.

El camino correcto y el camino equivocado

Al crear una estrategia de Big Data para su negocio, primero debe decidir qué tan agresivo desea ser al recopilar y explotar los datos. Parte de la información disponible para usted, como la ubicación del cliente y los datos demográficos, podría considerarse privada o, al menos, de naturaleza más personal. Proteger dichos datos es importante, al igual que utilizarlos de manera ética y comunicar claramente a sus clientes y visitantes del sitio cómo se utilizarán sus datos. Muchas empresas ya han adoptado estas prácticas. Es posible que hayas notado que muchos sitios web piden a quienes visitan el sitio por primera vez que acepten su política de cookies del navegador antes de interactuar con cualquier contenido.

De hecho, por razones de relaciones públicas e identidad de marca, debe asegurarse de que sus clientes comprendan plenamente que no venderá ninguno de sus datos a terceros y que utilizará los datos que proporcionen voluntariamente solo para mejorar su experiencia como cliente a través de resultados de búsqueda y sugerencias personalizados. Algunas empresas abordan el Big Data como si fuera un vacío, intentando recopilar todos los datos posibles. Pero dado que hoy en día muchas de las decisiones de los clientes están motivadas por preocupaciones éticas, las políticas de datos de su empresa deberían elaborarse cuidadosamente para salvaguardar los datos y la privacidad de las personas—, así como la reputación de su empresa.

Puntos de datos para recordar

Tenga en cuenta estos pocos puntos finales, pero muy importantes, sobre la ciencia de datos, el Big Data y la IA. Tener todos los datos del mundo sobre sus clientes no será de ningún valor para su negocio si las personas encargadas de tomar decisiones difíciles para su empresa en realidad no entienden nada de eso. Mostrarle a alguien página tras página de una hoja de cálculo de Excel no le ayudará a tomar una decisión inteligente sobre el futuro de una empresa. Es imperativo que el equipo que maneja el Big Data de su empresa pueda brindar información de manera efectiva y comunicar su significado a su equipo ejecutivo, y esto requiere presentar los hallazgos de los datos en un paquete visual que sea claro, conciso y procesable.

Además, debemos reconocer y admitir que la ciencia de datos y el Big Data tienen sus limitaciones. Ninguna cantidad de datos en el mundo proporcionará una respuesta perfecta a sus preguntas comerciales ni revelará exactamente qué hacer para garantizar el éxito. Big Data puede pintar una imagen más clara de sus clientes, el entorno empresarial y las ineficiencias de su empresa, pero no puede lograr tales resultados sin un compromiso real por parte del liderazgo, y las empresas con tales objetivos deben tenerlo en cuenta.

Al final, incluso la mejor IA, la automatización más eficiente y los mayores datos son creados por personas y, como resultado, son propensos a errores y necesitan supervisión como cualquier otra cosa. El elemento humano no debe olvidarse ni ignorarse. Un modelo de negocio estrictamente basado en datos puede parecer innovador, casi infalible, pero aún así puede fracasar. Aprovechar al máximo el Big Data consiste en aprovechar los recursos adecuados para mejorar la eficiencia, el compromiso y la toma de decisiones para tener un impacto positivo en los resultados de una empresa.

Ciencia de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo emergente de la ciencia de la información que utiliza algoritmos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otras herramientas digitales avanzadas para examinar y extraer conocimiento y valor de enormes conjuntos de datos estructurados y no estructurados, conocidos como Big Data. Los datos estructurados son información que ya está organizada o que se puede organizar fácilmente, como la información en hojas de cálculo. Los datos no estructurados son información como fotografías, vídeos y audio que deben organizarse antes de poder analizarse.

La ciencia de datos tiene una amplia variedad de aplicaciones y se utiliza en muchos campos, desde los negocios hasta la medicina y la educación. Por ejemplo, la NASA utiliza técnicas y algoritmos de ciencia de datos para comparar automáticamente fotos estelares a lo largo del tiempo, lo que le ayuda a descubrir cometas y exoplanetas.
¿Por qué es importante la ciencia de datos para los negocios?

Las empresas, incluso las relativamente pequeñas, generan grandes cantidades de datos a través de sus procesos diarios habituales, incluyendo datos demográficos de clientes, interacciones con clientes, información de ventas, información logística y de envíos, información de productos y información interna de empleados y comunicación.

Estos datos pueden registrarse y organizarse, y las empresas pueden extraerlos para obtener información no solo sobre sus clientes, sino también sobre la eficiencia de su modelo de negocio y otros aspectos de su funcionamiento. Pero analizar estos datos y aprovecharlos requiere experiencia para evitar el riesgo de sumergirse en un gran tesoro de datos y sacar conclusiones incorrectas y, por tanto, poco útiles.
¿Cómo aporta valor a la ciencia de datos al negocio?

La ciencia de datos toma un activo que ya tiene —datos— y extrae de él conocimientos e información que pueden usarse para crear estrategias comerciales óptimas y más dinámicas. Puede ayudar a pintar una imagen más precisa tanto de quiénes son sus clientes como de lo que quieren de usted. La ciencia de datos es capaz de reconocer y resaltar patrones en los datos y separar la información que es importante y valiosa para su negocio de la información que puede ignorarse o dejarse de lado. La ventaja tecnológica que proporciona la ciencia de datos puede dar a cualquier empresa una ventaja sobre su competencia en un mundo de creciente dependencia de la información.
¿Está mi empresa lista para la ciencia de datos?

Que su empresa esté preparada para la ciencia de datos depende de varios factores. Muchas empresas han recopilado más información de la que creen, por lo que contratar a un consultor externo para que revise su posición podría ser útil para casi cualquier empresa con planes para el futuro. Como mínimo, contar con un experto que proporcione una comprensión más clara de cómo y por qué una empresa podría beneficiarse de la ciencia de datos puede facilitar cualquier decisión estratégica posterior que una empresa deba tomar.

Para que una empresa esté preparada para utilizar la ciencia de datos, primero debe ser consciente del compromiso que implica hacerlo. En muchos casos, si no en la mayoría, una estrategia de ciencia de datos debe integrarse en la transformación digital general de una empresa porque el poder y la eficacia de muchas opciones tecnológicas avanzadas para los negocios, como Big Data, computación en la nube y similares, mejoran cuando se utilizan en cooperación entre sí. Para extraer el mayor valor y resultado de la ciencia de datos, una empresa debe aplicarla junto con estas otras opciones.
¿Cómo puedo preparar mi negocio para la ciencia de datos?

Cualquier empresa interesada en ciencia de datos debería contar con un experto que examine su situación actual en cuanto a la captación y activos de datos, infraestructura de red y TI, personal formable actual (o la posible creación de nuevos puestos) que puedan gestionar cuestiones de ciencia de datos en el futuro, y otras consideraciones similares.

Para algunas empresas, “prepararse” para la ciencia de datos puede no ser necesario, o al menos no en el contexto tradicional de expansión empresarial. Hay otras opciones disponibles. Por ejemplo, contratar una empresa externa con amplia experiencia en ciencia de datos y otras tecnologías avanzadas podría ser más fácil y eficiente para las empresas que desean comenzar a trabajar de inmediato para aprovechar al máximo sus datos. Un punto de vista objetivo y externo podría ser más adecuado para la implementación que intentar construir una nueva sección de su departamento de TI desde cero. Incluso si tiene empleados en plantilla que posiblemente podrían cumplir con los requisitos, es posible que no tengan la capacidad o la experiencia para superar las expectativas y dar un salto en la curva de valor.
¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el Big Data?

La ciencia de datos y el Big Data pueden solaparse sustancialmente, pero entender qué distingue a uno del otro es importante. El término general Big Data se refiere a la actual explosión de datos que estamos viviendo en la era digital, incluyendo la recopilación y explotación de grandes conjuntos de datos y las formas en que se registran y almacenan los datos.

La ciencia de datos es un término académico más específico que se refiere a las diversas técnicas utilizadas para examinar y analizar grandes conjuntos de datos. La ciencia de datos abarca cuestiones de estadística y modelado estadístico y la forma en que los datos están organizados y categorizados. A menudo se centra en encontrar patrones, valores e ideas en grandes conjuntos de datos.

Para simplificar, la ciencia de datos se refiere a la ciencia de la información, mientras que el Big Data trata sobre la aplicación de la ciencia de datos a la información en el mundo real.
¿Necesito científicos de datos para mi negocio?

Tu empresa probablemente podría beneficiarse de la participación de científicos de datos, pero esto no significa que debas contratarlos directamente. Algunas empresas (especialmente las centradas en tecnología y aquellas que han experimentado una transformación digital completa) cuentan con analistas de datos internos y departamentos centrados en ciencia de datos y Big Data. Pero contratar a un experto externo o consultoría puede ser más práctico y eficiente (es decir, menos costoso).

Los científicos de datos de una consultora pueden ayudar a una empresa según sus necesidades específicas, como un proyecto concreto, mediante consultas periódicas o de forma continua. Un especialista externo en datos puede a menudo ofrecer una visión más clara y objetiva de los activos de datos de una empresa y, por tanto, iluminar puntos ciegos que la empresa podría desconocer.
¿Cómo puede la ciencia de datos afectar el crecimiento de una empresa?

Al aplicar la ciencia de datos, una empresa puede comprender mejor las necesidades de sus clientes y empleados. Puede identificar patrones en las preferencias de los clientes que nunca había visto antes y mejorar el envío y la logística de arriba a abajo. Como resultado, la ciencia de datos permite a las empresas aprovechar nuevas oportunidades de crecimiento y mejorar sus resultados mediante mejoras directas en la eficiencia.

Debido a que el volumen de datos en Big Data es tan inmensamente grande, ningún ser humano, ni siquiera un equipo humano, puede filtrarlo en un tiempo razonable. La ciencia de datos es la clave para obtener conocimientos y beneficios de toda la información que una empresa posee pero que no puede analizar ni aplicar por sí sola.
¿Es necesario el big data para la ciencia de datos?

Las empresas deben tener mucho cuidado al utilizar los términos “Ciencia de datos” y “Big Data.” Son más que simples palabras de moda que utilizan las empresas para sonar actualizadas. Ciencia de datos se refiere a un conjunto de técnicas computacionales y matemáticas, y Big Data es la materia prima que utiliza la ciencia de datos. Y, como todos los procesos, Ciencia de datos conlleva tanto riesgos como recompensas. Puede guiar su negocio hacia una mayor eficiencia y eficacia en casi todas las áreas. Puede ayudarle a optimizar las prácticas, desde la publicidad hasta el inventario. Pero también puede abrumarlo y cegarlo, atrapándolo en una mentalidad “solo de datos”, lo que podría desviar y detener el pensamiento crítico con respecto a su negocio. Si desea utilizar Big Data para ayudar a su empresa a crecer y tener éxito, necesita un socio capacitado y experimentado que lo guíe.

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Walt Wiesenhutter

Mentor certificado para pequeñas empresas en SCORE Mentors Philadelphia. Enseñó en Harvard University Executive MBA y en Columbia Executive MBA y Northwestern Executive MBA

Mi nombre es Walter J. Wiesenhutter y soy un cliente leal de Sameer Somal's y Blue Ocean Global Technology. Fundé Jay Associates en 1984 y me desempeñé como presidente de nuestra empresa de consultoría durante varias décadas. Lamentablemente, nuestras oficinas estaban en el World Trade Center el 11 de septiembre y perdimos miembros clave del equipo como resultado de esos trágicos acontecimientos. Perseveramos durante los siguientes años para reemplazar lo aparentemente irreemplazable. Conocí a Sameer, uno de los cofundadores de Blue Ocean Global Technology en 2005. Inmediatamente quedé impresionado con su carácter genuino y su compromiso de servir a los demás. La aparición de Internet y la tecnología digital cambiaron mucho nuestro negocio y nuestra reunión no podría haber sido más fortuita. Tuve mucha suerte de conocer los recursos de clase mundial de esta empresa. A lo largo de los años, fueron fundamentales para mejorar nuestra reputación estelar y construir una presencia digital que reflejara la confianza que teníamos con nuestros clientes fuera de línea. Mientras socios comerciales, clientes y amigos se quejaban de su presencia en Google, proyectos de desarrollo web decepcionantes y empresas de marketing digital demasiado prometedoras y de bajo rendimiento, los recomendé directamente a Sameer y su equipo en Blue Ocean Global Technology. Sus necesidades y requerimientos siempre fueron manejados con cuidado; la retroalimentación es siempre excepcional porque entregan resultados basados exactamente en lo que las empresas quieren ayudarlas a crecer. Cuando Blue Ocean Global Tech sintió que no podía brindar el mejor servicio u orientación sobre una situación particular, Sameer y sus colegas son honestos conmigo o con cualquier persona de mi red. Luego se tomaron el tiempo para encontrar recursos y socios dentro de su red confiable que encajaran mejor. Hoy, a mis 75 años, estoy encantado de compartir y documentar mis experiencias exitosas con este equipo de excelentes profesionales. Si está buscando un equipo global que sea diligente, honesto y transparente, ha encontrado la empresa adecuada en Blue Ocean Global Technology. ¡No sólo les doy mi más alta y mejor recomendación, sino que me siento afortunado de llamar amigos a muchos de los miembros de su equipo global!

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