Ciencia de datos, información comercial sobre esteroides

La ciencia de datos y la recopilación de información comercial a veces se usan erróneamente como términos intercambiables. Tanto la recopilación de información comercial como la ciencia de datos brindan una gran cantidad de capacidades y beneficios adicionales para su empresa, aunque sean diferentes.

Hace unos años la Información de Negocios, también conocida como BI, era la información reina utilizada para diferenciar a su empresa de sus competidores. BI fue recopilado por un software sofisticado que investigó las bases de datos de una empresa y extrajo información relevante y KPI que se usaron para tomar decisiones a nivel de gerencia y director.

Sin embargo, Big Data llamó a la puerta con su gran cantidad de información no estructurada proveniente de todas partes, y BI comenzó a tener dificultades porque necesitaba más datos estructurados para trabajar.

Los analistas de datos que hasta hace poco eran la contratación de lujo de las grandes empresas, empezaron a ser más buscados. Usando el software apropiado, podrían integrar la masa de Big Data y encontrar no solo KPI e informes de toma de decisiones, sino también información predictiva con altos niveles de precisión. La capacidad de los analistas de datos no solo para obtener información pasada, sino también predicciones futuras, significó que las empresas con analistas de datos tuvieran mucha más información útil para administrar y expandir sus empresas. Verdaderamente información que era BI con esteroides.

BI preguntará «¿qué ha sucedido en el pasado?» Los analistas de datos preguntarán «¿qué sucedió en el pasado y sucederá esto en el futuro?» y ambos obtendrán información de respaldo precisa y comprobable. BI trabaja solo con información pasada, mientras que Data Science analiza tendencias, predicciones y actividades potenciales para hacer sus informes. BI necesita información estructurada, a menudo estática, mientras que la ciencia de datos también puede trabajar con información no estructurada, difícil de encontrar y que se mueve rápidamente. Si bien ambos usan software, las empresas están pasando de BI al análisis de datos.

Por supuesto, esto ahora significó que los analistas de datos se convirtieron en un bien escaso y este rol ahora se conoce como uno de los trabajos mejor pagados en el mercado de TI, por lo que es de esperar que los analistas de datos bien capacitados comiencen a estar disponibles. El software de ciencia de datos también está mejorando rápidamente, pero también está cambiando a medida que madura la recopilación de información. Los modelos que sustentan a los analistas de datos son mucho más complejos que los utilizados por BI y están evolucionando a medida que maduran tanto la ciencia de datos como la recopilación de Big Data.

Entonces, ¿cuál es el desafío de trabajar con Big Data? Son esas V: la velocidad de los datos que ingresan a la empresa, el volumen de datos suele ser enorme, especialmente si se utilizan datos de redes sociales y, por último, la variedad de datos, muchos de los cuales no son los datos estructurados que busca el software de BI.

Cuando las empresas pasan de BI a Data Science, también pueden interrogar la información no estructurada y esto significa que no necesitan pagar o tener el problema de forzar Big Data no estructurado en un almacén estructurado. Ahorrando costes, problemas de datos y asegurando que la información sea viable.

Utilizar Data Science también significa que la empresa tiene una ventaja sobre sus competidores que simplemente usan BI. Pueden hacer predicciones sobre un conjunto de datos mucho más amplio y estas predicciones se basan en información viable. Una gran ventaja y una verdadera razón para usar Data Science – BI con esteroides.

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