Analítica de datos vs. Ciencia de datos: Conozcamos mejor estas disciplinas

Cuando los negocios desean rastrear sus decisiones con datos y usar hechos para tomar decisiones futuras, necesitan usar Big Data. Sin embargo, eso no es una tarea fácil si no recurren a la Analítica de datos vs. Ciencia de datos. Ambas disciplinas le ayudan a abordar las decisiones que necesita tomar con el mejor enfoque posible, pero ¿cómo las entiende y utiliza sin ser un científico de datos?

¿Qué es la analítica de datos?: La esencia

La analítica de datos es la ciencia de extraer hechos de los datos y sacar conclusiones de esos hechos. El término implica todos los procesos, herramientas y técnicas, incluyendo el almacenamiento y la organización de datos. La analítica de datos puede ayudar a los negocios a mejorar su desempeño general, lograr una mejor satisfacción del cliente, dirigir mejores campañas de marketing y personalizar su contenido. Desbloquea el poder de los datos sin procesar haciéndolos listos para consumo humano.

Para cualquier empresa, la analítica de datos tiene gran importancia en la búsqueda de las últimas tendencias a seguir, los bloqueadores potenciales a vigilar y los problemas que necesitan solución. Cuando se utiliza de manera adecuada y con una buena herramienta, la analítica de datos:

• Proporciona una imagen clara de los procesos comerciales que ejecuta una organización y su desempeño
• Presenta información sobre el factor de éxito de campañas y apoya la toma de decisiones basada en datos
• Ofrece información valiosa sobre problemas, retrasos y caídas de métricas relevantes en diferentes departamentos

La analítica de datos mejora los resultados comerciales a través de una serie de técnicas como:

• Minería de datos
• Visualización de datos
• Inteligencia comercial
• Análisis de texto y más.

En última instancia, cualquier organización puede cambiar su narrativa para mejor a través de la analítica de datos: personalizar estrategia y contenido, desarrollar mejores productos y mejorar el desempeño.

¿Por qué es importante la analítica de datos?

La analítica de datos es de ayuda esencial para cualquier empresa que desee obtener una ventaja competitiva y superar expectativas. Aquí hay algunas áreas donde la analítica de datos puede ayudarle realmente a transformarse y destacarse.

Desarrollo de productos

Cuando obtiene los conocimientos correctos desde el principio, puede predecir los resultados futuros de tal manera que le ayude a construir un producto con una buena comprensión del mercado, del escenario de compra y del cliente objetivo, para que pueda adaptarlo a sus necesidades.

Contenido de marketing dirigido

Todos sabemos que las campañas de marketing exitosas son aquellas orientadas al cliente. Usando analítica de datos, puede elegir su forma y dirección de publicidad de manera inteligente y más efectiva, para impactar mejor a la audiencia y hacer que reaccionen de la manera que desea.

Identificación de tendencias, problemas y oportunidades

La analítica de datos ayuda a las empresas a reconocer problemas potenciales así como áreas de mejora. También muestra una imagen clara de nuevas tendencias y oportunidades: todo lo que necesita hacer es seguir los datos.

Reducción de costos

Una buena herramienta de analítica de datos puede ayudarle a determinar dónde es necesario reducir costos, qué inversiones innecesarias cancelar y dirigir sus esfuerzos en marketing y ventas de tal manera que cree nuevo valor y costos reducidos para su negocio.

Responsabilidad informada

La analítica de datos puede ayudar a cualquier gerencia a aprender rápidamente dónde empujar y dónde tirar su energía, para evitar errores y pérdidas, así como desincronización del equipo.

¿Qué es la ciencia de datos?: Información y herramientas

La ciencia de datos es un enfoque multidimensional para obtener información procesable a partir de grandes volúmenes de datos, prepararlos para análisis y procesarlos, incluyendo realizar análisis de datos en ellos. La ciencia de datos revela patrones en los datos que luego pueden ser presentados con la ayuda de herramientas de visualización de datos a las personas que toman decisiones en una organización.

La ciencia de datos agrega información de datos con el uso de:

• Algoritmos
• Analítica
• Modelos de IA
• Minería de datos
• Aprendizaje automático
• Análisis predictivo
• Programación de software y matemáticas
• Visualización de datos

El ciclo de vida completo (o tubería) de la ciencia de datos incluye varios procesos, siendo los más importantes:

Captura de datos sin procesar

Este es el proceso de recopilar datos sin procesar en tiempo real de todas las fuentes relevantes a través de varios métodos.

Preparación de datos

El proceso de poner los datos sin procesar recopilados en un formato apropiado para ser analizados y procesados a través de aprendizaje automático, aprendizaje profundo u otros métodos de análisis.

Procesamiento de datos

Examen de patrones, modelos, rangos, sesgos y otras métricas en los datos que muestran cómo utilizarlos con análisis predictivo y obtener información útil.

Análisis de datos

Probablemente el paso más importante del ciclo de vida: es donde sucede el análisis y se extraen los hechos importantes de los datos para ser utilizados después.

Comunicación

Presentación de lo encontrado mediante visualización de datos con reportes, gráficos y más, para tener más impacto en los tomadores de decisiones que los revisarán.

Todos los procesos incorporados en la ciencia de datos se esfuerzan por obtener los datos, procesarlos y, en última instancia, traducirlos en valor comercial.

¿Por qué es importante la ciencia de datos?

La ciencia de datos consolida y utiliza datos de una manera que ayuda a los negocios a obtener una ventaja competitiva y crear una cultura orientada a datos en un equipo. Para una organización, la ciencia de datos puede significar aumentar las ventas de productos, tener campañas de marketing más fuertes, mejor desempeño de todos en el equipo en diferentes departamentos e incluso prevenir ataques cibernéticos y aumentar la seguridad en sistemas de TI.

En las operaciones diarias de cualquier empresa, grande o pequeña, la ciencia de datos es importante porque proporciona:

Estrategia comercial beneficiosa

La ciencia de datos le permite tomar mejores decisiones estratégicas a través del análisis informado del comportamiento del cliente, tendencias del mercado y análisis de competencia.

Mejor planificación de tareas

Comprender las tendencias aporta decisiones inteligentes para la planificación y gestión de proyectos, distribución de tareas y análisis del desempeño del equipo.

Buena comprensión del mercado y de los clientes

Lo más vital para cualquier negocio es comprender el mercado y las necesidades de los clientes, para poder satisfacerlas. La ciencia de datos proporciona esa información muy necesaria que ayuda a atraer más clientes/usuarios y, en última instancia, ingresos.

Analítica de datos vs. Ciencia de datos

Es muy probable que encuentre los términos Ciencia de datos y Analítica de datos siendo utilizados indistintamente. Sin embargo, existe una diferencia entre ambos. Aunque ambos se ocupan de Big Data, esencialmente la Ciencia de datos es el paraguas que incluye a la Analítica de datos en sí. La Analítica de datos es una de las disciplinas componentes de la Ciencia de datos, junto con Matemáticas, Estadística, Ciencia de la información, IA, Aprendizaje automático e Informática.

Otra diferencia importante es que mientras que la Ciencia de datos tiene como objetivo encontrar correlaciones significativas en grandes conjuntos de datos, la misión de la Analítica de datos es descubrir las especificidades de los conocimientos extraídos.

Ambos enfoques tratan con métodos para la utilización y visualización de datos, aportando información compleja a negocios que desean usar un enfoque orientado a datos en su trabajo. A través de ellos, los negocios obtienen información procesable y pueden mantenerse al día de las últimas tendencias.

¿Cómo se utilizan la analítica de datos y la ciencia de datos en los negocios?

Así que echemos un vistazo a cómo se utilizan tanto la Analítica de datos como la Ciencia de datos en los negocios. Se centran en los conocimientos que extraemos de los datos, pero tratan aspectos diferentes de la estrategia organizacional.

A través de ambas disciplinas, la mayoría de las empresas llegan a conocer a sus clientes con más profundidad y personalizan sus estrategias y productos en consecuencia. Esto aumenta el desempeño general de la empresa. En los negocios, la Analítica de datos y la Ciencia de datos ayudan con las siguientes preguntas:

• ¿Qué causó el problema? (Reportes de datos)
• ¿Por qué sucedió el problema? (Diagnóstico)
• ¿Qué podemos esperar que suceda a continuación? (Predicciones futuras)
• ¿Qué deberíamos hacer a continuación? (Recomendación de estrategia)

Aquí hay algunas de las cosas principales para las que se utilizan la Analítica de datos y la Ciencia de datos en un negocio.

Obtener información detallada sobre la experiencia del cliente

Revelan detalles sobre sus clientes como hábitos, características demográficas, aspiraciones, gustos y disgustos, etc. Con datos agregados, tiene la oportunidad de sacar conclusiones significativas a partir de hechos y métricas confiables.

Mejorar el marketing y las ventas

Con datos, se adelanta diez pasos a las expectativas del cliente y aporta estrategias más precisas y exactas en campañas de marketing y ventas en curso.

Abordar problemas rápidamente

Los datos brindan información sobre áreas de problemas potenciales y los negocios tienen la oportunidad de abordar peligros antes de que se conviertan en problemas importantes. Incorporar la ciencia de datos elimina obstáculos de manera eficiente y rápida.

Interpretar datos complejos

Dependiendo de las herramientas que usemos para recopilar e interpretar datos, los negocios pueden lograr sus objetivos más rápidamente. Extraer hechos correctos y más valiosos y tenerlos visualizados, compartidos y alineados con los propósitos organizacionales es verdaderamente invaluable.

Proceso de toma de decisiones más rápido

Con herramientas que le ayuden a ver e interpretar datos en tiempo real, el proceso de toma de decisiones es flexible, rápido y ayuda tanto al equipo como a los gerentes a mantenerse inteligentes en su estrategia y avanzar con facilidad.

Cómo utilizar la ciencia de datos y la analítica de datos en sus flujos de trabajo

Hay cinco pasos para utilizar un flujo de trabajo de Ciencia de datos/Analítica de datos en la estructura diaria de su negocio.

Paso 1: Formule la pregunta

Para encontrar los datos correctos, necesita formular la pregunta correcta y luego extraer la respuesta de los conocimientos de datos que recibirá.

Paso 2: Obtenga los datos

Recopilar los datos con las herramientas correctas y captar su esencia es el siguiente paso en el proceso.

Paso 3: Explore los datos

La exploración de datos es el siguiente paso en el proceso: familiarizarse y clasificar los conocimientos que acaba de recopilar.

Paso 4: Modele los datos

Los datos pueden ser construidos, modelados, medidos y validados antes de estar listos para ser presentados.

Paso 5: Comunique los datos

Comunicar y compartir los datos visualizando los resultados y teniendo comentarios sobre ellos es probablemente el paso más importante en este proceso, ya que ayuda a proporcionar información procesable sobre qué hacer a continuación.

Para lograr un buen flujo de trabajo y ser más orientado a datos con solo unos pocos clics, necesita una herramienta que incorpore buenas características de analítica de datos.

Cómo Slingshot puede ayudar a su negocio con analítica de datos

Slingshot es una herramienta que agrega analítica de datos, gestión de proyectos e información, chat y comparación de estrategia basada en objetivos, todo en una sola aplicación intuitiva. Gracias al motor completo de inteligencia comercial en su interior, puede conectarse rápidamente a sus diferentes fuentes de datos y crear paneles en minutos.

Como herramienta de analítica de datos, Slingshot crea un flujo de trabajo perfecto creando diferentes tipos de paneles. Es más fácil que nunca porque sucede con solo unos pocos clics, con muchas opciones para editar, una gran cantidad de tipos de gráficos, filtros, y opciones para guardar y compartir sus paneles con miembros del equipo internos y externos.

En su núcleo, Slingshot se centra en características orientadas a datos que ayudan a los equipos a mantenerse al día con datos actuales para campañas, a través de paneles, seguimiento de KPI e hojas de cálculo de indicadores de KPI que se convierten en analítica de datos que luego se comparten fácilmente. También ofrece un conjunto de funciones estadísticas que le permiten recibir más información de sus visualizaciones.

Slingshot es simultáneamente una herramienta de inteligencia comercial que le proporciona paneles y analítica, una plataforma de chat para colaboración fácil, un software de gestión de proyectos, y una herramienta de planificación para el equipo, que ayuda con la propiedad, distribución de tareas y mantener un seguimiento del progreso y/o problemas. ¿Interesado en aprender más?