Data science ¿qué es la ciencia de datos? Ventajas y modelos | BidBalance

Data science (o ciencia de los datos en español) es un término muy popular cuando se habla de la revolución del big data, la predicción del comportamiento o simplemente la transformación digital de las empresas. Y, como ocurre en prácticamente todos los campos innovadores, a veces es difícil orientarse. Por eso, desde BidBalance, agencia de publicidad programática, queremos darte las claves para entender qué es data science. 

En este post, te explicamos en qué se basa la data science, para qué se utiliza y cómo se ha convertido en una fuente de valor añadido para las empresas que la utilizan. Además de hablarte de las estrechas relaciones que existen entre la data science y la programática, te detallaremos algunos campos de aplicación de la data science para entender sus entresijos. Sigue leyendo y descubre cómo la data science puede impulsar los negocios. ¡Empecemos!

¿Qué es data science?

La ciencia de los datos reúne un conjunto de disciplinas complementarias que permiten producir conocimiento o, en otras palabras, que hacen “hablar” a la data. 

Dentro de estas disciplinas, podemos destacar: 

• la detección y adquisición automatizada de los datos
• el diseño de bases de datos
• la encriptación y la seguridad de los datos
• la informática en el sentido más amplio
• las matemáticas, incluyendo estadísticas y algoritmos
• el aprendizaje automático
• la visualización gráfica 
• la comunicación

Dicho esto, el objetivo de la data science es sencillo: recuperar datos de varias fuentes diferentes para extraer información que sea útil para el desarrollo de un negocio o una empresa. 

Parece útil, ¿verdad? Se trata de información que puede ser de gran valor a hora de tomar decisiones basadas en datos, lo que se conoce como data-driven decision. Y es que si una empresa consigue tener bien integrada la data science en su estrategia, podrá contrarrestar las intuiciones humanas con nuevas informaciones e ideas sugeridas por los datos que posee.

Últimamente, el término data science parece estar en todas partes. Aunque parezca un fenómeno nuevo, realmente no es así a pesar de que es un concepto que adquiere cada vez más importancia. Pero, ¿cuáles son las razones? A continuación, destacamos tres elementos que podrían explicar por qué la data science está pasando a un primer plano:

• la posibilidad de contar con ordenadores que tienen una capacidad exponencial de cálculo
• el aumento de la cantidad de data producida y recogida por las personas
• la mayor accesibilidad a los algoritmos de tratamiento de datos

¿Cómo funciona la data science?

Detrás de cada concepto, se esconde una metodología. Veamos entonces en qué consiste la metodología de la data science, que se divide en 6 pasos. 

1. Descubrimiento y adquisición

La etapa de descubrimiento implica una adquisición de datos que pueden proporcionar múltiples informaciones sobre el perfil de los usuarios (categoría sociodemográfica, geolocalización, centro de intereses, etc.) y de su comportamiento en línea (preferencias de compra, sitios visitados, etc.).

Los datos se pueden recoger a partir de:

• El texto de los enlaces de las páginas web
• Los datos extraídos de las redes sociales
• Los conjuntos de datos puestos a disposición del público en algunos sitios, por ejemplo de pago
• Los datos difundidos a partir de fuentes en línea mediante API
• La información recopilada a partir de encuestas 
• Los datos disponibles en los CRM de las empresas

2. Preparación de la data

Los datos pueden tener muchas incoherencias, como valores que faltan, columnas vacías o un formato de datos incorrecto que es necesario “limpiar”. Por eso, es importante procesar, explorar y filtrar los datos. Cuanto más limpios sean los datos, más precisa será la previsión.

3. Planificación de modelos

Este paso consiste en determinar el método y la técnica para crear una relación entre las variables de entrada. La planificación del modelo se realiza mediante diferentes fórmulas estadísticas y herramientas de visualización, como SQL, R for data science y SAS. 

4. Construcción de modelos

¡Ahora comienza la parte interesante! Comenzamos el proceso de construcción del modelo. En esta etapa, el data scientist, es decir, la persona encargada de la gestión de los datos, distribuye conjuntos de datos con el objetivo de imaginar los primeros casos de uso y aplicaciones.

5. Puesta a punto

En esta fase, se entrega el modelo base final con informes, códigos y documentación técnica. El modelo se despliega en un entorno en tiempo real después de haber sido probado de manera exhaustiva.

6. Comunicación de los resultados

En esta fase se comunican los principales resultados a todas las partes interesadas, lo que permite valorar si los resultados del proyecto son un éxito o no en función de las entradas del modelo.

Ventajas de la ciencia de datos 

Como hemos comentado, la data science puede ser un gran aliado a la hora de tomar decisiones basadas en datos. Aunque esa es una de las principales ventajas de la ciencia de datos, esta cuenta con algunas más.

1. Con las herramientas, tecnologías y algoritmos adecuados, puedes hacer de los datos una ventaja empresarial diferencial.

2. La ciencia de los datos puede ayudarte a detectar fraude con algoritmos avanzados de aprendizaje automático.

3. Puedes desarrollar la capacidad de aprendizaje automático.

4. Puedes realizar un análisis de sentimientos para evaluar la fidelidad de los clientes a tu marca.

5. Te permite tomar mejores decisiones con mayor rapidez para adaptar una estrategia a la demanda actual y futura.

6. Te ayuda a recomendar el producto adecuado al cliente ideal y así aumentar las ventas y la salud de tu negocio.

Data science: campos de aplicación 

La ciencia de los datos aumenta las capacidades analíticas tradicionales para ayudar a las empresas a tomar decisiones en base a información y, en la actualidad, se utiliza en varios campos de aplicación. 

Te contamos 3 casos en los que se emplea la data science:

• La búsqueda en internet: Google utiliza la data science para buscar un resultado específico en una fracción de segundo.

• Recomendación de redes sociales y aplicaciones: la data science es utilizada, por ejemplo, por Facebook para sugerir nuevos amigos, por Youtube para recomendar nuevos vídeos para ver o por Spotify para recomendar nueva música que escuchar.

• Reconocimiento de voz: sistemas como Alexa o Siri se basan en la data science para reconocer la voz. 

Interesante, ¿verdad? Puede que no lo sepas, pero la data science ya forma parte de tu vida digital, en casi todas tus actividades bien sean online o no.

Programática y data science

La publicidad programática está ampliando sus posibilidades gracias a la transformación de las organizaciones en torno a los datos. Y es que muchas empresas han comprendido las ventajas de adoptar una estrategia de marketing y atribución basada en datos.

En este contexto, la programática confirma que está en el centro de todas las estrategias de marketing de datos y compra de medios, permitiendo no solo a los anunciantes, sino a todo su ecosistema, optimizar el ROI. De hecho, la automatización ha demostrado claramente su eficacia operativa, ya sea para definir una mejor segmentación, impulsar los resultados de las campañas u optimizar los costes.

Por otra parte, gracias a la data science, la publicidad programática es cada vez más eficaz para hacer llegar el mensaje adecuado a la persona adecuada en el momento oportuno.

Los datos, que se han convertido en un aliado indispensable del marketing, nos permiten avanzar hacia una ultra personalización que se extiende ahora al contexto de la distribución, una nueva cuestión clave en la era del mobile-first.

Data science for business: el modelo de BidBalance

Desde BidBalance, nuestro enfoque de la programática se basa en tres conceptos clave: el trading desk, la ingeniería de datos y, por supuesto, la ciencia de datos. 

Por ello, nuestro equipo está formado por profesionales en programática que ya entienden el mundo del mañana: 

• Traders: expertos en gestión y optimización de campañas
• Data Engineers: para conectar y construir arquitecturas tecnológicas publicitarias
• Data Scientists: utilizan el aprendizaje automático para proporcionar ideas, predicciones y recomendaciones.

En definitiva, un cóctel lleno de conocimientos que nos permite aprovechar las nuevas tecnologías y responder a los retos tecnológicos que se nos presentan.