Data Science: qué es y para qué sirve
¿Qué es y para qué sirve el Data Science? Este post resolverá tus dudas acerca de una de las disciplinas científicas más utilizadas para la predicción de los comportamientos y las tendencias que dominarán los mercados.
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Tabla de contenidos
Qué es el Data Science: definiendo conceptos
Has hecho clic en el enlace de este artículo para saber qué es y para qué sirve el Data Science y nosotros queremos responderte sin ningún tipo de preámbulo. Directos al grano. ¡Por eso vamos a empezar por definir este concepto!
El término Data Science o, en español, Ciencia de Datos, aparece por primera vez en los años 70. Se trata de un método que combina software, estadística, matemática, programación y visualización y con el que se busca extraer datos para interpretarlos. Una vez obtenida esta información, la empresa que haya hecho el análisis podrá tomar decisiones teniendo en cuenta el contexto real.
El Data Science es una combinación de estadística, matemáticas y programación que permite obtener datos para interpretarlos
Así pues, esta disciplina convierte la información que estudia en un recurso vital para el desarrollo de la empresa, ya que de esta depende la creación de las nuevas estrategias.
El Data Science es valorado en las grandes compañías porque puede predecir el éxito de un nuevo producto que se acaba de lanzar al mercado o la necesidad de cambio en un servicio a través del análisis del comportamiento del cliente.
Data Scientist: el profesional al mando de la ciencia de datos
Un Data Scientist es un experto en Data Science y su trabajo consiste en extraer conocimiento a partir de datos para poder responder a las preguntas que se le formulan.
Las conclusiones obtenidas a través de esta información serán útiles para predecir el comportamiento del mercado y poder desarrollar productos que tengan demanda en este, así como generar nuevas oportunidades de negocio para la empresa. Es por este motivo que el Data Scientist debe tener visión de negocio, para transmitir estas recomendaciones a los responsables de la compañía.
¿Para qué sirve el Data Science? Sus funciones
¿Cuáles son las funciones de este profesional? Toma nota porque todas ellas para comprender más a fondo qué es y para qué sirve el Data Science. ¡Veamos!
- Extraer los datos, independientemente de su fuente y de su volumen.
- Limpiar los datos, para eliminar lo que distorsiona los mismos.
- Procesarlos usando diferentes métodos estadísticos
- Diseñar nuevos tests o experimentos en caso necesario.
- Visualizar y presentar gráficamente los datos.
A grandes rasgos, estos son los pasos que sigue este profesional para dar respuesta a las preguntas que se le hacen. ¿Quieres saber más? Te recomendamos que te formes con el Curso de Big Data de Deusto Formación. Una formación que está avalada por Kantar. Empieza a trabajar y disfruta de retribuciones elevadas como lo son los sueldos de expertos en big data y otras condiciones laborales del sector.
BI Analyst: conoce a este profesional de Data Science
BI Analyst (Business Intelligence Analyst) da nombre a la profesión de analista de inteligencia de negocios. Este profesional es responsable de analizar los datos utilizados por la empresa, que posteriormente se utilizan para dar soporte a la toma de decisiones. Uno de los máximos objetivos de este oficio es maximizar la utilidad de esta información.
El BI Analyst y el Data Scientist están muy vinculados, y es que el primero realiza análisis de datos ya modelados y obtenidos a través de SAP BI para que después el segundo pueda predecir comportamientos basados en estos.
El BI Analyst y el Data Scientist son dos profesionales que trabajan mano a mano
Así pues, un BI Analyst es una profesión fundamental para entender qué es y para qué sirve el Data Science. Sus tareas permiten desarrollar nuevas soluciones de inteligencia de negocios. Generalmente, la compañía asigna a estos expertos/as la tarea de definir, informar o desarrollar de otra manera nuevas estructuras para Business Intelligence, de manera que sirvan para un propósito específico y faciliten el análisis de datos.
La preparación de informes y realización de tareas de reporting es uno de los principales ejercicios de esta figura, así como colaborar con los equipos de desarrollo. Debe tener muy buen conocimiento y estar informado sobre las estructuras de almacenamiento de datos y sobre las diversas formas en que estos pueden aplicarse para ayudar en la inteligencia de negocios.
Un analista de inteligencia de negocios debe tener conocimientos de informática y de Business Intelligence además de conocimientos específicos de temas como SQL o herramientas concretas de Business Intelligence.
Cuáles son las tareas principales de un BI Analyst
Te preguntarás cómo hace todo esto. Pues bien, a continuación te desgranamos sus funciones punto por punto:
- Gestionar el flujo de información de inteligencia empresarial a los usuarios.
- Proporcionar soporte técnico para la generación de informes.
- Crear herramientas o sistemas de inteligencia de negocios, incluyendo diseño de bases de datos, hojas de cálculo o salidas relacionadas.
- Mantener o actualizar las herramientas de inteligencia de negocios, bases de datos, cuadros de mando, sistemas o métodos
- Realizar o coordinar pruebas para asegurar que la inteligencia es consistente con las necesidades definidas.
- Recopilar datos de inteligencia de negocios de los informes disponibles de la industria, información pública, informes de campo o fuentes compradas.
- Identificar o monitorizar clientes actuales y potenciales, utilizando herramientas de inteligencia de negocios.
- Analizar las estrategias de mercado competitivas.
- Sintetizar los datos actuales de inteligencia empresarial para respaldar las recomendaciones de acción.
- Analizar las tendencias de mercado para identificar el desarrollo de productos o para mejorar las ventas de productos existentes.
- Generar informes que empresariales que puedan revistar los directivos de la empresa.
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