¿Qué es el Data Science en People Analytics y cómo beneficia a las empresas?

Una decisión puede ser capaz de acercarnos o alejarnos del éxito. En el mundo empresarial sucede lo mismo. Es por ello que cuando hablamos de People Analytics, el Data Science se ha vuelto un tema de gran popularidad en diferentes industrias, siendo una de las principales herramientas que ayudan a las empresas a eso… ¡A TOMAR DECISIONES!

Índice

• Date Science en Pople Analytics: el arte de interpretar los datos
  • Data Mining o Minería de Datos
  • Machine Learning o Aprendizaje Automático
  • ¿Data Science y Big Data son lo mismo?
• ¿Cómo beneficia el Data Science a las empresas?
• ¿Por qué debería especializarme en Data Science con People Analytics?
• ¿Cómo ser un Data Scientist con People Analytics y cuál es su trabajo?

¿Cómo beneficia el Data Sciense a las empresas? ¿Cómo ser un especialista en Data Science con People Analytics? ¿Por qué debería centrarme en esta tendencia? Y ¡¿De qué estamos hablando cuando nos referimos a Data Science?! Son solo algunas de las preguntas que resolveremos a continuación.

Date Science en People Analytics: el arte de interpretar los datos

El Data Science (Ciencia de Datos) en People Analytics, es la disciplina enfocada en la extracción, estructuración e interpretación de grandes cantidades de datos con la finalidad de recabar información de valor que aporte facilidades para la toma de decisiones.

Con la fuerte presencia de la transformación digital, poco a poco nos hemos estado despidiendo de los datos estructurados. Nos referimos a ese conjunto de datos que provenían de una única fuente y que bastaba con recopilarlos y aplicar modelos estadísticos para interpretarlos.

Un gran ejemplo de ello, puede ser las encuestas realizadas a los consumidores. Una modalidad que ayudaba (y sigue ayudando, en muchos casos) a las empresas a obtener información de valor acerca del mercado actual.

Ahora, los datos valiosos no solo provienen de una única fuente y, en su gran mayoría, son datos no estructurados o semi-estructurados. Por lo que, para analizarlos e interpretarlos, hace falta la aplicación de modelos estadísticos, matemáticos e informáticos. Es precisamente aquí, cuando surge el Data Science, o como nos gusta decirle: el arte de interpretar los datos.

El Data Science comprende técnicas analíticas e informáticas, dentro de las cuales resaltan términos como la Data Mining, Machine Learning y el ya mencionado y discutido en un post anterior: el Big Data.

Conozcamos de qué van estos términos:

Data Mining o Minería de Datos

La Data Mining es la disciplina llevada a cabo en el Data Science que se encarga de la recolección y almacenamiento de datos útiles y valiosos.

La minería de datos es un proceso que comienza con una determinada cantidad de datos no estructurados y concluye con información de valor, fácil de interpretar por aquellos que buscan respuestas en los datos digitales y no son profesionales en el área.

Hablamos entonces de una disciplina o proceso que involucra varias etapas:

1. La recolección de datos
2. El tratamiento o procesamiento de datos
3. El Machine Learning
4. El Testing o proceso iterativo
5. Y, la interpretación y visualización de datos.

Machine Learning o Aprendizaje Automático:

El Machine Learning es una disciplina de inteligencia artificial conformada por algoritmos capaces de predecir, clasificar e identificar rápida y automáticamente, patrones presentes en los datos. Forma parte de la minería de datos como una de sus etapas y de hecho, entre ella y el testing, son las que permiten la obtención de resultados objetivos.

El aprendizaje automático en el Data Science, es capaz de tomar decisiones en base a los patrones identificados en la base de datos introducida al comienzo del proceso. Tales decisiones permiten identificar entre tantas cosas: las preferencias de los consumidores, cuales son los clientes potenciales y recomendaciones de contenido valioso para los consumidores.

¿Data Science y Big Data son lo mismo?

Es muy probable que muchos, en este punto se hayan preguntado si el Data Science y el Big Data son lo mismo. La respuesta es no. De hecho,  el Big Data forma parte del Data Science.

Cuando hablamos de Big Data, como “sustantivo”, nos referimos a un gran volumen de datos digitales. Ahora, como “disciplina”, el Big Data es aquella rama del Data Science enfocada en la gestión y el almacenamiento de estas grandes masas de datos provenientes de diferentes fuentes.

Mientras que el Data Science, se enfoca en el uso de procesos y herramientas que buscan transformar datos provenientes de diferentes fuentes, en información valiosa.

Estos y otros términos, como es el caso del Deep Learning, son discutidos a profundidad y puestos en práctica en la Especialización en People Analytics de Latam Business School.

¿Cómo beneficia el Data Science a las empresas?

El éxito de una empresa, depende en gran medida de la relación que esta tenga con el usuario, consumidor o cliente.

Tener la capacidad de saber qué es lo que este necesita, que es lo que busca, cuáles son sus preferencias y que lo hace feliz, son informaciones que poseen un valor incalculable para una empresa.

El Data Science da la oportunidad a las empresas de transformar datos ilegibles, obtenidos de las redes sociales, encuestas, eCommerce, buscadores y otras fuentes, en informacion que les permita:

• Predecir el comportamiento futuro de actuales y próximos consumidores.
• Anticiparse a las necesidades del usuario y poder tomar acciones para ofrecerle promociones o alternativas que generen ganancias y fidelización.
• Diseñar nuevos productos de acuerdo a las predicciones de comportamiento y necesidades de un grupo social.
• Optimizar la interacción con el usuario, ya que en teoría, lo conocemos más.
• Evitar pérdidas cuantitativas con la toma de malas decisiones. Ya que, el Data Science aporta todas las bases para dirigirnos a la toma de una buena decisión.

¿Por qué debería especializarme en Data Science con People Analytics?

Hoy en día los perfiles profesionales en People Analytics, son fuertemente demandados en el mundo empresarial.

Debido a la especialización técnica que requiere la Ciencia y Análisis de Datos, se hace prácticamente imposible que una persona, no especializada en el área, sea competente para llevar a cabo un proyecto de recolección, análisis e interpretación de datos.

Por ende, perfiles como el de Data Scientist, Data Engineer y Data Analyst, son y serán referentes en el futuro cercano y lejano del mundo empresarial.

¿Cómo ser un Data Scientist con People Analytics y cuál es su trabajo?

Un Data Scientist es el puesto de mayor rango y amplio conocimiento en el universo del People Analytics. El mismo tiene conocimientos de programación, matemática y estadística. Siendo su función principal la creación, el mantenimiento y la gestión de algoritmos capaces de recolectar y organizar grandes volúmenes de datos.

Además de la formación profesional universitaria en Informática o Ingeniería en Sistemas, para lograr desempeñarte como profesional en Data Science, es necesario llevar a cabo un diplomado o una Especialización en People Analytics, tal como la ofrecida en Latam Business School, en la cual, dispondrás de una noción completa, con herramientas y técnicas actualizadas en el campo.