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Data science: por qué la ciencia de datos es el futuro de la programática

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La ciencia de datos ya está aquí. Cada vez son más las empresas y sectores que están incorporando este tipo de perfiles a sus plantillas. Y la publicidad digital no es una excepción: en la industria publicitaria cada vez es más frecuente trabajar desde una perspectiva data science, aprovechando el poder de los datos y las herramientas que tienen capacidad para procesarlos, incluso, en tiempo real.

De manera general, la data science se dedica a analizar la información proveniente de la data a través de estadística, informática o machine learning. Esto se hace con el objetivo de estructurar la información y encontrar patrones. Esto, por ejemplo, permite anticiparse a las necesidades o intereses de un usuario en una campaña publicitaria.

Pero la ciencia de datos va mucho más allá. Por ejemplo, desde OpenWebinars destacan que gracias a ella se pueden crear sistemas de recomendación, optimizar procesos, predecir comportamientos o tomar decisiones.

El proceso en la data science

La data science es un campo muy amplio, en pleno crecimiento y muy cambiante. Existen numerosas herramientas y técnicas para llevarla a cabo. Además sus objetivos pueden ser de lo más diverso en función de las necesidades y el sector de la empresa. Entonces, ¿cómo se define la data science? Principalmente por la materia prima con la que trabajan (los datos) y el proceso gracias al cual los moldean para que resulten útiles. Y ese proceso tiene una serie de fases:

  • Planificación. Antes de buscar respuestas en los datos hay que tener claras las preguntas que interesan a la empresa. Las necesidades, los objetivos de negocio, definirán las líneas de investigación que se van a abordar de manera analítica. Y el científico de datos también tiene que participar en esta planificación junto a otros departamentos.
  • Obtención y almacenamiento de datos. Es una de las claves, porque un buen análisis se sustenta en la recolección de datos de una variedad de fuentes de todo tipo. No se trata sólo del dato propio recopilado por la compañía, sino de muchas otras fuentes disponibles.
  • Limpieza y preparación. Tanto por volumen, como por su diversidad de fuentes, estos datos tienen que ser procesados y ordenados para que sean consistentes y útiles para el encontrar las respuestas que se buscan.
  • Análisis de los datos. En esta fase se realiza un análisis exploratorio de la información y se crean y optimizan los modelos. Para hacerlo se suelen utilizar herramientas como el machine learning o los modelos estadísticos: la programación en R es una habilidad común en la ciencia de datos.
  • Visualización comprensiva. Para hacer bien este punto es necesario trabajar para que la comprensión de los datos sea sencilla y se pueda extraer conocimiento de ellos. Por ejemplo, a través de infografías o gráficos.
  • Insights y respuestas. Si todos los pasos anteriores se han realizado correctamente, se obtendrán una serie de insights. Estas claves han de conducir a recomendaciones para impulsar un negocio, mejorar una campaña publicitaria, etc. Las respuestas a las preguntas que se hicieron al principio del proceso.

La alianza tecnológica

Nada de todo esto se podría hacer si no existieran las herramientas tecnológicas para ello. Para entender el entorno de la data science hay una serie de conceptos imprescindibles que enumeran desde Altim analytics:

  • Data mining. Este término hace referencia al proceso de recolección y almacenamiento de datos que son útiles. Para esta tarea de minería de datos se utilizan softwares capaces de analizar patrones de datos en grandes lotes. Así se amplía el conocimiento sobre los usuarios con el objetivo de desarrollar estrategias más efectivas.
  • Deep learning. Gracias a redes neuronales que simulan el comportamiento del cerebro, el deep learning consigue resolver problemas relacionados, por ejemplo, con el procesamiento de textos, el reconocimiento de imagen o la voz.
  • Machine learning. En este caso se hace referencia a la idea de educar a la tecnología para que corrija errores a través de la predicción y clasificación de datos.
  • Inteligencia artificial (IA). Probablemente la inteligencia artificial sea el elemento más popular vinculado a la data science. Se trata de una serie de algoritmos utilizados para crear máquinas que imiten el comportamiento humano. Se suele aplicar, por ejemplo, en la creación de chatbots para marketing conversacional o el reconocimiento facial.

¿Cuál es el papel de la data science en el marketing?

El marketing está evolucionando mucho gracias a la tecnología y, en concreto, gracias al uso de la data. Pero, para hacer un uso eficiente de esa información, el trabajo de data science es vital. Un esfuerzo al que, además, se le puede sacar partido desde muchos ámbitos. Por ejemplo, desde Cyberclick destacan los siguientes:

  • Toma de decisiones. Gracias a la ciencia de datos, los equipos de marketing pueden tomar decisiones basadas en datos fiables y, además, hacerlo en tiempo real.
  • Mejora de la eficiencia. Los procesos de trabajo y el desarrollo de acciones son más eficientes cuando se trabaja con data science. Además, permite automatizar tareas, lo que repercute en una mayor productividad.
  • Satisfacción de los clientes y mejor experiencia de usuario. Analizar el comportamiento y preferencias de los usuarios es una de las aplicaciones más relevantes para el marketing de la data sicence. Como consecuencia de este trabajo, se pueden ofrecer soluciones más personalizadas a los clientes que incrementarán su satisfacción con la marca y su experiencia de usuario.
  • Desarrollo de productos y servicios. Asimismo, conocer mejor a los clientes y sus necesidades también sirve para desarrollar productos y servicios que estén alineados con sus expectativas.
  • Estrategias de marketing más exitosas. En general, aprovechar las posibilidades que ofrece la data science en un departamento de marketing permite desarrollar estrategias más efectivas y optimizar la inversión.

 

 

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