Las aplicaciones de ciencia de datos más efectivas

Unas palabras de introducción

¿Qué significa ciencia de datos?

La ciencia de datos es, como su nombre indica, un estudio de datos. Requiere conocimiento de diferentes algoritmos y herramientas de alta tecnología. El objetivo principal de los procesos de ciencia de datos es extraer información valiosa de datos estructurados y no estructurados.

¿Cómo pueden las empresas beneficiarse de la ciencia de datos?

Cada empresa recopila una cierta cantidad de datos todos los días. Cuanto más grande es la empresa, más datos recopila. La cantidad de datos recopilados es demasiado grande para procesarlos manualmente. Tomaría demasiado tiempo obtener información útil; para cuando terminemos, la información obtenida ya no será relevante. Es por eso que necesitamos aplicaciones de ciencia de datos.

Un equipo de científicos de datos con habilidades matemáticas y estadísticas avanzadas y un conocimiento profundo de la industria en la que opera su negocio, construye algoritmos complejos que procesan los datos recopilados y brindan a su organización información valiosa sobre los procesos internos y el comportamiento del cliente.

“Científico de datos (n.): Persona que es mejor en estadística que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico”. – Josh Wills, director de ingeniería de datos de Slack

Además, en función de la información adquirida, la ciencia de datos realiza un análisis predictivo que le permite tomar las decisiones correctas. No hay límite para el dominio comercial que puede beneficiarse de esta solución. Para demostrarlo, a continuación se presentan algunas de las mejores aplicaciones de ciencia de datos en una variedad de industrias.

Aplicaciones de la ciencia de datos en el sector financiero

Gestión de datos

Los profesionales financieros a menudo luchan con grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes y formas: datos estructurados y no estructurados.

Al aplicar técnicas de ciencia de datos como procesamiento de lenguaje, minería de datos, análisis de texto y más, los profesionales financieros pueden extraer información relevante de los datos sin procesar y utilizarla en su beneficio para tomar decisiones más efectivas que generen más ganancias.

Detección de fraude

La detección del fraude es una de las principales áreas de interés de cualquier organización que opere en el sector financiero. La ciencia de datos con tecnología de IA ofrece una solución eficaz para reducir el fraude.

Análisis predictivo en tiempo real: esta aplicación de análisis de datos permite a las empresas identificar posibles transacciones fraudulentas y bloquearlas cuando se detecta actividad financiera inusual. Gracias a esta solución, las empresas pueden evitar numerosas pérdidas financieras.

Gestión de riesgos

La gestión del riesgo es uno de los factores clave en las finanzas. El riesgo potencial está estrechamente relacionado con los cambios en la política, el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y las estrategias de competencia.

Gracias a las aplicaciones de ciencia de datos, los profesionales financieros pueden evaluar con mayor precisión la solvencia de los clientes potenciales al analizar sus datos teniendo en cuenta muchos aspectos.

Aplicaciones de la ciencia de datos en el sector salud

Análisis y diagnóstico de imágenes

El análisis de imágenes médicas es uno de los principales retos a los que se enfrentan cada día los médicos a la hora de buscar la causa de los problemas de salud de un paciente. Los informes médicos suelen incluir una tomografía computarizada, una resonancia magnética o radiografías.

Las aplicaciones de ciencia de datos ahora pueden ayudar a los médicos a detectar automáticamente anomalías en las imágenes y diagnosticar la enfermedad más probable que las causó. Para hacerlo, los científicos de datos aplican tecnologías informáticas avanzadas, como el reconocimiento de imágenes y el aprendizaje automático.

Investigación genética

La integración de la ciencia de datos permite un análisis de datos detallado, que es fundamental para desarrollar tratamientos avanzados. Ahora los médicos pueden realizar un análisis de ADN en profundidad y determinar cómo afecta la salud de un paciente en particular.

Este método permite a los genetistas encontrar conexiones biológicas entre genes, diversas enfermedades y la forma en que un fármaco responde a ellas. La implementación de una aplicación de ciencia de datos es fundamental para analizar las respuestas genéticas a varios medicamentos.

Descubrimiento y desarrollo de fármacos

El descubrimiento de fármacos y el posterior desarrollo es un proceso lento que a menudo cuesta una fortuna a las empresas farmacéuticas. La ciencia de datos ofrece una solución revolucionaria que reduce significativamente el tiempo dedicado a estos procesos.

Los algoritmos de ciencia de datos especialmente diseñados pueden predecir la eficacia de un nuevo fármaco con gran precisión. Además, el proceso de fabricación de medicamentos se puede acortar mediante el análisis de datos en tiempo real.

Aplicaciones de la ciencia de datos en el buscador

La mayoría de nosotros usamos motores de búsqueda como Google, Yahoo, etc. a diario. Si usted también pertenece a este grupo, es hora de averiguarlo: ¡ya usa aplicaciones de ciencia de datos todos los días!

Los algoritmos de ciencia de datos se encargan de entregar los resultados de búsqueda que mejor se adaptan a tus necesidades y sin esperas. Por lo general, los resultados de las consultas están listos en una fracción de segundo. Esto es impresionante considerando la cantidad de datos disponibles en Internet.

Aplicaciones de la ciencia de datos en el reconocimiento de imágenes

Otra aplicación de ciencia de datos que probablemente ya esté utilizando sin siquiera saberlo es el reconocimiento de imágenes. El ejemplo más fácil para representar esto es Facebook.

Siempre que subimos una imagen, por ejemplo con amigos, Facebook muestra automáticamente sugerencias para etiquetar a las personas que aparecen en la foto. ¿Cómo es esto posible? Esta función es compatible con algoritmos de reconocimiento facial. Su precisión crece cada año, y cada vez más empresas utilizan su potencial comercial.

Aplicaciones de la ciencia de datos en el reconocimiento de voz

La última aplicación de ciencia de datos que presentaré en este artículo es el reconocimiento de voz. En los últimos años está ganando popularidad y está siendo utilizado por grandes empresas para funciones como Siri, Google Voice, etc.

Esta solución de ciencia de datos permite el uso de dispositivos electrónicos sin hacer clic en ningún botón. Es una solución conveniente como sustituto de la escritura, útil, por ejemplo, para las personas mayores. La precisión del reconocimiento de voz ha mejorado significativamente recientemente.

un breve resumen

Las aplicaciones de la ciencia de datos afectan cada vez más aspectos de nuestra vida diaria. Esta tecnología avanzada nos facilita realizar varias tareas con éxito y ahorra tiempo y dinero.

Si es un emprendedor, definitivamente debe analizar más de cerca las soluciones descritas anteriormente y aprovechar la consultoría de ciencia de datos para descubrir cómo su negocio puede beneficiarse de las aplicaciones de ciencia de datos.