Las 7 principales aplicaciones de la ciencia de datos en los negocios

Data Science es una subparte de Big Data que se ha caracterizado por la velocidad (de conjuntos de datos que alcanzaron alturas sin precedentes), variedad (de conjuntos de datos que se pueden recopilar y entregar en un solo formato) y volumen (de conjuntos de datos que están aumentando masivamente con épocas de cambios). Esto permite a las empresas evaluar conjuntos de datos estructurados o no estructurados complejos y obtener información relevante de manera eficiente. Ya sea que hablemos de comercio electrónico o atención médica, la ciencia de datos y sus aplicaciones están marcando tendencias y actuando como un combustible para las industrias que quieren deshacerse de una gran cantidad de papeleo.

¡Puede pensar en cómo las empresas existentes pueden derivar decisiones basadas en datos mientras evalúan el poder adquisitivo de sus clientes! A través del análisis y la segmentación establecidos por el análisis de la ciencia de datos y los algoritmos de ML, es posible que las empresas se mantengan a la vanguardia de la competencia. Descubramos las principales aplicaciones de Data Science, que permiten a las organizaciones avanzar un poco hacia los intereses y el entusiasmo de sus clientes mientras compran los productos que cumplen con sus requisitos.

1. DS está conquistando el mercado del comercio electrónico

Las corporaciones de comercio electrónico (y venta al por menor) se centran principalmente en la venta o compra de bienes y servicios a través de Internet. Con la ayuda de Data Science, se puede filtrar de manera colectiva los estilos de productos que los clientes prefieren recomendar. Además, si pueden ocurrir algunos cambios o fluctuaciones en los precios, esto también puede identificarse mediante un análisis predictivo . Dicho análisis acepta algoritmos estadísticos para predecir la probabilidad de interés u odio hacia los productos que los clientes pueden seleccionar en el futuro. De hecho, si las tendencias relacionadas con los servicios pueden cambiar y los puntos de vista de los clientes fluctúan, esto se detecta de manera prometedora a través del análisis de sentimientos en algún lugar analizando los comentarios.bien a través de encuestas/reseñas en línea. Todo esto se puede ver en las aplicaciones de Trivago, Starbucks y H&M, que están en auge en el mercado de comercio electrónico en el año 2021. De esta manera, las corporaciones de comercio electrónico o minorista logran clasificar el contenido de sus servicios de manera flexible. , empatizando así con las emociones de sus clientes brindándoles información relevante en forma de recomendaciones.  

2. DS es omnipresente con la banca y las finanzas

Los bancos y otras instituciones financieras siempre buscan formas más inteligentes de clasificar los criterios de préstamo y administrar las deudas consolidadas u otras finanzas. La razón es obvia: todo esto ayudará a categorizar las finanzas para uso personal, público o corporativo. Aquí, el mayor desafío para las instituciones financieras es mantenerse a la cabeza de la competencia y, por eso, la ciencia de datos permite que esas instituciones tomen decisiones más inteligentes que pueden ser difíciles de detectar para el ojo humano cuando sea necesario. A través de CLV (una parte inevitable de DS), es decir, la predicción del valor de por vida del cliente, esas instituciones pueden estimar con precisión durante cuánto tiempo sus clientes pueden generar ingresos para ellos? Mientras tanto, si los bancos pueden quedarse atascados en la selección de las mejores decisiones de marketing debido a algunos riesgos asociados con las tarjetas de crédito o los seguros, esto puede evaluarse a través de modelos de riesgo. Los bancos hacen todo esto a través de aplicaciones como Capital personal, Every dollar, Mobills, que aceptaron de manera generalizada las nociones de predicción de valor y modelado de riesgos de la ciencia de datos.    

3. DS se ha vinculado bien con la industria de la salud

La industria de la atención médica siempre está (y siempre estará) administrando la salud de los pacientes ingresados ​​mediante la dispensación de medicamentos en los momentos adecuados dentro del presupuesto del paciente. Pero a veces, se identifican anomalías en las operaciones diarias. Tales anomalías ocurren en forma de salud mental o nutrición inadecuadas que no se detectan muchas veces a través de resonancias magnéticas o tomografías computarizadas. Allí, Data Science viene al rescate con su Análisis de Imágenes Médicas y Modelado Predictivo de la expresión génica de un paciente. El beneficio es que los médicos que se ocupan principalmente de cirugías complejas pueden usar poderosas herramientas de IR (reconocimiento de imágenes) para comprender profundamente las anomalías en esas cirugías y buscar pistas que clasifiquen bien la enfermedad con sus soluciones médicas apropiadas.  

Sin duda, el modelado predictivo de la expresión génica de un paciente ayuda a los médicos a revisar y analizar los datos históricos de la persona ingresada. Más tarde, pueden hacer excelentes correlaciones con la biología molecular del dogma central cuyas consultas son bien respondidas por bots inteligentes en alguna parte involucrada con la PNL, es decir, el procesamiento del lenguaje natural.. Hay algunas aplicaciones como Medscape, UpToDate, Lexicomp, que los médicos utilizan para acceder a conocimientos sobre una variedad más amplia de medicamentos (o enfermedades infecciosas) para prescribir a sus pacientes, que han estado vinculados a la industria de la salud durante más tiempo, de una mejor manera. camino. Toda esta asistencia de DS ha ayudado a los médicos a marcar las anomalías en las enfermedades por las que los pacientes han estado pasando sin quejarse a nadie de lo mismo.    

4. DS también prevalece en la fabricación

La fabricación y sus procesos centrales se centran principalmente en identificar formas que pueden transformar las materias primas en un producto. Dicho producto puede estar relacionado con los hogares, los aviones, los automóviles o los deportes. No se puede negar el hecho de que todos estos productos tienen sus datos históricos que deben mantenerse y revisarse todos los años a través de inventarios. Aquí, los científicos de datos (altamente especializados en clasificar y analizar grandes conjuntos de datos estructurados o no estructurados) aplican técnicas de aprendizaje por refuerzo .para predecir problemas relacionados con la fabricación para que los fabricantes puedan monitorear los costos de los productos y también optimizar las horas de producción. Esto es realmente útil ya que la unidad de producción ahora puede lograr los objetivos predefinidos mientras trabaja en un entorno potencialmente complejo. Incluso una mejora continua, en los procesos de fabricación, se puede detectar en tiempo real, ya que los sistemas de refuerzo autónomos están ahí para mejorar la calidad de los productos de fabricación y aumentar la tasa de positividad en las reseñas de los clientes procesadas para líneas de fabricación tan frecuentes.  

5. DS es otro marco para la gestión de datos de clientes

La gestión de datos de clientes exige un procesamiento fluido del análisis de los datos estructurados o no estructurados de los clientes conectados con las organizaciones durante un período más largo. Esto se debe a que las experiencias de los clientes son independientes del canal y comprenden una multitud de oportunidades desde una perspectiva empresarial. Con la ayuda de la segmentación de clientes , las empresas pueden obtener conocimientos más profundos sobre el género, la etnia, el estilo de vida, el nivel educativo y las características de personalidad (comportamentales o no conductuales) de sus clientes y luego, aplicar los procedimientos de análisis de datos para predecir la relevancia de esos clientes. los clientes segmentados se comunican con sus unidades de negocio? El beneficio es que se maximizan las oportunidades de ventas cruzadas y adicionales a través de recursos de marketing creíbles, por lo queincentivar a los clientes segmentados a comprar más productos . Como resultado, los puntos de contacto como las ventas y las cuentas de los clientes se clasifican bien según el historial de compras y ahora será mucho más fácil para las organizaciones identificar a los clientes valiosos y apreciados , sin descuidar la lealtad y la empatía en sus patrones de compra.  

6. DS está moldeando bien el análisis de riesgos

El riesgo está asociado a todo negocio y, por lo tanto, se vuelve fundamental que las empresas analicen crucialmente las áreas de riesgo antes de tomar cualquier decisión dentro de sus unidades de producción. Esto estará cosechando frutos ya que los clientes asentirán con la cabeza hacia la seguridad y confiabilidad de una organización que ofrece servicios que un cliente puede demandar. A través de herramientas analíticas de Data Science, los expertos que trabajan en un departamento específico identificarán primero los factores que generan riesgos como el costo, la tecnología, el tiempo, los recursos o la comunicación.. Posteriormente, examinarán el impacto de esos riesgos en el proyecto existente y lo clasificarán de acuerdo con su importancia sobre una base razonada. Después de todo, hecho esto, se preparará un plan de respuesta al riesgo apropiado que puede terminar o transferir el riesgo. Cuando se ejecuta el plan y se detectan los riesgos de acuerdo con su plan de respuesta, se puede reevaluar la tendencia y la importancia del riesgo para que sus consecuencias puedan ser monitoreadas y controladas con las medidas adecuadas. Todos estos análisis permiten a las empresas validar la solvencia de su base de clientes, manteniéndolas así por delante de sus competidores a costos optimizados.

7. DS se centra en la publicidad dirigida

La publicidad dirigida es un método en línea en el que una organización puede determinar los intereses y preferencias de sus clientes, que pueden variar según el grupo de edad y los ingresos. El beneficio es que las empresas pueden determinar qué clientes son serios o espeluznantes y luego, esto ayuda a reducir sus gastos al enfocarse significativamente en clientes receptivos. Data Science aquí ayuda, ya que los anunciantes ahora pueden comprender los patrones de navegación de sus clientes ( a través de aplicaciones ML) e identificar las tendencias que reflejan los intereses de los clientes en un sentido real. Ahora, las tendencias se identifican bien y las organizaciones ahora pueden publicar anuncios en línea cuyos conocimientos se enfocan hábilmente en los clientes que tienen excelentes hábitos de navegación y compra. Empresas como HubSpot, MetaData, Acuity Ads siguen esta técnica publicitaria y logran mejorar su reputación y expandir sus productos de calidad en el mercado. En general, los clientes se benefician ya que obtienen productos de calidad y no hay necesidad de pagar a un intermediario para obtener lo que realmente quieren.