Ciencia de Datos

Contratar un proveedor de machine learning: aspectos claves

28 de mayo de 2023

En el mundo actual impulsado por datos, las empresas buscan constantemente formas de obtener una ventaja competitiva. Aprovechar el poder del aprendizaje automático (machine learning) puede marcar la diferencia, ayudándote a extraer información valiosa de tus datos y tomar decisiones informadas. Sin embargo, antes de embarcarte en este, es esencial considerar algunos factores clave para asegurar una exitosa colaboración con un proveedor de servicios de machine learning. En este blog, te compartiremos algunas consideraciones importantes a tener en cuenta antes de iniciar la búsqueda de proveedor. Esto te ayudará a tener una colaboración fructífera con él.

Factor 1: Objetivos del Proyecto

Definir claramente los objetivos de tu proyecto de aprendizaje automático es crucial para su éxito. Comienza identificando el problema o desafío específico que deseas abordar. Por ejemplo, podrías querer mejorar la precisión de las previsiones de ventas, optimizar la gestión de inventario o mejorar las estrategias de retención de clientes. Al tener un objetivo claro en mente, puedes comunicar tus expectativas al consultor de aprendizaje automático y alinear sus esfuerzos con los resultados deseados.

Una vez que hayas definido el objetivo, es importante considerar la viabilidad del proyecto. Los proyectos de aprendizaje automático requieren acceso a datos relevantes y suficientes, y el problema debe ser adecuado para un enfoque de aprendizaje automático. Discute tus objetivos con el proveedor para asegurarte de que se alineen con los objetivos comerciales y la viabilidad técnica. Su experiencia puede ayudarte a refinar y consolidar los objetivos del proyecto, asegurándote de que sean realistas y alcanzables dentro del marco de tiempo establecido.

Además, es esencial articular claramente los criterios de éxito para el proyecto. ¿Qué métricas específicas o indicadores clave de rendimiento (KPI) indicarán el éxito del proyecto? Podría ser una reducción en las tasas de error, mayor precisión en las predicciones o una mejora en la satisfacción del cliente. Definir estas métricas proporcionará una comprensión compartida entre tú y el consultor, lo que les permitirá adaptar su enfoque y brindar los resultados deseados.

Factor 2: Cantidad y Calidad de los Datos

El éxito de cualquier proyecto de aprendizaje automático depende en gran medida de la cantidad y calidad de los datos disponibles. Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden patrones y hacen predicciones basadas en datos históricos. Por lo tanto, es importante evaluar el volumen y la relevancia de los datos que posees en relación al problema que deseas resolver.

Comienza evaluando la cantidad de datos que tienes. ¿Tienes suficientes datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático sólido? Tu consultor o proveedor puede ayudarte a evaluar este punto. Lo importante es que sepas que una cantidad insuficiente de datos puede llevar a un sobreajuste. Discute los requisitos de datos con el consultor para asegurarte de que puedan asesorarte si es necesario recopilar o aumentar más datos para obtener resultados confiables.

Además de la cantidad, la calidad de los datos es fundamental. ¿Existen valores faltantes, valores atípicos o inconsistencias que deben abordarse? Una mala calidad de datos puede afectar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y generar información poco confiable. Colabora con tu proveedor para establecer procedimientos de preprocesamiento y limpieza de datos que mejoren la calidad antes de entrenar los modelos.

Además, considera la relevancia y representatividad de tus datos. ¿Tus datos cubren todos los escenarios, poblaciones o períodos relevantes? Los sesgos en los datos pueden conducir a predicciones y decisiones sesgadas. Trabaja estrechamente con tu proveedor para identificar posibles sesgos y desarrollar estrategias para mitigarlos.

Factor 3: Implementación de la Solución

Antes de contratar un consultor en aprendizaje automático, considera cómo planeas utilizar la solución que desarrollen. Dependiendo de tus necesidades, es posible que solo necesites el código de aprendizaje automático para integrarlo en tus sistemas existentes, o tal vez requieras una aplicación web fácil de usar para visualizar e interactuar con los resultados. Aclarar tus necesidades de implementación te ayudará a seleccionar un proveedor con la experiencia y los recursos adecuados para cumplir con tus expectativas.

Si necesitas una aplicación independiente o una interfaz de usuario, discute las características, funcionalidades y experiencia del usuario deseadas con el consultor. Ellos pueden brindarte ideas sobre las mejores prácticas, los marcos y las tecnologías para dar vida a tu visión. Además, considera si necesitas mantenimiento y soporte continuos para la solución desarrollada. Es posible que se requieran actualizaciones regulares, corrección de errores y mejoras para garantizar que la solución siga siendo efectiva y se ajuste a las necesidades de la organización.

Además, es importante discutir consideraciones de privacidad y seguridad de los datos durante la fase de implementación. Al abordar estos factores de implementación de manera anticipada, puedes garantizar una integración sin problemas de la solución de aprendizaje automático en tu infraestructura existente y maximizar la probabilidad de que tu equipo use la solución.

Factor 4: Presupuesto

Cuando consideras un proyecto de aprendizaje automático, determinar tu presupuesto es un paso crucial. Los servicios de consultoría en aprendizaje automático pueden variar significativamente en costos, dependiendo de factores como la complejidad del proyecto, la experiencia requerida, el entregable y la duración. Es importante establecer un presupuesto realista que se alinee con los recursos financieros de tu organización y el valor que esperas obtener del proyecto.

Por ejemplo, una solución que requiera una aplicación web resulta más costosa que solo la entrega del código. O una solución que requiere constante reentrenamiento es más costosa que una consultoría donde quieres solo los insights y no su uso continuo. Para hacer tu presupuesto puedes guiarte con los salarios promedio de un científico de datos, analista de datos y un ingeniero de datos.

Finalmente, para aprovechar al máximo tu presupuesto, considera tener una discusión detallada y abierta con los posibles proveedores para definir claramente el alcance del trabajo y los entregables. Esto les permitirá proporcionarte una estimación de costos más precisa y te ayudará a asignar tu presupuesto de manera efectiva. Estar abierto a disminuir el alcance y hacer un proyecto por fases es importante.

Conclusión

Antes de contratar un consultor o proveedor en aprendizaje automático, es crucial considerar varios factores clave. Estos incluyen establecer un presupuesto realista, definir objetivos claros del proyecto, comprender los requisitos de implementación y evaluar la cantidad y calidad de tus datos. Al considerar cuidadosamente estos factores y entablar discusiones abiertas y colaborativas con los posibles consultores, podrás establecer las bases para una asociación exitosa y aprovechar todo el potencial del aprendizaje automático en tu organización.

Desata el poder de las Recomendaciones de Productos

22 de mayo de 2023

Hoy, vamos a adentrarnos en el fascinante concepto de las recomendaciones de productos empleando modelos de machine learning. En esta publicación, descubriremos cómo las recomendaciones personalizadas pueden transformar la experiencia del cliente y aumentar las ventas de tu empresa. Iniciaremos explorarando ejemplos de empresas líderes que ya utilizan modelos de recomendaciones para impulsar su éxito.

Netflix y Amazon: dos casos de éxito

Por un lado, imagina una experiencia de compra en línea donde cada producto sugerido se adapta a tus preferencias y necesidades. ¿Esta descripción te recuerda a Amazon? El gigante del comercio electrónico ha adoptado con éxito este enfoque desde hace años. Al aprovechar su vasta cantidad de datos de clientes y sus sofisticados modelos de recomendación, Amazon puede presentar productos complementarios o alternativos que a menudo se ajustan perfectamente a los intereses y deseos de sus clientes.

Por otro lado, tenemos a Netflix, el popular servicio de transmisión de contenido. Este también analiza los hábitos de visualización y las preferencias de sus usuarios. Utilizando poderosos algoritmos de recomendación ofrece una selección personalizada de películas y programas de televisión a cada cliente. Esta capacidad para predecir las preferencias de los usuarios y proporcionar contenido relevante ha contribuido en gran medida al éxito de Netflix y a su posicionamiento en el mercado del streaming.

Asociación: Descubriendo los patrones ocultos

En su esencia, la recomendación de productos es un enfoque basado en datos que utiliza algoritmos de machine learning y análisis avanzados para ofrecer sugerencias relevantes a los clientes. Para esto se basan en identificar patrones y asociaciones entre los comportamientos y preferencias de los clientes. Es como si tuvieras a un vendedor experto en versión digital, que comprende a tus clientes mejor de lo que ellos mismos lo hacen. Esto solo es posible mediante el análisis de grandes cantidades de datos y técnicas avanzadas de analítica (machine learning) que permiten identificar conexiones entre los productos que tus clientes compran o muestran interés.

¿Cuándo necesitas servicios de recomendación de productos?

Quizás te preguntes cuándo es el momento adecuado para considerar invertir en soluciones de recomendación de productos empleando modelos de machine learning. Si deseas mejorar la experiencia del cliente, aumentar las ventas e impulsar el crecimiento de tu empresa, entonces ahora es el momento perfecto.

Si tu empresa cuenta con un extenso catálogo de productos y tiene dificultades para guiar a los clientes a lo largo de su proceso de compra, las recomendaciones de productos pueden marcar la diferencia. Además, en industrias altamente competitivas donde la lealtad del cliente es crucial, las recomendaciones personalizadas pueden ayudarte a construir conexiones más sólidas con tu audiencia.

Beneficios de invertir en soluciones de recomendación de productos

Existen muchos beneficios de invertir en soluciones de analítica de datos, que empleen modelos de aprendizaje automático, enfocadas en mejorar la forma en que realizas la recomendación de productos a tus clientes. Te compartimos 5 de estos:

  1. Experiencia personalizada para el cliente: Con las recomendaciones de productos, puedes crear experiencias personalizadas que hagan que los clientes se sientan comprendidos y valorados. Al analizar sus preferencias y su historial de compras, puedes ofrecer sugerencias relevantes que se alineen con sus necesidades. Esto lleva a una mayor satisfacción y fidelidad del cliente.
  2. Aumento de las ventas y los ingresos: Las recomendaciones de productos relevantes pueden influir significativamente en las decisiones de compra, impulsando a los clientes a descubrir y adquirir artículos adicionales. Al mostrar productos complementarios o alternativos, puedes maximizar las oportunidades de venta cruzada y venta adicional, lo que resulta en un aumento de las ventas y los ingresos.
  3. Mejora de la retención de clientes: Al proporcionar recomendaciones personalizadas, puedes demostrar que comprendes las preferencias de tus clientes y anticipas sus necesidades. Esto fomenta un sentimiento de lealtad, lo que hace más probable que los clientes vuelvan a tu marca para futuras compras.
  4. Mejora de las tasas de conversión: Las soluciones de recomendación de productos ayudan a eliminar las barreras en la toma de decisiones al presentar a los clientes opciones personalizadas a sus gustos. Esto reduce las posibilidades de fatiga de decisiones y mejora las tasas de conversión.
  5. Ventaja competitiva: Al aprovechar la analítica avanzada para comprender el comportamiento y las preferencias del cliente puedes ofrecer experiencias superiores a tu cliente en comparación con tus competidores.

Conclusión

Incorporar las recomendaciones de productos en tu estrategia empresarial puede generar tremendos beneficios. Al aprovechar el poder de la analítica de datos, puedes crear experiencias personalizadas para los clientes, aumentar las ventas, retener a los clientes, mejorar las tasas de conversión y obtener una ventaja competitiva.

¿Estás listo para explorar el mundo de la analítica de datos y desatar todo el potencial de las recomendaciones de productos? Contáctanos y descubre cómo nuestros servicios de machine learning pueden empoderar a tu empresa.

Aumenta las conversiones con modelos de clasificación

22 de mayo de 2023

En el competitivo panorama empresarial actual, tomar decisiones informadas es crucial para lograr un crecimiento y éxito sostenidos. Un área donde la analítica de datos puede proporcionar conocimientos invaluables es el scoring de leads (prospectos). Si no estás familiarizado con este término, ¡no te preocupes! En esta publicación, explicaremos qué es el leads scoring, por qué tu empresa podría necesitar este servicio y cómo invertir en modelos de clasificación puede revolucionar tu proceso de scoring de leads.

Entendiendo la clasificación y el scoring de leads

Antes de adentrarnos en el leads scoring, veamos brevemente qué es es un modelo de clasificación. En el ámbito de la analítica de datos, la clasificación es una técnica de aprendizaje automático que nos permite categorizar los datos en clases distintas basadas en ciertos atributos. Esos grupos pueden ser binarios como Sí o NO, o pueden ser más como ALTO, MEDIO, BAJO. Esto nos permite identificar patrones, hacer predicciones y asignar probabilidades a resultados futuros.

Entonces, ¿qué es el scoring de leads? El scoring de leads es un método utilizado por las empresas para evaluar y clasificar los posibles leads o prospectos según su probabilidad de convertirse en clientes. Tradicionalmente, esto se hace teniendo en cuenta el número de acciones realizadas por un prospecto y ponderando cada acción en términos cuán importante es la acción para la empresa. Este puntaje luego se convierte en una clasificación como “prospecto muy interesado”, “prospecto neutro”, “prospecto poco interesado”. Al asignar calificaciones a los leads, las empresas pueden priorizar y asignar sus recursos de manera efectiva. Esto les permite enfocarse en los leads con mayor potencial de conversión.

¿Cuándo podría tu empresa necesitar servicios de leads scoring?

El leads scoring puede beneficiar a empresas de todos los tamaños, desde startups hasta empresas consolidadas. Te compartimos 3 escenarios en los que invertir esto se vuelve altamente valioso:

1. Eficiencia en las Ventas: Tu equipo de ventas puede verse abrumado por un gran número de leads y esto dificulta identificar los más prometedores. El leads scoring ayuda a simplificar el proceso al identificar a los leads con mayor potencial de conversión, permitiendo que tu equipo de ventas concentre sus esfuerzos donde más importa.

2. Optimización de Recursos: Al asignar eficientemente tus recursos a leads con mayor probabilidad de conversión, puedes optimizar tus esfuerzos de marketing y ventas. Esto resulta en una tasa de conversión más alta y se incurren en menos costos. En lugar de lanzar una red de pesca amplia, y esperar a ver qué pescas, puedes utilizar un anzuelo especializado para capturar leads de alta calidad.

3. Marketing Personalizado: puedes obtener información de valor sobre los intereses, preferencias y comportamientos de tus prospectos. Con este conocimiento, puedes adaptar tus mensajes y campañas de marketing para conectar con tu público objetivo, lo que puede aumentar las posibilidades de que se conviertan en tus clientes.

Beneficios de invertir en modelos de clasificación para el Scoring de Leads

Ahora que comprendemos la importancia del leads scoring, exploremos 4 formas en cómo los modelos de clasificación de aprendizaje automático puede transformar el proceso leads scoring:

  1. Mayor precisión y predictibilidad: Los modelos de aprendizaje automático se destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos y en la detección de patrones complejos. Esto implica que no solo tienes que depender del número de acciones de tus prospectos. Puedes incluir decenas de variables adicionales como frecuencia de la acción, duración, palabras claves empleadas en el contacto con el cliente, entre muchas otras. Al aprovechar estas características, puedes realizar predicciones más precisas sobre la probabilidad de conversión de un lead. Esto permite que tu equipo priorice los leads estratégicamente y tome acciones proactivas para nutrirlos de manera efectiva.
  2. Aprendizaje y mejora continua: Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender y adaptarse de forma continua. A medida que tus datos de leads evolucionan (tienes más leads o tienes más datos sobre tus leads) y tu negocio crece, estos modelos se pueden adaptar fácilmente para mantenerse en concordancia con las condiciones del mercado, el cual está en constante cambio.
  3. Eficiencia en costos y tiempo: La automatización es una de las mayores ventajas del aprendizaje automático. Al automatizar el proceso de scoring de leads, puedes ahorrar tiempo y recursos significativos que antes se invertían en la clasificación manual. Esta eficiencia permite que tu equipo se enfoque en actividades de mayor valor, como interactuar con leads cualificados y cerrar procesos de ventas.
  4. Escalabilidad y flexibilidad: Los modelos de aprendizaje automático pueden manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento. Ya sea que tu base de datos de leads consista en cientos o millones de registros, estos modelos pueden escalar sin esfuerzo, brindando un scoring de leads consistente y confiable para cualquier tamaño de negocio o industria.

Conclusión

En el mundo actual impulsado por los datos, aprovechar el poder de los modelos de clasificación para mejor el leads scoring puede brindarle a tu empresa una ventaja competitiva. Desde una mayor precisión y predictibilidad hasta eficiencia en costos y tiempo, los beneficios de incorporar estos modelos son inmensos. No subestimes el poder de los datos para tomar decisiones inteligentes y lograr un crecimiento empresarial sostenido.

Revolución en la toma de decisiones con aprendizaje automático

1 de mayo de 2023

El mundo de los negocios está en constante evolución. A medida que la tecnología avanza, las empresas deben mantenerse al día con las últimas tendencias e innovaciones para mantenerse por delante de la competencia. Una de esas innovaciones que ha estado causando sensación en los últimos años es el Aprendizaje Automático. Esta tecnología ha generado una revolución en la toma de decisiones al permitirles tomar decisiones más informadas basadas en información impulsada por datos. En este blog, discutiremos qué es el Aprendizaje Automático, sus técnicas, y aplicaciones en la toma de decisiones empresariales. Así que prepárate para descubrir cómo la toma de decisiones con aprendizaje automático se esta transformando.

Comprendiendo el Aprendizaje Automático

Con la creciente complejidad de los datos en el entorno empresarial actual, se está volviendo difícil para los humanos procesar y tomar decisiones informadas. Es aquí donde entra en juego el aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial que está ganando popularidad debido a su capacidad para aprender de los datos y tomar decisiones o hacer predicciones. Al entrenar algoritmos con grandes cantidades de datos, las empresas ahora pueden obtener información sobre el comportamiento del cliente, identificar posibles fraudes y predecir tendencias futuras con mayor precisión. El aprendizaje automático tiene el potencial de revolucionar la toma de decisiones en diversas industrias, convirtiéndolo en una tecnología crucial para las empresas que buscan mantenerse por delante de la competencia.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El concepto de Aprendizaje Automático implica el uso de algoritmos que pueden identificar patrones y relaciones dentro de grandes conjuntos de datos, lo que les permite hacer predicciones y tomar decisiones con precisión. Con su capacidad para aprender y mejorar con el tiempo, el Aprendizaje Automático se ha convertido en una herramienta vital para las empresas que buscan obtener información sobre conjuntos de datos complejos. Desde la detección de fraudes y la segmentación de clientes hasta el mantenimiento predictivo y la gestión de la cadena de suministro, el Aprendizaje Automático tiene numerosas aplicaciones en diversas industrias, convirtiéndolo en un activo indispensable para las empresas que buscan tomar decisiones informadas basadas en el análisis preciso de datos.

¿Por qué el Aprendizaje Automático está revolucionando la toma de decisiones en las empresas?

El uso de la aprendizaje automático en los procesos de toma de decisiones ha cambiado drásticamente la forma en que las empresas operan. Con la capacidad de analizar vastas cantidades de datos de manera rápida, precisa y constantemente adaptarse a nueva información, los algoritmos de aprendizaje automático han revolucionado la forma en que las empresas abordan la resolución de problemas. Esta tecnología permite a las empresas identificar patrones y tendencias que antes eran imposibles de detectar manualmente, lo que lleva a decisiones más informadas y mejores resultados. La eficiencia y precisión del aprendizaje automático pueden liberar el tiempo de los empleados, permitiéndoles enfocarse en tareas de nivel superior que requieren experiencia humana. Como resultado, el aprendizaje automático está siendo adoptado por empresas en todas las industrias, desde finanzas y salud hasta marketing y gestión de la cadena de suministro.

Técnicas de Aprendizaje Automático

Al introducir diferentes técnicas para aprender de los datos, el aprendizaje automático ofrece una amplia gama de enfoques que las empresas pueden utilizar para resolver problemas únicos.

  • El aprendizaje supervisado es ideal para etiquetar y predecir resultados en función de los datos disponibles.
  • El aprendizaje no supervisado destaca al identificar patrones y estructuras en datos no etiquetados.
  • El aprendizaje por refuerzo utiliza sistemas basados en recompensas para entrenar modelos para tomar decisiones informadas.
  • El aprendizaje profundo es un poderoso subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para analizar vastas cantidades de datos.
  • El procesamiento del lenguaje natural permite a las computadoras comprender el lenguaje humano y comunicarse con los humanos de manera natural.

Comprender las fortalezas y limitaciones de estas técnicas permite a las empresas explorar y aprovechar todo el potencial del aprendizaje automático en los procesos de toma de decisiones.

Aplicaciones del aprendizaje automático en la toma de decisiones empresariales

Las aplicaciones del aprendizaje automático en la toma de decisiones empresariales son muchas y variadas. Un área clave es la analítica predictiva, donde los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos para hacer predicciones sobre resultados futuros. Esto tiene numerosas aplicaciones, desde predecir el comportamiento del cliente hasta identificar posibles interrupciones en la cadena de suministro. Veamos algunos ejemplos:

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento de equipos y maquinaria puede ser costoso y consumir tiempo para las empresas. El mantenimiento predictivo, una técnica de aprendizaje automático, tiene como objetivo reducir estos gastos prediciendo cuándo es probable que falle el equipo. Al analizar datos de sensores y otras fuentes, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones que indican una falla inminente del equipo. Esto permite a las empresas programar el mantenimiento de manera proactiva, reduciendo el riesgo de tiempo de inactividad no planificado y maximizando el tiempo de actividad. El mantenimiento predictivo es particularmente útil en industrias como la fabricación, donde las fallas del equipo pueden tener un impacto significativo en la producción. En general, el mantenimiento predictivo a través del aprendizaje automático ayuda a las empresas a evitar tiempos de inactividad inesperados y minimizar los costos de reparación, lo que lleva a una mayor eficiencia y rentabilidad.

Detección y prevención del fraude

Las empresas siempre corren el riesgo de pérdidas financieras debido a actividades fraudulentas. La detección y prevención del fraude se han vuelto cruciales para las empresas, y el aprendizaje automático puede ser una herramienta valiosa en este sentido. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones que puedan indicar actividad fraudulenta. Al automatizar el proceso de detección de fraude, las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos, al mismo tiempo que mejoran su capacidad para detectar actividades fraudulentas antes de que causen daños significativos. Además, el aprendizaje automático también se puede utilizar para prevenir el fraude mediante la identificación de posibles vulnerabilidades en los sistemas o procesos de una empresa. Este nuevo nivel de precisión ofrecido por el aprendizaje automático lo convierte en una herramienta esencial para cualquier empresa que busque protegerse de las pérdidas financieras debido a actividades fraudulentas.

Servicio al Cliente

El aprendizaje automático ha revolucionado la forma en que las empresas abordan el servicio al cliente. Al analizar los datos de los clientes, los algoritmos de aprendizaje automático pueden proporcionar recomendaciones personalizadas y mejorar la eficiencia de los procesos de atención al cliente. Esto ha resultado en una mayor satisfacción y lealtad del cliente. Además, los chatbots y los asistentes de voz con tecnología de aprendizaje automático han automatizado muchos aspectos del servicio al cliente, liberando recursos para enfocarse en problemas más complejos. Como resultado, las empresas han podido ahorrar tiempo y dinero sin dejar de ofrecer un servicio de alta calidad. En general, el aprendizaje automático ha transformado el enfoque tradicional del servicio al cliente y la toma de decisiones en las empresas.


Análisis de los sentimientos

Comprender el sentimiento de los clientes hacia un producto o servicio es crucial para que las empresas tomen decisiones informadas. El análisis de sentimientos, una técnica de aprendizaje automático, puede ayudar a analizar los comentarios y reseñas de los clientes para identificar opiniones positivas o negativas. Al proporcionar información valiosa sobre las preferencias y necesidades de los clientes, el análisis de sentimientos puede ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios, mejorando la satisfacción y la lealtad del cliente. Además, también se puede utilizar para monitorear la reputación de la marca e identificar áreas de mejora. En general, el análisis de sentimientos es una herramienta poderosa que puede brindar a las empresas una ventaja competitiva en el mundo actual basado en datos.

Previsión de la demanda

Uno de los beneficios clave del aprendizaje automático en la toma de decisiones comerciales es la previsión de la demanda. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir con precisión la demanda futura de productos o servicios. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas sobre la gestión de inventario, la dotación de personal, la producción y las estrategias de marketing. Al anticipar los cambios en la demanda, las empresas pueden evitar los desabastecimientos o el exceso de existencias y asignar los recursos de manera más eficaz para maximizar las ganancias. Además, la previsión de la demanda puede ayudar a las empresas a mantenerse por delante de la competencia al identificar las tendencias emergentes y las preferencias de los clientes antes de que se generalicen.

Conclusión

El aprendizaje automático ya no es un concepto que se limita solo a libros y películas de ciencia ficción. Se ha convertido en una parte integral del mundo de los negocios y está aquí para quedarse. Con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa, el aprendizaje automático ha revolucionado la toma de decisiones en empresas de diversos sectores. Al implementar técnicas de aprendizaje automático, las empresas pueden identificar patrones y tendencias, pronosticar la demanda, detectar fraudes y garantizar el mantenimiento predictivo. Aunque hay desafíos que superar, los beneficios de implementar el aprendizaje automático en la toma de decisiones valen la pena.

4 estrategias para mejorar la rentabilidad utilizando datos

26 de marzo de 2023

Todo el mundo ha oído hablar de la inteligencia empresarial y la recopilación de datos para la toma de decisiones. Pero aún así puede parecer desalentador saber por dónde empezar. Te compartimos cuatro estrategias para utilizar los datos con el fin de mejorar la rentabilidad de su empresa utilizando datos.

Encuentra los datos que necesitas

Los datos son el alma de la mayoría de las organizaciones. Pueden utilizarse para mejorar la eficiencia y la productividad, pero también para tomar mejores decisiones.

Cree un inventario de datos. Todas las empresas tienen datos, pero no todas saben dónde están o qué contienen. El primer paso para mejorar su rentabilidad es saber dónde están sus datos y qué contienen. Un inventario de datos le ayudará a responder a estas preguntas creando un inventario de todos los datos que su empresa crea, almacena, utiliza y comparte. Puede utilizar este inventario como punto de partida para decidir qué áreas de su empresa necesitan más atención en lo que respecta a la gestión de datos.

Crear un inventario de datos proporciona transparencia sobre cuánto tiempo, dinero y esfuerzo se dedica a recopilar, analizar y almacenar información dentro de una organización. Esto le permitirá identificar las áreas en las que se pueden realizar mejoras para aumentar la productividad y la eficiencia, al tiempo que se reducen los costes asociados al mantenimiento de los sistemas de datos;

Aprende cuándo y dónde utilizar esos datos

Saber cuándo y dónde utilizar los datos recopilados forma parte de contar con un equipo que tenga conocimientos sobre datos, de modo que puedan comprenderlos, utilizarlos y comunicar a partir de ellos. Para eso debe crear una cultura basada en los datos. Si fomenta una cultura en la que se anime a los empleados a hacer preguntas y a cuestionar las suposiciones, animará a la gente a utilizar los datos como una herramienta y no sólo como algo que deben conocer para hacer bien su trabajo.

Un equipo preparado es un fuerza transformadora que puede tomar decisiones basadas en los resultados del análisis de datos. Por ejemplo, es un equipo que no se limita a ver las cifras de ventas globales, es capaz de desglosarlas por ubicación y período de tiempo para ver si hay tendencias o patrones que merezca la pena investigar más a fondo (por ejemplo, más ventas en una tienda que en otra).

Cree planes estratégicos utilizando esos datos

Para mejorar la rentabilidad de su empresa utilizando datos, una de las estrategias más efectivas es crear planes estratégicos basados en los mismos. Los datos pueden proporcionar información valiosa sobre el desempeño de su empresa, lo que le permitirá identificar áreas de mejora y oportunidades de crecimiento.

Esto le permite establecer objetivos claros y medibles, y al utilizar KPI (indicadores clave de desempeño) relevantes, podrá monitorear y evaluar el progreso de su empresa hacia el éxito. Los planes estratégicos basados en datos también pueden ayudarlo a tomar decisiones informadas y a minimizar el riesgo de error en la toma de decisiones importantes.

Utilice análisis predictivos

Otra estrategia clave para mejorar la rentabilidad de su empresa utilizando datos es utilizar análisis predictivos. El análisis predictivo implica utilizar algoritmos y modelos estadísticos avanzados para identificar patrones y tendencias en los datos históricos de su empresa, con el objetivo de predecir el comportamiento futuro de su negocio. Al utilizar esta estrategia, puede anticipar las necesidades de sus clientes y planificar en consecuencia, lo que puede ayudarlo a optimizar su cadena de suministro y mejorar la eficiencia operativa. Además, el análisis predictivo también puede ayudarlo a identificar nuevas oportunidades de mercado y desarrollar estrategias de marketing más efectivas

En resumen, para utilizar los datos en nuestra compañía para crear valor de manera efectiva y sostenible necesitamos:

  • Tener un inventario de nuestros datos
  • Crear una cultura de aprendizaje alrededor de los datos
  • Apoyar la creación de planes estratégicos basados en datos
  • Utilizar análisis predictivos, puede tomar decisiones informadas y estratégicas que ayuden a aumentar la rentabilidad de su empresa a largo plazo.
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7 elementos a tener en cuenta al limpiar datos

9 de mayo de 2023

Introducción

Limpiar datos es uno de las fases más largas e importantes que un científico de datos o analista de datos realiza en su día a día. Algunos afirman que esta fase junto al preprocesamiento de los datos puede ser entre el 60%-80% del tiempo de un proyecto de analítica. Y es tan importante porque sabemos que si introducimos a un modelo estadístico o de machine learning datos basura, obtenemos basura, y lo mismo aplica si aplicamos analítica descriptiva. Por lo tanto, conocer qué debemos buscar al momento de limpiar los datos es clave para hacer una buena tarea, en este post te contamos 7 elementos a tener en cuenta al limpiar tus datos.

Elemento No. 1 Revisar errores de digitación

Este tipo de error sucede normalmente cuando trabajamos con raw data que se ha capturado mediante encuestas o información que se ha transcrito. Veamos unos ejemplos:

Convenciones de denominaciónNYC vs New York vs Nueva York
Representaciones diferentesSi, si, Sí, sí
Espacios vacíos“Mujer” vs “Mujer ” vs “ Mujer” vs “ Mujer ”
Tabla 1. Ejemplos de problemas de digitación

Este error generalmente lo podemos visualizar cuando tabulamos cada uno de los campos. Frecuentemente se resuelve utilizando expresiones regulares y reemplazando valores por los correctos donde aplique.

Elemento No. 2 Identificar si hay valores perdidos

Este problema en la limpieza de datos es uno de los más frecuentes. No hay una solución estándar. Lo recomendable es identificar los valores perdidos (ejemplo de estos pueden ser 99, “”, NA, depende de la organización como los codifica y es por eso que es importante tener el diccionario de datos disponible).

Posterior a eso, busca entender por qué hay valores perdidos. Hay decenas de motivos para que esto suceda, uno de ellos puede ser que es resultado de un patrón de salto en una encuesta. Por ejemplo, la persona respondió que no tiene hijos y por lo tanto no respondió cuántos hijos tiene. En este ejemplo, lo correcto sería poner cero en este caso para dicha persona en vez de un valor perdido.

Finalmente, decida el tratamiento que va a recibir los valores perdidos de cada campo. En algunos casos, lo mejor será reconocer que existe y no hacer nada al respecto, en otros puede ser no tener en cuenta dichas observaciones o imputar los valores perdidos.

Elemento No. 3 Encontrar si hay observaciones duplicadas

Este problema es importante identificarlo porque de esta forma evitamos la doble contabilización. Las observaciones duplicadas pueden ser a nivel de la fila, es decir una fila es exactamente igual a otra y en este caso lo mejor es eliminarla. Normalmente todas las herramientas de análisis de datos tienen una función específica para detectar este tipo de duplicidad.

En otros casos puede ser que sea un conjunto de campos idénticos. Por ejemplo, en una base de datos de facturas médicas es frecuente encontrar el número de factura e identificación del paciente duplicado varias veces, una vez por cada ítem (medicamento, procedimiento, ayuda diagnóstica) que ha recibido, lo que no es común es que le hayan hecho dos apendicectomías el mismo día porque solo tenemos un apéndice. Por lo tanto en el primer ejemplo, no eliminamos observaciones pero en el segundo debemos revisar con mayor detalle qué es lo que sucedió.  

Elemento No. 4 Revisar si el formato coincide el tipo de variables

Este es un problema de limpieza fácil de identificar porque cuando intentemos utilizar estadísticas descriptivas se presentarán errores si no tenemos el formato correcto. Es importante corregir este problema para poder implementar modelos e interpretar correctamente los resultados. Para poder identificar este problema es importante saber la diferencia entre una variable cualitativa y cuantitativa, los niveles de medición de estas, y los formatos que utiliza la herramienta que estás utilizando para almacenar los datos.

Elemento No. 5 Encontrar valores inconsistentes

Al igual que los valores perdidos, no hay una receta exacta para encontrar valores inconsistentes, depende del conocimiento y el razonamiento lógico del analista. La mejor forma para encontrar los valores inconsistentes es haciéndose preguntas sobre las relaciones entre los campos y explorando la base de datos.

Por ejemplo, suponga que usted tiene el campo edad y el campo fecha de nacimiento, una forma de ver si hay valores inconsistentes es calcular la edad a partir de la fecha de nacimiento y comparar con la edad reportada.

EdadFecha de nacimientoEdad calculada
271990/01/1727
211995/05/1421
6011/11/195660
477/04/194077
3712/08/198037
Tabla 2. Ejemplo de identificación de valores inconsistentes

Frecuentemente se resuelve reemplazando el valor inconsistente con un valor perdido o a partir de información de otros campos. Por ejemplo, e el caso de la tabla, si otra de las columnas indicara si la persona está recibiendo pensión y este individuo respondió que sí, podría intuirse que la edad correcta es 77.

Elemento No. 6 Revisar si hay valores inválidos

Los valores inválidos o fuera del rango los encontramos utilizando estadísticas descriptivas como las medidas de tendencia central, mínimo y el máximo en el caso de variables cuantitativas, y para las variables cualitativas las hallamos tabulando los datos. Los identificamos fácilmente revisando los rangos expuestos en el diccionario de datos, y en caso de no existir debemos utilizar nuestro razonamiento lógico. Por ejemplo, si obtenemos las estadísticas descriptivas de la edad y encontramos una edad negativa, sabemos que hay un valor inválido. Lo más probable es que debamos reemplazarlos con un valor perdido.

Elemento No. 7 Validar si hay valores sin referencia en el diccionario de variables

El diccionario de variables es una guía para entender y explorar los datos. No todas las organizaciones lo tienen y es recomendable empezar a trabajar en este aspecto cuando antes. Lo anterior puesto que muchas veces los campos cualitativos se codifican con números para facilitar su almacenamiento. Luego solo cuando tenemos el diccionario de variable es que podemos identificar si habido un error.

Por ejemplo, si el diccionario de variables indica que el estado civil solo puede tomar valores del 1 al 5, y encontramos un 8 entonces hemos encontrado un valor sin referencia. Lo mejor que podemos hacer es revisar con quienes hayan trabajado previamente con la base de datos, ellos nos pueden indicar si ha habido un cambio de recodificación y este fue un elemento que se quedó con la codificación anterior. Tal vez no encontremos una respuesta y en ese caso esto se convertirá en un valor perdido.

Conclusiones sobre limpiar datos

La limpieza de datos es un proceso que es una ciencia y un arte, especialmente cuando tienes que encontrar valores inconsistentes, definir qué hacer con los valores perdidos o hallar observaciones duplicadas. En muchos casos no hay una respuesta única a qué hacer cuando se presentan estos problemas, con la experiencia y un buen conocimiento del negocio verás que cada vez es más fácil hacer una buena limpieza.

Científico de Datos

¿Qué es Data Analytics, Big Data o Data Science, y por qué un científico de datos tiene el trabajo más sexy del mundo en el siglo XXI?

5 de septiembre de 2021

Probablemente en los últimos años has oído o leído en algún medio de comunicación el término Ciencia de Datos (Data Science), Analítica de Datos (Data Analytics) o Big Data. Forbes por ejemplo ha publicado que el científico de datos ha sido catalogado como el mejor trabajo en Estados Unidos por tres años seguidos, cuya mediana de salario es 110.000 dólares al año (con una tasa de cambio de $2851 pesos/dólar) eso es alrededor de 313.61 millones de pesos al año o 26 millones de pesos mensuales (Davenport & Patil, 2012).

Si vives en Colombia de pronto has leído que Colombia es el noveno país del mundo con una política de Big Data, después de Estados Unidos (2012); Australia (2013); Reino Unido (2013); Corea del Sur (2013), Japón (2013); Unión Europea (2014), Francia (2014) y China en 2014 (Departamento Nacional de Planeación (DNP), 2017. [note] Algo que notarás en todas nuestras entradas es que constantemente referenciamos nuestros escritos a fuentes oficiales, artículos indexados, libros y medios de comunicación. Espero que te sirvan para complementar la información que buscas, también es para que sepas que no nos sacamos la información que compartimos del sombrero, y que de éstas surjan nuevas inquietudes o sugerencias que puedas compartir con nosotros ?.

O has leído sobre que el Ministerio de Tecnologías de Información y Comunicaciones (MinTIC) de Colombia abrió una convocatoria a principios de 2018 para formar a 200 personas en analítica de datos y TI (MinTIC, 2017).

Ahora si eres como yo (yo hace unos años), todo lo que te acabo de decir carece de sentido para ti. Eso y nada es casi que es lo mismo. Y te entiendo, si escribes en Google: Data Analytics, ¡te aparecen 666,000,000 de resultados!

Bueno el propósito de este blog es intentar responder preguntas como la del título de esta primera entrada y muchas otras que están relacionadas con este tema. Y tal vez te preguntes, ¿por qué abrimos este blog? La respuesta es que nos apasiona este tema y creemos que es importante socializarlo de una forma sencilla y agradable que les permita a otras personas (estudiantes, profesionales, empresarios, jubilados, realmente puede ser cualquier persona puesto que hay datos en todas partes) entusiasmarse por él.

Así que iniciemos una breve conceptualización de varios términos.

Campos de la Ciencia de Datos
Fuente: Dahl Winters (2015)

Ciencia de datos

Primero, qué es la Ciencia de Datos. ¿Es algo 100% nuevo? No. Se asocia con analítica de los negocios, inteligencia de negocios, analítica de datos, entre otros términos (pronto tendremos entradas para estos términos también).

La ciencia de datos se aplica hace mucho tiempo, pero solo recientemente se le acuño ese nombre  En 2008 D.J. Patil y Jeff Hammerarcacher acuñaron el término. En ese momento, el primero lideraba el área de datos y análisis en LinkedIn y el segundo en Facebook. ¿A qué? Bueno Foreman (2014) la define como la ciencia que transformar los datos, mediante matemáticas y estadística, en revelaciones valiosas, decisiones y productos. Yo le agregaría otros mediante· a esa definición tales como: ingeniería de datos, reconocimiento de patrones y aprendizaje avanzado de computación, visualización, modelado de incertidumbre, almacenamiento de datos, y computación de alto rendimiento (HPC). Y cómo se relaciona la analítica de datos con la ciencia de datos, pues ésta es la encargada de extraer esas valiosas intuiciones o revelaciones de los datos, mediante el uso muchas herramientas, sobre las cuales te contaremos más adelante.

¿Y Big Data?

De acuerdo, a las Naciones Unidas en 2012 el Big Data se refiere al volumen masivo de datos, tanto estructurados (ej.: bases de datos) como no estructurados (ej.: redes sociales, tweets, videos), que son demasiado grandes y difíciles de procesar con las bases de datos y el ‘software’ tradicional (UN Global Pulse, 2012). Doug Laney articuló tres palabras claves para definir Big Data: volumen, velocidad y variedad (SAS, s.f.). Lo del volumen masivo es complicado entenderlo en el lenguaje de los ingenieros de sistemas (volumen masivo = muchos terabytes o exabytes de información) pero lo podemos convertir en objetos tangibles que conocemos; por ejemplo, el volumen total de los datos de los 16 ministerios de Colombia (1000 terabytes = Big Data) cabe en 222,000 DVD (DNP, 2016).

El Big Data trae varios retos en términos de almacenamiento, procesamiento, seguridad, entre otros aspectos, y eso se da especialmente porque crece de manera exponencial y es sumamente variado (bases de datos, grabaciones de video o voz, imágenes, redes sociales, entre otras). Se estima que cada minuto se suben 48 horas de video en YouTube, 527 páginas web se crean, 204,166,667 emails son enviados, 3,600 fotos se compartes en Instagram, y 684,478 individuos comparten contenido en Facebook (Simon, 2013).

¿El trabajo máx sexy del mundo?

Para finalizar, de acuerdo a la edición de octubre de 2012 de la revista Harvard Business Review  el científico de datos tenía (y sigue teniendo) el trabajo más sexy del mundo en el siglo XXI porque la demanda por estos profesionales sobrepasa la oferta actual, eso los hace valiosos y por eso en este momento son de los profesionales mejor pagados en el mundo. Por ejemplo, en Estados Unidos se estimaba que para este año (2018) habría un déficit entre 140 y 190 mil profesionales de esta rama (Simon, 2013). Y qué hace este profesional, de acuerdo con la definición de IBM:

“Lo que distingue a los científicos de datos es la perspicacia en los negocios, junto con su capacidad para comunicar los hallazgos encontrados tanto a las personas administrativas como a las de TI, de tal forma que pueden influir cómo una organización aborda un desafío empresarial. Los buenos científicos de datos no solo abordarán los problemas de negocios. Escogerán los problemas correctos que tienen más valor para la organización”. (Traducción propia)

Es decir, un científico de datos debe reunir habilidades y conocimiento del negocio (como un administrador de empresas o gerente de la organización), de un ingeniero de sistemas y de un estadístico.

La realidad es que es poco probable que una sola persona sepa a profundidad de las últimas dos áreas, y más difícil aún que tenga conozca sobre varios sectores productivos. Es por eso por lo que hoy en día, los científicos de datos son grupos de individuos de varias disciplinas que forman una sinergia para cumplir con el papel del científico de datos, aplicando la ciencia de datos y ofreciéndole a las organizaciones el valor de los datos mediante la analítica de datos.

Referencias

  1. Davenport, T.H. & Patil D.J.(2012, octubre). Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century. Harvard Business Review. Recuperado de https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
  2. Departamento Nacional de Planeación (2016, marzo). “Colombia entra a las grandes ligas del Big Data”: Simón Gaviria Muñoz. Recuperado de https://www.dnp.gov.co/Paginas/%E2%80%9CColombia-entra-a-las-grandes-ligas-del-Big-Data%E2%80%9D–Sim%C3%B3n-Gaviria-Mu%C3%B1oz-.aspx
  3. Departamento Nacional de Planeación (2017, octubre). Colombia será el noveno país del mundo en tener una política de Big Data: DNP. Recuperado de https://www.dnp.gov.co/Paginas/Colombia-ser%C3%A1-el-noveno-pa%C3%ADs-del-mundo-en-tener-una-pol%C3%ADtica-de-Big-Data-DNP-.aspx
  4. Foreman, J. W. (2014). Data smart: Using data science to transform information into insight. John Wiley & Sons.
  5. Ministerio de Tecnologías de Información y Comunicaciones (2017, diciembre). 200 ciudadanos podrán formarse en analítica de datos y TI con la convocatoria de Científicos de Datos. Recuperado de http://www.mintic.gov.co/portal/604/w3-article-62098.html
  6.  SAS. (s.f.). Big Data: what is it and why it matters. Recuperado de https://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-data.html
  7. Simon, P. (2013). Too big to ignore: the business case for big data. John Wiley & Sons.
  8. UN Global Pulse (2012). Big Data for Development: Challenges and Opportunities. Recuperado de http://www.unglobalpulse.org/projects/BigDataforDevelopmet