La digitalización y las nuevas tecnologías hacen que, en la actualidad, tengamos una vida mucho más cómoda que hace unos años. Ahora podemos acceder desde nuestro dispositivo móvil a las cámaras que tenemos conectadas en nuestra casa o negocio, podemos ver cualquier tipo de contenido con tan solo un click o comunicarnos con los electrodomésticos para que estos realicen cualquier acción. Toda interacción con este contenido digital es registrada y clasificada en función de nuestros gustos, contexto social y cultural, edad... De esta manera, el dispositivo nos va conociendo cada vez más y puede hacernos sugerencias acordes a nosotros mismos. Las empresas integran estos procesos para así orientar de mejor manera a sus clientes e integran entre sus filas a profesionales de la ciencia de datos que previamente hayan estudiado un máster, curso o bootcamp en data analytics.
El científico de datos se encargará de extraer información de valor de grandes cantidades de datos ya sean estructurados, semiestructurados y no estructurados con el fin de optimizar tanto los procesos internos de la compañía para la que trabaja como la relación de esta con los clientes. Para llegar a conseguir este objetivo, el profesional, que ha estudiado previamente el bootcamp en data science ordenará y estructurará los datos de valor para su investigación. Posteriormente, utilizará herramientas estadísticas que previamente habrá creado con el fin de aplicar técnicas informáticas y extraer una información útil.
Estas técnicas están teniendo grandes aplicaciones en la actualidad en marcas internacionalmente conocidas:
- Uber: Esta empresa de servicio de movilidad provee a sus clientes con una serie de diferentes ofertas de transporte en función de su localización. Gracias a esta posición medida de forma satelital, la aplicación ha desarrollado mapas avanzados y algoritmos que optimizan las rutas de circulación dentro de las ciudades. Además, el bootcamp en programación resulta a profesionales que apoyan a la compañía norteamericana en el análisis de la oferta y demanda en cada localización con el fin de adaptar el precio de sus servicios.
- Amazon: La compañía de retail es uno de los mejores ejemplos de la creación de modelos predictivos capaces de adelantar las futuras necesidades de cada cliente además de adaptar su interfaz y personalizarla en función de búsquedas o compras que ya hayan sido realizadas. Además, la empresa amplía su red de información a través de los datos proporcionados por las redes sociales o la navegación en buscadores.
- Apple Watch o cualquier reloj inteligente: Este es uno de los dispositivos que permite monitorear nuestro rendimiento durante las 24 horas del día. Así, el usuario dispondrá de un amplio análisis sobre su salud y podrá beneficiarse de ello al conocer cómo son sus horas de sueño, las calorías que consume o las que quema con cada ejercicio.
- Sector bancario: La extracción y el análisis financiero permite conocer cómo se manejan económicamente hablando, los grandes comercios o sectores comerciales. Esto permitirá a la banca completar sus estrategias comerciales y de marketing.
- Netflix: Muy parecida a Amazon, la estrategia de Netflix pretende predecir en base a gustos, contexto social, la edad y demás variables propias del usuario, qué contenidos de la plataforma tienen más probabilidades de ser consumidos. Además, la plataforma de streaming también es capaz de variar la carátula de la serie, documental o película en función del tipo de usuario que pueda consumirlo.
