Data Science y su aplicación a los negocios

Data Science es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos, es el proceso de descubrir información oculta en grandes cantidades de datos y estructurados y no estructurados, utilizando métodos como la estadística, machine learning, data mining y la analítica predictiva. Todos los campos de Data Science han encontrado cabida en el mundo laboral. ¿Quieres ver algunos ejemplos? ¡Te los mostramos a continuación!

Oportunidades de empleo

En cualquier tipo de negocio y sector se requiere de este manejo y explotación de información que lleven a un conocimiento que les permita lograr los objetivos empresariales. Según la universidad de San Diego los graduados con un máster en Data Science tendrán grandes oportunidades para desarrollar negocios y encontrar empleo.

• Existen aproximadamente 215.000 puestos de trabajo abiertos en Data Science.
• Hay alrededor de 3.1000 puestos de trabajo para estadísticos en EEUU con un salario promedio de 77.000 dólares.
• El Data Scientist fue calificado como el mejor trabajo en América en 2017. De hecho, el salario base promedio era de 110.000 dólares.

Aplicaciones típicas sobre Data Science en el mundo laboral

1. Detección de fraudes y teorema de Bayes

Si trabajas en una compañía de seguros que se ocupa de problemas médicos, reclamaciones en el seguro de la casa o del coche la detección de fraudes es un problema importante.

Los proveedores de seguros deben establecer un algoritmo para comprobar si una reclamación es fraudulenta o no. Este algoritmo es tan importante debido a que se intenta disuadir reclamaciones futuras de fraude e intentar devolver el dinero consiguiendo que las compañías de seguro no pierdan dinero por fraudes.

Imaginemos que creamos un algoritmo para poder detectar los fraudes que se cometen, una vez desarrollado el algoritmo la compañía deben asegurarse de que funciona y cómo de seguro es, para ello necesitamos un teorema matemático para analizar el algoritmo, para este caso vamos a usar el teorema de Bayes.

Supongamos que el equipo con máster en Data Science predice que el 4% de los reclamos son fraudulentos y calculamos que podríamos ahorrar cerca de 2.500.000 euros si lo reconocemos correctamente. De ello el 80% de los reclamos fraudulentos son positivos y el 20% son negativos. Del 96% de las reclamaciones no fraudulentas tenemos un 2% de falsos positivos y un 98% de correctos negativos.

El teorema de Bayes servirá para conocer cuánto deben confiar las pruebas, en este caso,  aproximadamente el 62% de las afirmaciones predichas como fraudulentas se ajustan al Teorema de Bayes. Dependiendo de con qué reclamación estemos tratando, si es de accidentes de coches donde puede costar una reparacion 10.000  euros o un accidente doméstico en el que es más barato es o no rentable usar este algoritmo.

2. Para aumentar el número de clientes

El número de clientes depende de los nuevos clientes entrantes y los clientes que se van. Para ello, se analizan los datos históricos de clientes para mapear información de clientes tomados en un momento determinado. Sabemos quiénes son, qué compraron y cómo interactuaron con nuestro negocio. Luego, para cada cliente, observamos la probabilidad de un abandono previsto, como de valioso es el cliente y decidimos si tomar medidas para evitar que los clientes más valiosos no nos abandonen.

3. Mejor atención al cliente

Los graduados en un máster en Data Science deben analizar correctamente los datos para analizar el comportamiento de los clientes y poder ofrecer una mejora de atención, servir bien a los clientes implica ofrecer productos que les interesen y que puedan permitírselo, o por brindar servicios relacionados.

• Productos de venta cruzada: Mapeamos un par de cliente-producto para guardarlo en un indicador, de esta manera sabemos a quién avisar cuando se lanza un nuevo producto o cuando promocionamos un producto ya existente.
• Opimización de productos y precios: Mapeamos las características de los productos como el precio, número de ventas… así podemos observar cómo afectan los ingresos cuando cambiamos sus características.
• Aumentar compromiso: Observamos el comportamiento del cliente cuando presentamos nuevos productos, para poder mapear pares de cliente-interés. Así podremos predecir las necesidades e intereses y tenerlos en cuenta al cliente.

4. Atender al cliente de forma más eficiente

Queremos mejorar operaciones con la finalidad de poder reducir costes. Además, atender a los clientes de una manera eficiente suele traducirse en que se hagan sentir bien, por ejemplo, anticiparnos a problemas o manejar mejor las solicitudes de atención al cliente.

• Predecir la demanda: Esto es importante para las empresas que observan una gran variabilidad en la demanda de sus servicios / productos, por ejemplo, las empresas que venden productos perecederos deben evitar tener demasiado o no tener en stock. La idea es medir la demanda y el contexto donde ocurrió, de modo que podamos mapear el contexto a la demanda. Esto también se puede utilizar para decidir cuánto personal contratar antes de lo ocupado que estará el negocio.
• Automatizar tareas: Podemos ahorrar tiempo consiguiendo que las máquinas realicen tareas de forma automática. Como por ejemplo la calificación de solicitudes de crédito o reclamos de seguro, donde el resultado es aprobado o rechazado. Realizar análisis de riesgos de forma automática a partir de datos históricos puede ser de interés para nosotros antes de invertir tiempo y dinero en otros proyectos.

Ahroa que ya conoces cómo ayuda el Data Science en el mundo de los negocios, es hora de reflexionar. Si te han resultado interesantes estas profesiones y te gustaría dedicarte al Data Science, lo tienes fácil. En la Universidad de Alcalá ofertamos un máster en Data Science donde podrás aprender todo sobre la ciencia de datos. A largo plazo, serás el siguiente en desarrollar todas estas tareas. Quién sabe, lo mismo eres el científico de datos que tu empresa necesita. ¿Te gustaría empezar a estudiar cuanto antes? ¡Ya sabes! ¡Contacta con nosotros!