Big-Data se ha convertido en un tema de tendencia en los últimos años, y el campo de la ciencia de datos está creciendo de manera exponencial. Aun así, los profesionales en el campo siguen siendo escasos, y mientras esos pocos expertos están abriendo puertas de oficinas y blandiendo su nuevo apalancamiento de negociación salarial dentro de las principales corporaciones, las compañías más pequeñas se encuentran flotando en el limbo.

La mayoría de las pequeñas empresas (PYMES) no pueden justificar el gasto de seis cifras en un científico de datos, ni poseen tantos puntos de contacto con los clientes como algunas organizaciones grandes de primera línea. Eso deja a las PYMES contemplando la verdadera necesidad de contar con un científico de datos a tiempo completo. Los pagos excesivos y subutilizados no son perspectivas atractivas para la mayoría de los empleadores. Sin embargo, las PYMES aún pueden beneficiarse de la ciencia de los datos, que puede proporcionar valiosas mediciones cuando se trata de mejorar la experiencia del cliente mediante la investigación, el seguimiento y el análisis de los datos de los clientes.

Un científico de datos, que no debe confundirse con la experiencia similar de un analista de datos, pretende mejorar todas las facetas de la agregación de datos, la integridad y el análisis dentro de una organización. Entonces, ¿qué hacen realmente estos inconformistas de la ciencia de datos? En resumen, estructuran las tuberías de agregación, los análisis de ajustes y las presentaciones de datos de formato de manera que proporcionen observaciones valiosas de los montones de datos estadísticos de otra manera ininteligibles.

En el proceso de recopilación de datos, una de las principales diferencias entre el científico y el analista, cae en el ámbito del científico de datos. ¿De qué manera está la organización recabando datos de los clientes? ¿Existen métodos para la recopilación de datos que proporcionan un conjunto de datos más relevante para los objetivos específicos de una organización? ¿Cómo se recopilan los datos de los empleados? ¿Qué métricas se requieren para mejorar una estrategia de marketing? Estas son las tareas en las que los científicos se enfrentan al analizar, ajustar y mantener.

La ciencia de datos puede actuar como un punto de lanzamiento para campañas de marketing complejas que requieren investigación histórica combinada con la perceptibilidad para ajustar estrategias de marketing basadas en comentarios en tiempo real. La ciencia de datos puede ser una herramienta valiosa, especialmente al considerar el panorama digital de hoy, que es un tipo de sistema de retroalimentación basado en datos impulsado por la interacción y la entrada del usuario. Esto se refleja claramente en las metodologías de marketing que han comenzado a explicar el hecho de que un solo Tweet fraudulento o una publicación de Facebook desagradable tiene el potencial de destruir una campaña de marketing completa.

A fin de cuentas, el campo aún está en su infancia, y como las infraestructuras de mercado se adaptan para acomodar los torrentes de datos útiles, los científicos de datos están siendo buscados, y en los próximos años seguramente serán producidos por las principales universidades.

Evolución de la ciencia de datos

La ciencia de los datos de hoy en día se está convirtiendo en algo más que un conjunto de datos estáticos que se incluye en una hoja de cálculo de Excel y se elimina con fórmulas aritméticas personalizadas. El aprendizaje automático y la previsibilidad de los datos están impulsando el crecimiento dentro del campo, y aunque todavía nos quedan algunos años para que nuestros datos no se conviertan en una bola de cristal, esto presenta un argumento interesante para tener a mano un científico de datos a tiempo completo.

La tecnología se está volviendo muy inteligente, y eso combinado con las interfaces de usuario intuitivas y una generación preparada para interactuar con ellas, sugiere la idea de que puede haber poca necesidad de expertos fuera del ámbito del desarrollo y mantenimiento de software para tareas basadas en datos en el futuro.

Para las nuevas empresas, ciertamente no es posible perseguir a un experto en la materia. Sin embargo, hay opciones para empresas más pequeñas cuando se trata de la ciencia de datos. Piensa en el tipo de información que beneficiaría a tu empresa. ¿Qué tipo de preguntas necesita respuesta para mejorar las interacciones con tu base de clientes? ¿Hay algún prospecto demográfico del que necesites información? La subcontratación o el trabajo por contrato es una excelente opción para las organizaciones más pequeñas, especialmente si necesitas un análisis de datos para una campaña de marketing específica. Investiga y filtra a través de una gran cantidad de freelancers talentosos que estarán encantados de obtener, organizar y optimizar tus datos con un presupuesto más pequeño.

Si eres más de un experto en bricolaje, algunas de las herramientas y compañías populares que pueden ayudarte a hacer que los datos funcionen para ti son:

  • IBM Watson Analytics
  • Google analytics
  • Google trends
  • Buzzsumo
  • BigML
  • comScore / Rentrak

En estos días, la gran mayoría de las empresas tienen algún tipo de presencia digital, ya sea a través de las redes sociales, aplicaciones móviles o sitios web. Todos estos, cuando interactúan con, representan posibles puntos de datos que se pueden recopilar y analizar.

Dicho esto, aún es difícil sofocar la vista colectiva cuando se publican retweets o Me gusta de Instagram en una reunión de personal, pero aunque estas plataformas se crearon inicialmente para fines de entretenimiento, también actúan como sistemas de votación y pueden señalar cosas que funcionan y no trabajan para tu empresa. La reputación es igual a los ingresos, ¿no es eso lo que te enseñaron en la macroeconomía? Dejando las bromas a un lado, hay formas de recopilar y analizar datos sin la necesidad de obtener un doctorado en el campo.

Spencer-marketing

IBM Watson Analytics ofrece herramientas que te permiten cargar datos, y luego escupe analíticas útiles y visualizaciones ingeniosas que pueden ayudarte a dividir los datos de tu empresa de una manera que respalda tu toma de decisiones basada en datos.

Como ejemplo utiliza la herramienta gratuita IBM Watson analytics y presenta datos de muestra en los que puedes visualizar las ventas organizadas por el tamaño del mercado y la ubicación durante un período de una semana. Presumiblemente, lo que te permite orientar y correlacionar las ventas con las regiones geográficas y los períodos de tiempo en que tus campañas publicitarias o productos se recibieron de manera más positiva o negativa.

Otra herramienta gratuita que se ha convertido en una necesidad para bloggers y corporaciones por igual es Google Analytics. El comportamiento del usuario en el sitio web o blog de tu empresa puede proporcionar información crucial, como la tasa de rebote, los períodos pico de tráfico y la ubicación. Todo lo cual, contribuye a una mejor comprensión e interacción con su base de clientes. Unos pocos clics en la subsección del usuario de Google Analytics te harán nadar en los datos. Todo, desde la edad, el género, la ubicación, la información sobre los intereses específicos del usuario e incluso los navegadores o dispositivos móviles que están usando. Todas estas métricas, incluso en una escala más pequeña, pueden proporcionar una visión crucial de tu base de clientes.

¿Te has preguntado cuándo es el mejor momento para publicar una publicación de blog sobre un tema determinado? Tal vez sea durante ese aumento en la actividad que el sitio web de tu empresa llegue aproximadamente a las 8:00 p.m. CST en un lunes por la noche después de la temporada de fútbol ha terminado. El punto es: estar en el negocio recolectando activamente los brazos te permite comparar índices de aprobación, visitas al sitio, ventas, consultas de búsqueda y sí, incluso me gusta Facebook, pero lo más importante es que te permite tomar esa información y ponerla a trabajar para ti. Los datos no mienten, y si bien algunas de las suposiciones acerca de tus campañas de marketing pueden parecer intuitivas, muchas de ellas simplemente no lo son. Es posible que no tengas ese pedazo de papel dorado, pero puedes ser tu propio científico de datos y obtener recompensas similares.