Aplicaciones de las Ciencias de Datos

Las aplicaciones de la ciencia de datos tiene un sin número de actividades que se ven beneficiadas. Aquí proponemos algunas de las más usadas.

Ciencia de Datos para Políticas Públicas

Aunque la gestión de la cosa pública. no se proponga la obtención de ganancias, necesita iluminar los procesos de toma de decisiones. Por lo cual se beneficia de las técnicas de aprendizaje supervisados y no supervisados, utiliza las series temporales como forma de predecir futuras necesidades y técnicas de minería de texto para asomarse a los sentimientos de la población de un modo objetivo.

Ciencia de Datos para Ciudades

El Urbanismo puede verse beneficiado de varias técnicas de ciencia de datos. Como el análisis de correlaciones, regresiones, algoritmos de agrupamiento, series temporales, análisis de Montecarlo, y varios métodos de aprendizaje supervisado.

Ciencia de Datos para finanzas

Las finanzas aprovechan desde hace años las técnicas predictivas aplicadas al mercado de capitales, a la detección y prevención de fraudes y a la calificación de riesgos crediticios aprovechando todo el poder de los métodos de aprendizaje supervisados y las series temporales entre otras herramientas. Además son pioneros en la aplicación de técnicas de Big Data.

Ciencia de Datos para Recupero Crediticio

Una de las claves de la rentabilidad del negocio del recupero crediticio pasa por saber en qué prospectos conviene invertir esfuerzos de cobranza y en cuales esos esfuerzos está perdidos.

La aproximación tecnológica al problema ha pasado más por la multiplicación de las llamadas amenazantes a cargo de robots que por intentar resolver el problema de la predicción.

Reuniendo los datos de la deuda, el deudor y la grabación de la primera conversación es posible realizar esta predicción en forma automática tras un proceso de entrenamiento del algoritmo.

Las organizaciones que consigan dominar esta técnica mejorarán su rentabilidad sin necesidad de crecer en cantidad de operadores ni en el costo telefónico.

Ciencia de datos para Procesos

La gestión de procesos fue pionera incorporando técnicas de investigación operativa que hoy se inscriben dentro del marco de la ciencia de datos que también le aporta técnicas de optimización como los algoritmos genéticos, técnicas de predicción mediante series temporales, el método de Montecarlo y regresión logística.

Ciencia de Datos para Recursos Humanos

Puedes aplicar los algoritmos para estimar la adaptación y el aporte de un candidato, para valorar el desempeño de los empleados, proyectar la probabilidad de abandono del puesto laboral, etc

Ciencia de Datos para Marketing

El difícil ejercicio del marketing moderno necesita aprovechar varias herramientas de la ciencia de datos como los test de hipótesis, el análisis bayesiano, técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, series temporales, minería de texto y conversión de la voz.

Ciencia de Datos para la toma de decisiones

La ciencia de datos tiene mucho para aportar al proceso de toma de decisiones. Discutiremos el uso de las probabilidades en escenarios regulares o en escenarios de alta volatilidad utilizando test de hipótesis, correlaciones, regresiones, algoritmos de aprendizaje supervisado, series temporales, y técnicas de minería de texto.

Ciencia de Datos para Salud

Las disciplinas de la salud han sido pioneras en la aplicación de las herramientas de ciencia de datos beneficiándose del análisis bayesiano, de los test de hipótesis y múltiples algoritmos de aprendizaje supervisado.

Algoritmos más usados por actividad