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¿A QUÉ TE PUEDES DEDICAR SI TE INTERESA LA CIENCIA DE DATOS?
Quizá no lo sabías, pero uno de los roles más importantes de un científico de datos es el de conocer un producto o servicio mejor que nadie: por dentro y por fuera, su funcionamiento, origen, objetivo, modos de operación. Esto con la intención de usar datos para conocer cuáles son sus necesidades y definir a una concreta dirección del producto. ¿Cuál es, entonces, la labor práctica de todo experto en datos? En nuestro blog de hoy te vamos a explicar eso con ejemplos de empresas donde podrías trabajar en el campo del análisis de datos.
¿Cómo es el día a día de un experto en datos?
Se podría decir que cualquier persona que se dedique al análisis de bases de datos, con fines empresariales, tiene como función principal la de orientar al equipo para que tenga claro cuáles son los puntos que se deben priorizar y por qué. Dentro de sus labores, también se encuentra la de asegurar que el equipo se enfoque en las áreas de oportunidad que se vayan generando a lo largo de la aplicación de los modelos generados por el especialista en datos.
A grandes rasgos, estas son las actividades básicas a partir de las cuales se ramifican un sinfín de tareas y responsabilidades que surgen de necesidades particulares: todo depende de la empresa y el giro que tenga la misma. Para que sea un poco más claro, vamos a poner como base tres ejemplos de puestos dirigidos a especialistas en datos en tres de las empresas más grandes del mundo: Google, Amazon y Netflix.
Amazon y su colaboración con analistas de datos
Hemos abordado en algunas ocasiones las formas en las que Amazon, compañía de e-commerce (así como Prime Video, plataforma de streaming), recurre a la labor de especialistas en datos para resolver, mejorar, prever y fortalecer los procesos que rodean a sus prácticas empresariales. Quien tenga interés en colaborar con Amazon tiene varios panoramas para elegir, los cuales detallaremos brevemente.
Si tomamos en cuenta que en un día promedio el sitio web de Amazon actualiza alrededor de 2.5 millones de veces diarias los precios de los productos en venta. Esta acción se realiza a partir de varios procesos en los que se recaba información obtenida del comportamiento de los usuarios y la cual es analizada por un equipo de científicos de datos. Esta metodología de trabajo fue implementada por Amazon cuando en 2017 cuando adquirió Whole Foods y, desde su primer día de operación, colaboró con analistas de datos para idear una estrategia que revolucionara la industria alimenticia.
Google revoluciona el concepto de “recursos humanos”
Son bastantes los usos que le da la compañía multinacional a la ciencia de datos ya que la aplica en todas sus operaciones. Desde la ejecución de su motor de búsqueda (el internacionalmente famoso Google Search, hasta el manejo interno de los elementos que componen a su equipo de trabajo. En esta ocasión, nos enfocaremos en la última para ejemplificar a qué te puedes dedicar si te interesa la Ciencia de Datos.
De acuerdo con The Atlantic, Google opera bajo el entendido de que todo insight formulado a través del análisis de datos puede mejorar sistemáticamente el desempeño y liderazgo dentro de la compañía, la cual se encuentra en permanente crecimiento. ¿Cómo lo hace? A través del departamento denominado “People Analytics” donde especialistas en datos generan reportes, de acuerdo a los indicadores de interés de la empresa, para complementar las decisiones humanas relacionadas al manejo de Recursos Humanos.
Ni guiones ni intérpretes, análisis predictivo: Netflix
Como hemos abordado en nuestros blogs anteriores: Netflix es una empresa de televisión por streaming cuyas decisiones son tomadas bajo el método de Data Driven Science; incluso, el 80 % de los proyectos que son realizados en esta cadena son seleccionados con base en el sistema de recomendación de la plataforma. Este mecanismo de trabajo dentro de la empresa ha generado casi mil millones de dólares en ahorros cada año.
Para Netflix, la Ciencia de Datos resulta de tal importancia que en 2008, cuando la compañía todavía se dedicaba principalmente al negocio de envío de DVDs por paquetería, ofreció un millón de dólares al equipo que pudiera crear un algoritmo que predijera la “película ideal” de un espectador de acuerdo a la calificación otorgada a otros títulos.
FUENTES
https://insidebigdata.com/2019/11/30/how-amazon-used-big-data-to-rule-e-commerce/
https://fortune.com/2017/08/29/data-sheet-amazon-makes-overdue-price-cuts-at-whole-foods/
https://www.predictiveanalyticsworld.com/machinelearningtimes/how-netflix-uses-big-data-to-drive-success/9693/
https://insidebigdata.com/2018/01/20/netflix-uses-big-data-drive-success/