En pocas palabras, un analista da sentido a los datos existentes, mientras que un científico crea nuevos métodos y herramientas para procesarlos y que los usen los analistas. La inteligencia empresarial (BI) suele ser un término general para la tecnología que permite la preparación, la minería, la gestión y la visualización de datos. Las herramientas y los procesos de inteligencia empresarial permiten a los usuarios finales identificar insights accionables a partir de datos en bruto, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos dentro de organizaciones de diversas industrias. Si bien las herramientas de ciencia de datos se superponen en gran parte de este aspecto, la inteligencia empresarial se enfoca más en datos del pasado, y los insights de las herramientas de BI son de naturaleza más descriptiva. La BI está orientada a datos estáticos (que no cambian) que generalmente están estructurados.

Los científicos de datos trabajan de manera más estrecha con la tecnología de datos que los analistas empresariales. Definen casos empresariales, recopilan información de las partes interesadas o validan soluciones. Por su parte, los científicos de datos usan la tecnología para trabajar con datos empresariales. Pueden escribir Una profesión para el futuro: Qué hay detrás del curso de ciencia de datos de Tripleten programas, aplicar técnicas de machine learning para crear modelos y desarrollar nuevos algoritmos. Los científicos de datos no solo entienden el problema, sino que también pueden crear una herramienta para solucionarlo. No es raro encontrar que los analistas empresariales y científicos de datos trabajan en el mismo equipo.

¿Cuáles son las diferentes herramientas de la ciencia de datos?

El objetivo principal de los científicos de datos es extraer, procesar y analizar datos. Al final, el objetivo principal de los científicos de datos es hacer que las empresas crezcan mejor. En la era de la digitalización, las industrias necesitan datos que les ayuden a tomar decisiones cuidadosas. Desde un punto de vista operativo, las iniciativas de ciencia de datos pueden optimizar la gestión de las cadenas https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ de suministro, los inventarios de productos, las redes de distribución y el servicio al cliente. En un nivel más fundamental, señalan el camino hacia una mayor eficiencia y reducción de costos. La ciencia de datos también permite a las empresas crear planes y estrategias comerciales que se basan en un análisis informado del comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y la competencia.

Los sistemas de recomendación de productos son muy usuales en e-commerce, ya que es una estrategia de venta para que el usuario no solo se interese por un solo producto, sino que a partir de este, pueda animarse a comprar dos o tres. El uso de la Ciencia de Datos con el análisis predictivo sirve para predecir resultados específicos. Por ejemplo, conocer qué es lo que harán mis clientes en esta semana o qué ventas se alcanzarán para las dos primeras semanas. El objetivo de contar con esta gran cantidad de data es porque se desea utilizar para responder diversas preguntas que pueden ayudar al negocio.

Evolucionando hacia el Procesamiento Analítico: Business Intelligence y Minería de Datos

La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado. Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos. A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar.

Citó los beneficios comerciales potenciales que incluyen un mayor retorno de la inversión, crecimiento de las ventas, operaciones más eficientes, un tiempo de comercialización más rápido y una mayor participación y satisfacción del cliente. En todos estos casos, los principales beneficios de la ciencia de datos son que permiten obtener la información suficiente para saber qué cosas suceden, por qué ocurren, qué pasará en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra en el futuro un resultado en particular. El equipo es dirigido comúnmente por un director de ciencia de datos, gerente de ciencia de datos o científico principal de datos, que puede informar al jefe de datos, director de análisis o vicepresidente de análisis.