Las 12 aplicaciones de ciencia de datos más comunes en 2021

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza técnicas científicas y algoritmos computacionales para recopilar conocimientos y conocimientos valiosos a partir de datos estructurados y no estructurados.

Incluye matemáticas, estadísticas, modelado estadístico, informática, tecnologías de bases de datos, programación, análisis predictivo, procesamiento de señales, inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento de señales y muchos procesos más avanzados.

La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos emergentes más rápidamente del siglo XXI. Sus áreas de aplicación son muy amplias y completas.

Hoy en día, más de 1000 organizaciones e instalaciones privadas trabajan individualmente y en colaboración para abordar algunos de los problemas más desafiantes de la sociedad. Los beneficios de su investigación son inconmensurables.

Profundicemos y descubramos algunas de las aplicaciones más comunes de la ciencia de datos.

12. Gestión de operaciones de aerolíneas

Evaluar la demanda de pasajeros en diferentes rutas y aumentar las ganancias por asiento

Empresas como EasyJet y Southwest Airlines han convertido los desafíos operativos en casos de uso exitosos de ciencia de datos.

Los principales beneficios de incorporar la ciencia de datos en la industria de las aerolíneas incluyen respuestas precisas a las demandas actuales y futuras del mercado, una mejor planificación de las rutas, una mejor gestión de los ingresos y la implementación de estrategias de marketing rentables, como los programas de fidelización de clientes.

Con la ciencia de datos, las empresas de aviación pueden mejorar su estrategia de precios y administrar el inventario. Muchos han logrado aumentar las ganancias por puesto en más de un 20 por ciento. Algunos operadores también analizan miles de millones de búsquedas en su sitio web cada año para determinar las rutas óptimas y los tiempos de vuelo.

11. Análisis de intención

Permite que las empresas se centren más en el cliente

Es posible que esté familiarizado con el término "análisis de sentimientos". Es un método para analizar un mensaje y decidir si el sentimiento subyacente es negativo, positivo o neutral. El análisis de intenciones acelera el proceso al analizar la intención del usuario detrás de un mensaje y determinar si se relaciona con una queja, sugerencia, consulta, opinión o noticia.

Los sistemas de análisis de intención combinan el aprendizaje automático con varias funciones de análisis, que van desde la tokenización de bajo nivel y el análisis de sintaxis hasta el análisis de sentimientos de alto nivel.

Considere el ejemplo de publicaciones en redes sociales que muestran diferentes intenciones para un teléfono inteligente.

• " ¿Tiene una pantalla OLED? ":Una consulta
• " Podría haber usado una batería de 5000 mAh en lugar de 4200 mAh "- una sugerencia
• " La calidad de la cámara no es buena "- un comentario

La ciencia de datos puede identificar el patrón de las intenciones. Permite a las empresas centrarse más en el cliente, especialmente en áreas como ventas y atención al cliente. Desde recibir comentarios hasta tratar una gran cantidad de consultas y ofrecer un servicio personalizado, el análisis de intenciones puede ser una herramienta clave. También se puede utilizar para detectar correo no deseado, como correos electrónicos, mensajes y llamadas telefónicas no válidos.

10. Detectar fraude financiero

Detectar incoherencias en las transacciones

Los fraudes que involucran transacciones con tarjetas de crédito, reclamos de declaraciones de impuestos sobre la renta, reclamos de seguros, etc., son preocupaciones importantes para las empresas y los gobiernos. No existe un software o algoritmo específico que funcione para todo tipo de fraudes en todas las industrias. Las características del problema varían en cada situación.

Por lo tanto, cada herramienta de ciencia de datos está diseñada de manera diferente para detectar inconsistencias dentro del dominio de cada industria. Algunas de estas herramientas tratan la detección de fraude como un problema de clasificación supervisado, y algunas tienen su propia forma de abordar el problema, como el análisis de clústeres, el análisis de series de tiempo, el análisis de puntos de interrupción, el monitoreo de transacciones en tiempo real, etc.

Diferentes métodos para detectar diferentes tipos de fraude:

• Las redes neuronales se utilizan para detectar fraudes en los estados financieros.
• Las redes neuronales de aprendizaje bayesiano pueden detectar de manera eficiente fraudes de seguros médicos, fraudes de telecomunicaciones y transacciones fraudulentas realizadas con tarjetas de crédito.
• La técnica de análisis de enlaces utiliza enlaces de registros y métodos de redes sociales para encontrar relaciones entre estafadores conocidos y otras personas.
• Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​se utilizan para identificar nuevos tipos de fraude.

9. Optimización de rutas en tiempo real

Minimice la distancia y los costos de viaje

Utilizando el poder de la ciencia de datos y la ingeniería aplicada, podemos pronosticar con precisión los tiempos de viaje entre dos ubicaciones.

Supongamos que una empresa de reparto tiene 1000 rutas de venta, 50 tiendas y una sólida base de clientes de 50 000. El objetivo es entregar paquetes a todos los clientes lo más rápido posible cubriendo menos distancia. Este es un problema NP-difícil.

La empresa puede utilizar un enfoque tridimensional y algoritmos sofisticados de mapeo de rutas para resolver el desafío con gran precisión. Estos algoritmos de ciencia de datos mapean ubicaciones en las proximidades y crean subconjuntos para puntos de entrega que están más cerca unos de otros.

La mayoría de las empresas utilice programación dinámica o ramificada y algoritmos genéticos para obtener soluciones de vanguardia. Les ayuda a ahorrar importantes gastos operativos al reducir la cantidad de vehículos de entrega sin retrasar los paquetes.

8. Análisis de delitos

Mapa delictivo y análisis del delito en España

Resuelva los casos de delitos más rápido y prediga futuras actividades delictivas en ubicaciones específicas

El análisis de delitos puede verse como una rama de análisis que implica el uso de herramientas y técnicas estadísticas para examinar diversos datos con el fin de resolver el delito a un ritmo más rápido y predecir delitos que podrían ocurrir en el futuro en función de eventos pasados.

Esto incluye analizar las operaciones policiales internas, las víctimas de delitos, el desorden y los problemas de calidad de vida. Los conocimientos (extraídos con ciencia de datos) se pueden utilizar para actividades de patrulla, prevención de delitos, investigación y enjuiciamiento criminal, y la evaluación de los esfuerzos policiales.

Las herramientas modernas proporcionan un marco para visualizar las redes delictivas y examinarlas mediante diferentes técnicas de aprendizaje automático utilizando Google Maps y varios paquetes R.

7. Publicidad objetivo

Mostrar anuncios a la audiencia adecuada para reducir los costos de adquisición de clientes

La buena publicidad siempre ha sido una de las principales razones del éxito de la empresa. Pero no se trata solo de promocionar el producto con una frase pegadiza; también se trata de transmitir el mensaje a las personas adecuadas en el momento adecuado y en el contexto adecuado.

La ciencia de datos se ha vuelto fundamental para los anunciantes y los especialistas en marketing, que necesitan analizar miles de señales en tiempo real y entregar anuncios a la audiencia adecuada en los momentos adecuados. El aprendizaje automático también es fundamental para analizar el comportamiento pasado del usuario (visitas al sitio, búsquedas, compras).

Cuantos más datos tenga, mejor resultado de orientación obtendrá. A continuación, se muestran los casos de uso de la publicidad objetivo.

• Visual Merchandising:es una práctica de marketing en la industria minorista que implica optimizar la presentación de productos y servicios. Implica iluminación, combinaciones de colores, exhibiciones visuales creativas y otros elementos para atraer la atención del cliente.
• Publicidad programática:se define como la compra y venta automatizada de espacios publicitarios en línea. Permite a las marcas o agencias comprar impresiones de anuncios en sitios web o aplicaciones de editores en milisegundos a través de un ecosistema sofisticado.
• Ofertas inteligentes:es un subconjunto de estrategias de ofertas automáticas que utilizan el aprendizaje automático para optimizar los anuncios y obtener un valor de conversión más alto cada vez que se produce el proceso de oferta.

6. Reconocimiento de imagen avanzado

Reconocer patrones y distinguir entre varios conjuntos de imágenes

El software moderno de ciencia de datos puede reconocer con precisión rostros humanos y compararlos con todas las imágenes disponibles en su base de datos. Es lo suficientemente inteligente como para reconocer cualquier patrón especial, ya sean expresiones faciales o textura. Algunos programas están diseñados para recopilar datos de diagramas complejos y / o reconocer texto escrito a mano.

Además del reconocimiento facial, las herramientas de ciencia de datos pueden utilizar métodos de aprendizaje automático para detectar objetos capturados en el marco de una cámara. Pueden detectar formas, colores e incluso medir las dimensiones de todos los objetos en tiempo real, proporcionando a los usuarios información detallada sobre el contenido de la imagen.

Tanto el reconocimiento de imágenes como la detección de objetos se utilizan en varios campos, que van desde bibliotecas de fotos inteligentes y publicidad dirigida hasta accesibilidad para personas con discapacidad visual y capacidades de investigación mejoradas. Los gigantes tecnológicos, como Microsoft y Google, están invirtiendo fuertemente en la investigación de reconocimiento de imágenes y aplicaciones relacionadas.

5. Desarrollo de juegos

Mejorar la experiencia de los jugadores, la estrategia de participación y los ingresos

Hay dos elementos principales que hacen que un juego sea exitoso:la historia y los gráficos. Mantienen a los jugadores comprometidos e interesados ​​en jugar.

Los datos recopilados en un juego se pueden utilizar de muchas formas diferentes. Por ejemplo, muchas empresas utilizan la analítica de juegos para obtener un conocimiento específico de lo que quieren los jugadores, cuánto tiempo pasaron en cada escenario y qué parte disfrutaron más.

La ciencia de datos se utiliza para crear modelos, potenciar los algoritmos de aprendizaje automático e identificar puntos de optimización y tendencias para mejorar la experiencia de juego. Permite a los desarrolladores crear nuevos conceptos de juegos, historias y crear escenarios interactivos utilizando los datos obtenidos anteriormente.

4. Fabricación

Crédito de la imagen:intellipaat

Facilita el mantenimiento preventivo y la predicción de fallas

La forma en que se utiliza la ciencia de datos en la fabricación es única en ciertos aspectos. Esto se debe a que existen muchos tipos diferentes de unidades de fabricación y cada una tiene requisitos diferentes.

La ciencia de datos se utiliza principalmente para extraer información valiosa de los procesos de fabricación. Esta información puede ayudar a las empresas a maximizar las ganancias, minimizar los riesgos y analizar la productividad.

Por ejemplo, Raytheon Technologies Corporation utiliza una solución de software llamada Manufacturing Execution Systems que recopila y evalúa datos de la fábrica. Al analizar sus datos, la empresa descubrió que un tornillo en uno de los módulos debe girarse 13 veces. Si gira solo 10 o 12 veces, el sistema muestra un error y detiene la instalación.

Cuando se analiza correctamente, la información se puede utilizar para

• Estime las tasas de falla de la máquina
• Identificar componentes ineficientes en energía
• Optimice la gestión de inventario
• Optimice el espacio de la fábrica

Empresas como GM y Ford evalúan cantidades masivas de datos, incluidas todas las fuentes internas y externas, desde sensores y procesadores hasta la calidad y el rendimiento de los materiales, para mejorar los tiempos de producción, minimizar los costos de energía y maximizar las ganancias.

3. Investigación en genómica

Nos ayuda a comprender mejor la salud y las enfermedades humanas

Durante la última década, los proyectos de investigación biomédica y la colaboración a gran escala han crecido rápidamente. Como resultado, se han generado cantidades masivas de datos genómicos (2,000 a 40,000 petabytes) cada año.

La ciencia de datos permite a los bioinformáticos y genetistas extraer conocimientos prácticos de conjuntos de datos tan enormes y complicados para que puedan comprender cómo las diferencias en el ADN afectan la salud y las enfermedades humanas.

Utilizan herramientas de ciencia de datos, como alineadores, para analizar la ubicación de los componentes individuales de la secuencia de ADN. El programa de software identifica las ubicaciones donde una secuencia específica del genoma humano difiere de otras secuencias del genoma humano.

Estas diferencias genómicas pueden variar. Puede ser tan pequeño como una sola letra de ADN o tan grande como anomalías cromosómicas. Al analizar estas diferencias, los investigadores pueden descubrir qué causa exactamente las enfermedades comunes, los cánceres y los trastornos raros.

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2. Educación

Mejorar el rendimiento y los métodos de enseñanza de los estudiantes

La ciencia de datos tiene la capacidad de revolucionar el sector educativo. Puede ayudar a los maestros a emplear técnicas de aprendizaje adaptativo que tienen como objetivo proporcionar rutas de aprendizaje efectivas y personalizadas para involucrar a cada estudiante.

Varios algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, regresión logística y bosque aleatorio, ya se están utilizando para este propósito.

La ciencia de datos también permite a los administradores analizar las actividades y los métodos de enseñanza de los profesores. Proporciona información valiosa que muestra las fortalezas y debilidades de las facultades. Esto podría ayudar a los maestros a mejorar en consecuencia e identificar las metodologías de enseñanza más efectivas.

La Universidad de Nevada ha adaptado métodos de ciencia de datos para analizar los datos de los estudiantes y predecir su desempeño. Otro ejemplo es la Universidad de Florida, que utiliza varias técnicas para identificar patrones y tendencias para brindar una experiencia estudiantil personalizada.

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1. Descubrimiento y desarrollo de fármacos

La ciencia de datos aumenta la eficiencia de todo el proceso de I + D

La combinación de analítica avanzada y potencia informática está haciendo de la ciencia de datos una disciplina fundamental fundamental en la investigación farmacéutica.

La integración de la inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos ha reducido significativamente el tiempo y ha aumentado la eficiencia de todo el proceso de I + D.

Se han utilizado herramientas avanzadas, como el kit de herramientas DeepPurpose, para desbloquear más de 50 modelos para la predicción de la interacción fármaco-objetivo (DTI), una tarea básica en el descubrimiento de fármacos. DeepPurpose también facilita una interfaz simple para la detección virtual y la reutilización de medicamentos.

Las soluciones de ciencia de datos desarrolladas por Cognizant han ayudado a varias compañías farmacéuticas a mejorar el laborioso proceso de referencia cruzada de ensayos clínicos de investigación sobre medicamentos contra el cáncer.

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Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de datos?

Mientras que el análisis de datos se enfoca en ver los registros históricos en contexto, la ciencia de datos se enfoca en crear modelos predictivos que puedan predecir o analizar lo que venga después.

Por ejemplo, un analista de datos puede sintetizar macrodatos para responder preguntas como "¿Qué producto (s) generó más ganancias en el último otoño?" El científico de datos, por otro lado, puede usar métodos de aprendizaje automático para analizar los comentarios y el comportamiento de los clientes y predecir qué productos y servicios funcionarán mejor este año.

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¿Cuánto se les paga a los científicos de datos?

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., El salario promedio de los científicos de datos es de $ 111,000 por año. Los científicos de datos experimentados (profesionales de nivel gerencial) ganan hasta $ 250,000 por año.

California, Texas, Nueva York, Illinois y Washington son los estados con el nivel más alto de empleo en científicos de datos y ocupaciones de ciencias matemáticas.

¿Cuál es el futuro de las plataformas de ciencia de datos?

La adopción de plataformas de ciencia de datos está aumentando significativamente. Proporciona flexibilidad a los programas de código abierto y escalabilidad de los recursos informáticos. Además, se puede alinear fácilmente con numerosas arquitecturas de datos.

Según el informe de Grand View Research, el tamaño del mercado de la plataforma de ciencia de datos global alcanzará los $ 26 mil millones para 2027, creciendo a una tasa compuesta anual del 26,9%. Los avances en inteligencia artificial y redes neuronales serán el factor clave detrás de este crecimiento fenomenal.