4 Casos de uso de análisis de datos en la industria bancaria

El análisis de datos ayuda a los equipos de marketing y ventas a lograr un mejor rendimiento. Te presentamos 4 casos de usos del análisis de datos enfocados en la industria bancaria.

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Efecto de las tecnologías emergentes en la industria de servicios financiero

Aquí te hablaremos sobre el efecto que ha tenido el surgimiento de nuevas tecnologías, sobre la industria servicios financieros y cómo es que esto podría llevarnos a una nueva revolución que beneficia a empresas y a usuarios.

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Machine Learning para predecir a los clientes que regresan

La tecnología avanza a pasos agigantados y con ella, nuestra capacidad para prever ciertos escenarios y situaciones. En los negocios, el análisis de datos se ha vuelto una herramienta clave para la captación de nuevos clientes y la retención de los existentes.

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5 herramientas de Business Intelligence indispensables en 2021

Para lograr un crecimiento empresarial real, sostenido y duradero, es necesario tomar decisiones precisas y realizar estrategias efectivas. A su vez, para tomar decisiones y realizar estrategias es necesario contar con datos.

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4 principales desafíos de las empresas a la hora de tomar decisiones

Conseguir un crecimiento empresarial sostenido no es casualidad, más bien es el resultado de una toma de decisiones adecuada. A su vez, la toma de decisiones debe ir sustentada por datos o información para darle validez y, sobre todo, precisión.

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Data Science: el secreto para impulsar el crecimiento empresarial

Uno de los cambios tecnológicos más importantes de los últimos tiempos es la integración de la tecnología de Data Science en el proceso de ventas. Esto cambia la toma de decisiones por completo. En lugar de tomar decisiones basadas en la observación y la opinión, podemos tomar decisiones con mucha más confianza basándonos en datos y números.

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Técnicas de análisis para revelar conocimientos de sus clientes

Esto resume la descripción general de las técnicas de análisis de clientes que se pueden utilizar para revelar los conocimientos de sus clientes. Estas técnicas se pueden utilizar para comprender primero dónde se encuentra , cuáles son las métricas comerciales y el puntaje de percepción, y luego navegar sobre lo que debe mejorarse profundizando en los conocimientos por tiempo o categoría.

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Entrada de datos, salida de predicciones

Un flujo de trabajo estándar para proyectos de Data Science garantiza que los diversos equipos dentro de una organización estén sincronizados, de modo que se puedan evitar más retrasos.

El objetivo final de cualquier proyecto empresarial de Data Science consiste en producir un producto de datos eficaz. Los resultados utilizables producidos al final de un proyecto de Data Science se denominan producto de datos. Un producto de datos puede ser cualquier cosa (un panel, un motor de recomendaciones o cualquier cosa que facilite la toma de decisiones) para resolver un problema empresarial. 

Sin embargo, para alcanzar el objetivo final de producir productos de datos, los científicos de datos deben seguir un proceso formalizado bajo un flujo de trabajo (en donde se indique el paso a paso a seguir). 

A continuación, se describe el proceso de flujo de trabajo estándar de los proyectos de Data Science. 

1. Comprensión empresarial

¿Qué resolverás si no tienes un problema concreto? 

Es extremadamente importante comprender claramente el objetivo comercial porque ese será el objetivo final del análisis. Después de una comprensión adecuada, sólo podemos establecer el objetivo específico de análisis que esté sincronizado con el objetivo comercial, para ello necesita saber si el cliente quiere reducir la pérdida crediticia, o si quiere predecir el precio de un producto básico, etc.

2. Comprensión de datos

Después de la comprensión empresarial, el siguiente paso es la comprensión de los datos. Esto implica la recopilación de todos los datos disponibles. Aquí se debe trabajar en estrecha colaboración con el equipo comercial, ya que saben qué datos están presentes, qué datos podrían usarse para este problema comercial y mucha información adicional que puede ser de utilidad. 

Este paso implica describir los datos, su estructura, su relevancia, su tipo de datos. Explorar los datos utilizando diagramas gráficos y extrayendo cualquier información que pueda obtener sobre los datos.

3. Preparación de datos

Luego viene la etapa de preparación de datos. Esto incluye los pasos de cómo seleccionar los datos relevantes, integrar los datos fusionando los conjuntos de datos, limpiarlos, tratar los valores faltantes eliminandolos o imputándolos, tratando los datos erróneos eliminandolos y también verificando los valores atípicos usando diagramas de caja. 

Con la construcción nuevos datos, puede obtener nuevas características de los existentes. La preparación de datos es el paso más lento pero posiblemente el más importante de todo el ciclo de vida. El modelo final será tan bueno como tus datos.

4. Análisis de datos exploratorios

Este paso implica hacerse una idea de la solución y los factores que la afectan, antes de construir el modelo real. La distribución de datos dentro de diferentes variables de una característica se explora gráficamente usando gráficos de barras. Las relaciones entre diferentes características se capturan a través de representaciones gráficas como diagramas de dispersión y mapas de calor. Muchas otras técnicas de visualización de datos se utilizan ampliamente para explorar cada característica individualmente.

5. Modelado de datos

El modelado de datos es el corazón del análisis de datos. Un modelo toma los datos preparados como entrada y proporciona la salida deseada. Este paso incluye elegir el tipo apropiado de modelo, ya sea que el problema sea un problema de clasificación, un problema de regresión o un problema de agrupamiento. Después de elegir la familia de modelos, entre los distintos algoritmos de esa familia, debemos elegir cuidadosamente los algoritmos para implementarlos. Se necesita ir ajustando los hiperparámetros de cada modelo para lograr el rendimiento deseado. 

6. Evaluación del modelo

Aquí, el modelo se evalúa para verificar si está listo para implementarse. El modelo se prueba con datos invisibles, evaluados con un conjunto de “métricas de evaluación” cuidadosamente pensadas. 

También debemos asegurarnos de que el modelo se ajuste a la realidad. Si no obtenemos un resultado satisfactorio en la evaluación, debemos repetir todo el proceso de modelado hasta lograr el nivel de métricas deseado. Cualquier solución de Data Science, un modelo de Machine Learning , al igual que un humano, debería evolucionar, debería poder mejorarse con nuevos datos y adaptarse a una nueva métrica de evaluación. La evaluación del modelo nos ayuda a elegir y construir un modelo perfecto.

7. Despliegue del modelo

El modelo, después de una evaluación rigurosa, finalmente se implementa en el formato y canales deseados. Este es el paso final en el ciclo de vida de Data Science.

El ciclo de vida de Data Science debe trabajarse con cuidado. Si algún paso se ejecuta incorrectamente, afectará al siguiente paso y todo el esfuerzo se desperdiciará. Por ejemplo, si los datos no se recopilan correctamente, perderá información y no estará construyendo un modelo perfecto. Si los datos no se limpian correctamente, el modelo no funcionará. Si el modelo no se evalúa correctamente, fallará en el mundo real. Desde la comprensión del negocio hasta la implementación del modelo, cada paso debe recibir la atención, el tiempo y el esfuerzo adecuados.

Las personas a menudo confunden el ciclo de vida de un proyecto de Data Science con el de un proyecto de ingeniería de software. Ese no debería ser el caso, ya que el Data Science es más ciencia y menos ingeniería. No existe un proceso de flujo de trabajo único para todos los proyectos de Data Science y los científicos de datos tienen que determinar qué flujo de trabajo se adapta mejor a los requisitos comerciales. 

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Business Analytics en la toma de decisiones

El análisis de datos permite saber cómo se comportan los clientes, qué quieren, en qué momento y cómo lo buscan. Con esta información, una compañía puede tomar decisiones inteligentes para mantener su rentabilidad y garantizar su competitividad.

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7 desafíos claves de las arquitecturas de datos modernas

La arquitectura de datos tiene dos propósitos a un alto nivel: ayudar a los líderes empresariales a tomar mejores decisiones mediante el uso de datos (casos de uso analíticos) y desarrollar inteligencia de datos en aplicaciones orientadas al cliente, incluso a través del aprendizaje automático (casos de uso operativo).

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