Ciencia de Datos: Modelos más utilizados en los negocios

Cualquier modelo de datos en Big Data debe ser diseñado y desarrollado para cumplir con las necesidades del negocio, y para ello, hay que conocer los objetivos y metas de la organización, para que efectivamente tenga las funcionalidades necesarias que faciliten el proceso de toma de decisiones en la empresa.

Lunes 12 de Julio de 2021

¿Qué es un modelo de datos aplicado a los negocios? 
Es un tipo de lenguaje, una representación abstracta de información orientado a hablar de las relaciones que los datos de una empresa tienen entre sí. Permite describir el tipo de datos que existen, y todos los elementos reales que intervienen en un problema o situación.

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Existen 6 tipos de modelos Big Data que son los más utilizados por los negocios:

Análisis Descriptivo
Es el modelo más utilizado, su objetivo es describir o resumir un conjunto de datos, generando así resúmenes sencillos sobre muestras y medidas estadísticas descriptivas comunes (medidas de tendencia central, variabilidad, frecuencia, posición, etc.)

El sector gobierno utiliza este modelo descriptivo con datos de COVID-19 para tener un resumen de los casos/muertes, de la población de un estado en particular infectado por el virus.

Análisis Exploratorio
La finalidad de este modelo es examinar o explorar los datos para encontrar relaciones entre variables que antes se desconocían. Es útil para descubrir nuevas conexiones, formar hipótesis e impulsar la planificación del diseño y la recolección de datos.

El sector ambiental emplea este análisis para medir los cambios de la temperatura a lo largo de un periodo de tiempo, y así explorar el aumento de la actividad humana e industrialización, mientras se forman relaciones a partir de los datos.

Análisis Inferencial
Los modelos inferenciales consisten en utilizar una pequeña muestra de datos para inferir sobre una población mayor, con el objetivo de extrapolar y generalizar la información para generar análisis y predicciones.

En el sector comercial, se usa para analizar muestras y realizar generalizaciones sobre una población, esto  permite saber qué tienda puede ser las más concurrida dentro de un centro comercial.

Análisis Predictivo
Utiliza datos históricos o actuales para encontrar patrones que permitan hacer predicciones sobre el futuro. La precisión de este modelo depende de las variables de entrada y distintos modelos matemáticos.


Este tipo de modelo ha sido muy requerido en elecciones políticas, ya que requiere variables de entrada como datos históricos, tendencias y datos actuales, aplicando distintos modelos matemáticos con el fin de obtener una predicción más acertada sobre el posible candidato ganador.


Análisis Causal
Analiza la causa y el efecto de las relaciones entre variables, centrándose en encontrar la causa de una correlación, aplicándose en estudios aleatorios centrados en la identificación de la causalidad, estudios científicos en los que la causa del fenómeno debe ser extraída y señalada, averiguar la relación causal entre variables, cambiar una variable y lo que ocurre con otra.


La industria farmacéutica emplea este modelo para aprobar nuevos fármacos, realizando ensayos de control aleatorios con el fin de probar el efecto del mismo, y así medir los resultados para poder sacar el fármaco al mercado.


Ver también:"Big Data y negocios: Respuestas a preguntas desconocida"


Análisis Mecánico
Tiene como objetivo comprender los cambios exactos en las variables que conducen a otros cambios en diversas variables, aplicado en ciencias físicas o de la ingeniería, situaciones que requieren alta precisión y poco margen de error, en cierto modo un análisis predictivo, pero modificado para abordar estudios que requieren alta precisión y metodologías meticulosas para la ciencia física o de la ingeniería.


El sector científico utiliza análisis mecanicistas, implicando un equilibrio preciso de control y manipulación de variables con medidas muy precisas de los resultados deseados, para simular una fusión nuclear segura y eficaz que suministre energía a una cierta región. 


"Imágenes con fines ilustrativos"



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