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.

Puede interesarle:"Movimiento de los consumidores como datos"

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"



¿Sabía que ahora somos parte de algo más grande?
Conozca PREDIK Data-Driven, nuestra nueva marca global.



 ¿Necesita soluciones de inteligencia comercial para su empresa? ¡Contáctenos!









Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad de Google y los términos de servicio.
¿Tiene alguna duda? Llámenos.
(506) 4001-6423



Más sobre este tema

¿Cómo entender la movilidad en la Central de Abasto?

Noviembre de 2021

La caracterización de zonas mediante técnicas de Big Data permite entender un punto de interés y con ello, implementar estrategias, modelos de expansión y soluciones dentro de cualquier sector empresarial.

La información sobre un lugar específico o un conjunto de lugares similares puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.

¿Son útiles los modelos predictivos en los negocios?

Julio de 2021

Cada día son más las empresas que recurren a la analítica predictiva para optimizar sus procesos, lograr mejores resultados de negocio e incrementar su participación de mercado.

Las organizaciones utilizan el análisis predictivo interno para pronosticar tendencias, entender y predecir el comportamiento de los clientes, mejorando el rendimiento e impulsando la toma de decisiones estratégicas.

¿Qué son y para qué se usan los modelos predictivos?

Julio de 2021

Los modelos predictivos son herramientas estadísticas que utilizan aprendizajes automáticos apoyados por la extracción de Big Data para predecir y pronosticar resultados probables a futuro con la ayuda de datos históricos y existentes, introduciendo múltiples parámetros.

Pueden ser utilizados para predecir prácticamente cualquier cosa que contenga datos existentes, en todos los sectores imaginables, desde los índices de audiencia de cualquier programa, la próxima compra de un cliente, los riesgos crediticios, la toma de decisiones entre otros.

Big Data para optimizar los negocios

Julio de 2019

A través de la implementación de técnicas de minería de datos y machine learning, las empresas pueden mejorar su eficiencia y optimizar sus procesos de producción.

EDITORIAL

El análisis de grandes volúmenes de información datos para tomar decisiones que redunden en mejores resultados para una empresa no aplica solo al ámbito comercial y de ventas, sino también a otras áreas de las empresas de igual o incluso hasta más sensibles: el proceso de producción.

cerrar (x)

Reciba más noticias sobre Agricultura y Alimentos

Suscríbase SIN COSTO a CentralAmericaDATA EXPRESS.
Todos los días, lo más importante de Centroamérica.

Ingrese su correo electrónico:

* Al suscribirse, estará aceptando los terminos y condiciones


Indices Bursatiles

(6 Abr)
Dow Jones
-5.60%
S&P 500
-5.10%
Nasdaq
-5.64%

Materias Primas

(8 Dic)
Petróleo Brent
75.66
Café "C"
244.85
Oro
1,783
Plata
22.390