Introducción

Como proveedor líder de servicios relacionados con datos para nuestros numerosos clientes líderes en la industria y de primera línea, a veces tenemos que explicar la diferencia entre nuestras diversas capacidades relacionadas con los datos. Aptude realiza muchos proyectos de datos de alto perfil, lo que significa que hemos desarrollado amplias y profundas capacidades.

Si está buscando un retorno de la inversión (ROI) claro de sus proyectos de datos, es importante saber qué tipo de proyecto de datos necesita realmente para obtener los beneficios que desea. Casi todos los proyectos de ciencia de datos darán como resultado algún tipo de ROI; ese beneficio podría deberse a la disminución de errores gracias a datos más claros o podría ser un mejor gasto en marketing como resultado de datos más limpios y precisos. O incluso ahorros de costos como resultado del enrutamiento y precios en tiempo real.

Sin embargo, para obtener estos beneficios, se deduce que usted, como líder empresarial y tomador de decisiones, debe saber primero qué es lo que desea lograr. En este blog, delinearemos claramente entre las diferentes actividades de datos en las que podría invertir. Finalmente, discutiremos cómo determinar con cuál de ellas debe comenzar para su próximo proyecto basado en datos.

El problema de agrupar todas las actividades de datos

Pero primero, ¿cuál es el problema de agrupar todas las actividades de datos?

Los datos son datos son datos, ¿verdad?

No tan rapido.

Si bien es posible obtener ROI de cualquier atención adicional a la calidad y visualización de sus datos, para obtener los mejores resultados, es útil saber qué tipo de resultados desea ... y luego trabajar hacia atrás para determinar qué actividades de datos pueden llevarlo allí.

Digamos, por ejemplo, que es una empresa de transporte que desea implementar un enrutamiento más dinámico utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático. Para que esto suceda, su equipo de datos deberá coordinarse con varios equipos dentro de su organización para coordinar y determinar:

  • Sus procesos actuales de enrutamiento y precios frente a su estado futuro ideal
  • Los procesos de estado futuros ideales de su organización utilizando tecnologías basadas en datos
  • Sus reglas de precios actuales y tasas de error
  • Tus reglas de enrutamiento y tasas de error
  • El costo en tiempo perdido, pérdida de productividad o pérdida de ingresos como resultado de errores.
  • Conjuntos de datos disponibles vs necesarios
  • Fuentes de datos actuales y calidad
  • Los algoritmos necesarios para crear enrutamiento y precios dinámicos
  • Los conjuntos de datos necesarios para implementar y probar los algoritmos.

Y eso es solo una fracción de lo que necesitará para implementar dicho proyecto.

Para seguir adelante con estas tareas, ¿puede determinar fácilmente si necesita equipos que puedan hacer qué?

  • Ingeniería de datos
  • Análisis de datos
  • datos Científicos
  • Análisis Predictivo
  • Control de calidad / pruebas

En este blog, analizaremos cada uno de estos elementos de la ciencia de datos para que comprenda por qué los especialistas en un área no son intercambiables con los especialistas en otra.

¿Qué es la ingeniería de datos?

El primer segmento a explorar es la ingeniería de datos.

En Aptude, definimos Ingeniería de datos como las capacidades involucradas en hacer que los datos estén listos para ser utilizados por analistas de datos y científicos de datos. La ingeniería de datos implica:

  • Elaborar estrategias y crear "diccionarios de datos" que pueden convertirse en una referencia sobre el significado de los datos, su relación con otros datos, su uso y su formato.
  • "Limpieza" de datos para que puedan estandarizarse en todas las fuentes de datos y ser confiables cuando se utilizan en visualizaciones y algoritmos
  • Transformar lagos de datos en almacenes de datos
  • Importar datos de fuentes no estructuradas y transformar los datos en un formato estructurado y estandarizado
  • Crear "canalizaciones de datos" que consolidan datos de múltiples fuentes y los ponen a disposición para el análisis y la visualización de datos.

Los ingenieros de datos vienen con una variedad de títulos de trabajo, como:

  • Desarrollador Hadoop
  • Desarrollador de BI
  • Ingeniero de datos cuantitativos
  • Ingeniero de búsqueda
  • Arquitecto Técnico
  • Analista de Big Data
  • Solutions Architect
  • Ingeniero de almacenamiento de datos
  • Ingeniero de software de ciencia de datos
  • ETL Developer
  • Arquitecto de datos
  • Ingeniero de Visión por Computador
  • Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas
  • Ingeniero de Inteligencia de Negocios
  • Ingeniero de Datos
  • Especialista en calidad de datos

En Aptude, nuestras iniciativas avanzadas de ciencia de datos, como los proyectos de aprendizaje automático, inteligencia artificial y análisis predictivo, dependen del trabajo del equipo de ingeniería de datos.

¿Qué es el análisis de datos?

La segunda área de ciencia de datos a explorar es el análisis de datos.

En Aptude, nuestro grupo de análisis de datos involucra tanto Visualización de datos e verdadera analítica de datos. La visualización de datos es el proceso de representar datos en un formato visual, como puede ver en nuestros cuadros de mando:

El límite de la visualización de datos es que solo es tan bueno como el conjunto de datos en el que se basan las visualizaciones. El análisis de datos, por otro lado, va un paso más allá de la visualización de datos: el análisis de datos analiza las conexiones entre los conjuntos de datos y dentro de ellos para encontrar patrones.

Debido a que los dos son tan similares, el grupo de análisis de datos incluye tareas de visualización y búsqueda de patrones. Por ejemplo, tenemos un cliente que confía en nuestro equipo de visualización de datos para:

  • Reúnase con las partes interesadas para escuchar sus necesidades de informes y visualización de datos y documente la solicitud
  • Determinar qué canalizaciones de datos están disponibles y si las canalizaciones existentes podrían satisfacer la necesidad.
  • Trabaje con el equipo de ingeniería de datos para crear nuevas canalizaciones según sea necesario
  • Traduzca esta pregunta en un informe y visualización estandarizados que se puedan extraer en el futuro

Y ese es solo un caso de uso para nuestro equipo de análisis de datos altamente calificado.

Los trabajos de análisis de datos vienen en una variedad de títulos de trabajo, como:

  • Datos Científico
  • Analista de Datos
  • Analista de inteligencia de negocios
  • Especialista en inteligencia empresarial
  • Consultor de inteligencia de negocios
  • Analista de inteligencia
  • Consultor (analítica)
  • Desarrollador de software de Big Data
  • Analista cuantitativo
  • Analista de marketing
  • Especialistas en logística de transporte

En Aptude, nuestro equipo de análisis de datos es un equipo altamente capaz y de rápido movimiento, capaz de transformar los datos en visualizaciones y paneles de control fáciles de entender y con gran capacidad de acción mediante herramientas como Power BI y Tableau.

¿Qué es la ciencia de datos?

La tercera área a explorar es la ciencia de datos.

La ciencia de datos es, según Wikipedia , “Un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos e ideas de muchos datos estructurales y no estructurados. La ciencia de datos está relacionada con la minería de datos, el aprendizaje automático y los macrodatos ".

En Aptude, nuestro equipo de ciencia de datos incluye capacidades como:

  • Desarrollo de algoritmos
  • Aprendizaje automático
  • Inteligencia artificial
  • Análisis Predictivo
  • Big Data
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Estadística
  • Hadoop, Python y R

Como resultado, podemos ayudar con todas las iniciativas de datos avanzados que son posibles una vez que sus datos se limpian, estandarizan y se colocan en canalizaciones de datos para que puedan usarse.

Tome nuestro ejemplo antes mencionado de una empresa de transporte que desea desarrollar enrutamiento dinámico y precios de cargas: nuestro equipo de ciencia de datos es el que diseñaría, desarrollaría, implementaría y optimizaría el resultado final junto con el equipo de ingeniería de datos.

Cómo determinar sus próximos pasos

Si bien una amplia iniciativa de datos probablemente incluiría todas las capacidades de datos mencionadas anteriormente, probablemente no sea por donde querrá comenzar.

Aquí hay algunas preguntas para hacerle a su equipo:

  • ¿Qué tan aislados están nuestros datos?
  • ¿Qué tan limpios están nuestros datos?
  • ¿Tenemos un conjunto de datos lo suficientemente grande para la iniciativa?
  • ¿Tenemos un caso de uso claro?
  • ¿Qué partes del proyecto puede manejar nuestro equipo interno ahora?
  • ¿Qué tipo de ROI estamos buscando?
  • ¿Sabemos qué área podríamos necesitar con más urgencia que otras?
  • ¿Realmente solo necesitamos visualizaciones antes de probar ML?

Si desea que algún experto lo ayude a averiguar por dónde empezar y qué necesita en términos de datos, mano de obra, herramientas y presupuesto, podemos ayudarlo. Muchos de nuestros proyectos involucran iniciativas relacionadas con datos, especialmente porque ahora tenemos un Centro de Excelencia Python en la Ciudad de México, México.

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Recuerde, si está buscando un retorno de la inversión (ROI) claro de sus proyectos de datos, es importante saber qué tipo de proyecto de datos necesita realmente para obtener los beneficios que desea. Casi todos los proyectos de ciencia de datos darán como resultado algún tipo de ROI; ese beneficio podría deberse a la disminución de errores gracias a datos más claros o podría ser un mejor gasto en marketing como resultado de datos más limpios y precisos.

Hemos resumido las preguntas de este blog en una hoja de trabajo descargable e imprimible para que su equipo pueda consultarla. Complete el formulario a la derecha para reclamar su copia gratuita.