¿Qué competencias se necesitan para aplicar la minería de datos?

La industria del Big Data requerirá un nuevo «ejército» de trabajadores en el mundo entero. No hay elementos humanos. Consultores como Deloitte y McKinsey ahora hicieron sonar su alarma. Pero en el puzzles Big Data tenemos la posibilidad de distinguir entre capacidades técnicas y competencias similares con Data Science. El perfil del “Data Scientist” es el mucho más demandado y bien difícil de hallar, su papel es definitivo para obtener el valor que se oculta en los datos.

Hace unos días, a lo largo de una charla sobre Big Data, un responsable de IBM alertó sobre la aparición de nuevos cargos laborales extraños en la sociedad de la cual formamos parte que tienen relación con los datos. No era un mensaje nuevo. En el último año múltiples consultorías y compañías del campo pusieron encima de la mesa un serio problema, la sepa de expertos cualificados.

¿Cuál es la intención de los datos mineros?

Los datos llegan a las compañías en multitud de formatos a velocidades y volúmenes sin precedentes. Ser una compañía fundamentada en datos no ya es una alternativa; El éxito empresarial es dependiente de la velocidad con la que logre conocer entendimientos de big data y también incorporarlos a las resoluciones y procesos empresariales, impulsando una mejor acción en su negocio. No obstante, con muchos datos que administrar, esto puede parecer una labor insuperable.

¿Para qué exactamente sirve la minería de datos?

Las organizaciones de todos y cada uno de los ámbitos están logrando desenlaces transformadores merced a la minería de datos:

• Bayer asiste para los labradores en la producción de alimentos sostenibles Las malas yerbas que dañan a los cultivos fueron un inconveniente para los labradores desde el principio de la agricultura. Una solución correcta es utilizar un herbicida de fantasma achicado que mate con eficacia las especies precisas de malas yerbas en el campo y tenga el menor número viable de resultados consecutivos indeseables. Pero para esto, los labradores primero tienen que detectar con precisión las malas yerbas de sus campos. Con Talend Real-time Big Data, Bayer Digital Farming ha creado WEEDSCOUT, una exclusiva app que los labradores tienen la posibilidad de bajar de forma gratuita. La app emplea la educación automático y la IA (inteligencia artificial) para conjuntar fotografías de malas yerbas en una banco de información de Bayer con fotografías de malas yerbas mandadas por los labradores. Proporciona al agricultor la posibilidad de adivinar con mayor precisión el encontronazo de sus acciones, así como la decisión de la pluralidad de semillas, la tasa de app de los artículos fitosanitarios o el instante de la cosecha.
• Air France KLM se amolda a las opciones de viaje de sus clientes del servicio.
  
  La aerolínea usa técnicas de extracción de datos para hacer una visión de 360 ​​grados del cliente a través de la integración de datos de las buscas de viajes, las reservas y las operaciones de vuelos con la página web, las comunidades, el call center y también relaciones en las salas del campo de aviación. Usan esta profunda visión del cliente para hacer vivencias de viaje adaptadas.
• Groupon alinea las ocupaciones de marketing Uno de los más importantes desafíos de Groupon es procesar el gran volumen de datos que usa para sugerir su servicio de compras. Todos y cada uno de los días, la compañía trata mucho más de un terabyte de datos en bárbaro en el mismo instante y guarda esta información en múltiples sistemas de bases de datos. La minería de datos deja a Groupon alinear las ocupaciones de marketing mucho más de cerca con las opciones de los clientes del servicio, examinando 1 terabyte de datos de los clientes del servicio en el mismo instante y prestando asistencia a la compañía a detectar las tendencias conforme brotan.
• Domino’s asiste para los clientes del servicio a hacer la pizza especial La mayor compañía de pizza de todo el mundo recopila 85.000 fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, incluidos sistemas de punto de venta y 26 centros de la cadena de suministro, y desde sus canales, incluyendo los sms, comunidades y Amazon Echo. Este nivel de información ha mejorado el desempeño empresarial al paso que deja vivencias de compra adaptadas en todos y cada uno de los puntos de contacto.

¿Puede usar la minería de datos para solucionar prácticamente cualquier inconveniente empresarial que integre datos, así como:

¿De qué forma puedo aplicarlo a mi negocio?

A través de la app de técnicas estadísticas destacadas y nuevos métodos de extracción de conocimiento en enormes bases de datos en las que es requisito saber las peculiaridades contables de las compañías mucho más rentables tal como efectuar un perfil terminado de clientes del servicio. estos han de estar orientados al negocio.

La minería de datos puede ser una herramienta estratégica para tu negocio que va a mejorar tu rivalidad empresarial y en temas de toma de resoluciones, vas a poder efectuarlas mucho más de forma rápida por el nivel de identificación y análisis de la información. . Otra buena nueva sobre la implementación de la minería de datos: incrementa el número de clientes del servicio.

¿De qué manera utilizar la minería de datos?

Son varios los campos en los que se puede utilizar la minería de datos, prácticamente en todas y cada una de las ocupaciones y campos que desarrollan datos. Pero para lograrlo exitosamente, primero es requisito comprender realmente bien el término y comprar los entendimientos precisos para una adecuada explotación de los datos, en el buen sentido de la palabra. Esto necesita capacitación, entendimientos de estadística, programación, negocios, accionar del cliente y también investigación de mercado o psicología.

La primera cosa que debemos comprender es que su base se composición desde tres disciplinas científicas entrelazadas: la estadística (estudio numérico de las relaciones de datos), la IA (inteligencia artificial) (la IA (inteligencia artificial) gencia humana mostrada por programa y/o máquinas) y la máquina. estudio (algoritmos que tienen la posibilidad de estudiar de los datos para llevar a cabo conjeturas).