Data Science

Con los sistemas de gestión empresarial como ERP (enterprise resource planning), CRM (customer relationship management) o SCM (supply chain management) y la reciente entrada de la industria 4.0, tanto pequeñas como grandes empresas generan una gran cantidad de datos que, una vez analizados, pueden aportan un gran valor. La ventaja competitiva que confiere es de tal magnitud, que aquellas empresas que no se adapten a la transformación digital verán muy difícil su permanencia.

Una de las claves del éxito está en el aprovechamiento de estos datos mediante la aplicación de Data Science. La extracción de información útil de los datos puede tener un impacto positivo en diversas área de negocio. Por ejemplo, permitiendo a las empresas incrementar sus ingresos gracias a la personalización del proceso de compra con una segmentación de la clientela o recomendaciones de productos, reducir sus costes mediante una planificación de compras más eficiente gracias a predicción de la demanda, mantenimiento predictivo de las máquinas de la cadena de producción, optimización de rutas de distribución o gestión del personal. En nuestros Casos de éxito puedes ver algunos ejemplos reales que hemos desarrollado para empresas innovadoras.

¿Qué es el Data Science?

De una forma más detallada, el Data Science, o ciencia de datos, conjuga métodos de computación, matemática y estadística con los propios conocimientos de un sector o industria, para extraer de los datos patrones que permitan predecir o automatizar procesos. Esto permite a las empresas reducir costes, aumentar ventas y en determinados casos, crear nuevos productos.

El área de Data Science hace un uso intensivo de la Inteligencia Artificial para proporcionar soluciones a problemas de diversa índole. Por ejemplo, es posible utilizar algoritmos clásicos de Machine Learning para predecir la demanda de un determinado producto, o técnicas más recientes de Deep Learning para automatizar tareas cognitivas complejas como la clasificación de imágenes o la conducción autónoma de vehículos.

Aplicaciones del Data Science

Data Science es una solución transversal a cualquier tipo de negocio y con múltiples casos de uso en las empresas:

Previsión de demanda
Dependiendo del sector, el coste del suministro utilizado puede llegar a tener un peso considerable en el precio final del producto elaborado. Reducir el coste del material sin que se vea afectada la calidad del producto puede conseguirse comprando en el momento óptimo la cantidad justa y necesaria. Más aún, una buena previsión de la demanda permite una mejor gestión de la cadena de producción evitando paradas inesperadas por roturas de stock y una mejor gestión del almacenaje por exceso de suministro.
Sistema de recomendación
Esta aplicación es esencial para e-commerce ya que analizando los datos relacionados con el comportamiento de los usuarios en la web y el nivel de satisfacción de los productos, es posible incluir un sistema de recomendación con productos nuevos o complementarios. De este modo el usuario dispone de alternativas sin salir de la página y otros productos de potencial interés.
Mantenimiento predictivo y prescriptivo
El uso de las máquinas en las cadenas de producción de forma continua, ininterrumpida y en ocasiones al máximo de su capacidad, puede dar lugar a fallos inesperados generando los costes asociados de una parada inesperada, reparación y, en el caso específico del sector agroalimentario, limpieza de las mismas y pérdida de la materia prima. Mistral puede analizar los datos históricos, tanto de sensores como de funcionamiento, de la maquinaria utilizada en la cadena de producción y relacionarlos con los fallos detectados. Mediante técnicas de Data Science, se desarrollan algoritmos que puedan predecir fallos del sistema con un tiempo de antelación predeterminado o estimar el tiempo de vida restante al objeto de poder programar paradas técnicas que afecten a la dinámica de la cadena de producción con el menor coste posible.
Segmentación de clientes
Dentro de una empresa existen diferentes grupos de clientes. Cada grupo es diferente, ya sea por características demográficas o de compra, por lo que el mensaje que deberían recibir tiene que ser diferente. No es lo mismo un cliente que lleva muchos años comprando en la empresa que un cliente nuevo.

Fases de un proyecto de Data Science

 

Business Questions

El cliente plantea una necesidad, ya sea específica de su propia empresa o más general común a un sector, generalmente con el objetivo de reducir costes, aumentar ingresos o crear nuevos productos.

Know the Business

Mistral recopila cuanta información permita responder a estas Business Questions e identificar sus factores de control y cuellos de botella.

Data Collection and Exploration

Una vez conocidos los procesos del negocio e identificados los factores de control, traducimos esta información en variables y datos. Posteriormente se realiza un análisis exploratorio para evaluar su calidad.

Mathematical Model

Aplicamos metodologías de Machine Learning para desarrollar varios modelos que compitan para ver cuál es el mejor. Empezamos con modelos más sencillos ofreciendo así una respuesta más rápida a las necesidades del cliente y pueda ver beneficios lo antes posible.

Implementation

Cuando disponemos de un modelo mínimo viable, se introduce en el sistema de control de la empresa para que aprenda de forma continua, con una implementación escalable y capaz de entrenarse a medida que tenga más datos.

ROI Evaluation

En la última fase se evalúa el retorno de la inversión, ya que el mejor modelo matemático no tiene por qué ser el que mayores beneficios aporte. Si es menor que 0 volvemos a la fase del modelo para mejorarlo.

Una vez implantado el modelo mínimo viable, el ciclo continúa con el desarrollo de modelos matemáticos más complejos que reemplazarán al previamente instalado si se considera que pudiesen reducir los costes o aumentar los beneficios. Además, a medida que se obtengan más datos o nuevas variables, se irán incluyendo, volviéndose a evaluar la bondad de ajuste y ROI.

En esta fase Mistral monitoriza la efectividad real de los algoritmos desarrollados mediante la implementación de cuadros de mando (integrados o no en el sistema de control), con los que visualizar de forma interactiva y en tiempo real la evolución de los parámetros más significativos. En el siguiente enlace tienes más información sobre el Ciclo de vida de un Proyecto de Data Science.

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