• El mercadólogo digital debe conocer los elementos del Big Data en la industria para proyectar la capacidad de su trabajo. 

• En 2018, la demanda de científicos de datos y expertos en Big Data llegó a 440 mil profesionistas.

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La interpretación de los datos requiere acciones concretas. Un equipo de trabajo puede analizar e identificar insights, los cuales se convierten en el mejor referente para diseñar estrategias de marketing. Por eso, resulta valioso que el mercadólogo digital conozca más el terreno en el que se mueve.

A través de estos elementos se ha podido entender la capacidad que genera el trabajo del Big Data y la oportunidad que tiene para definir roles dentro de la industria. Con base en esto, se puede tomar directamente acción para llegar al consumidor.

Importancia del científico de datos

Cifras del Bureau of Labor Statistics demuestran que en 2018 la demanda de científicos de datos y expertos en Big Data llegó a 440 mil profesionistas. Sin duda, comprender la medida en la que se puede utilizar el trabajo que ejerce el narrador de datos y las implicaciones para alcanzar un verdadero vínculo con el consumidor digital.

Dentro de motores de búsqueda como Google, el concepto de narrador de datos está relacionado con el Big Data, ya que genera más de un millón 860 mil resultados.

Por lo tanto, los estrategas digitales buscan tomar mayor potencial de la información que se genera en redes sociales y otras plataformas digitales, que son parte de la interacción cotidiana de los usuarios con las marcas en el ecosistema actual.

Diseñando la mejor estrategia: un plan de Big Data

La existencia de datos digitales, la identificación de las fuentes, la necesidad de tener objetivos y aprender a preparar un plan que forme la estructura de una estrategia digital crea la profesionalización de la interpretación del Big Fata.

Invertir de manera estratégica ha puesto a los mercadólogos en una posición donde tienen que desarrollarse como narradores de datos, en un sentido más profesional. Esto ha sido posible gracias a diferentes acciones que se interesan en la profesionalización de la misma interpretación de datos de los usuarios digitales.

Para comenzar a formarse como narrador de datos primero se tiene que tener presente la batería de herramientas y metodologías que se necesitan cuando se estudia Big Data. La ciencia de los datos es, entre otras cosas, un lenguaje. Este concepto podría presentar un parteaguas para aquellos que asocian los trabajos de la ciencia de datos con números solamente.

Los científicos de datos trabajan cada vez más en organizaciones enteras, y las habilidades de comunicación tienen la misma relevancia en diferentes industrias, a medida que más personas y empresas invierten su tiempo para comprender mejor este. La capacidad de comunicarse por medio del análisis de datos es un diferenciador clave.

Términos que el mercadólogo digital debe conocer

Ya sea que se busque un conocimiento más profundo sobre la ciencia de los datos al aprender una especialidad, o simplemente el hecho de obtener una visión general sobre este campo, dominar algunos términos correctos llevará rápidamente al éxito.

De acuerdo con Vinod Bakthavachalam, un científico de datos de la plataforma Coursera, los siguientes términos son indispensables en este segmento.

Inteligencia de Negocios (BI)

BI es el proceso de analizar e informar datos históricos para conducir la toma de decisiones en el futuro. Al mismo tiempo, ayuda a tomar mejores decisiones estratégicas al determinar qué sucede con datos anteriores y actuales, como estadísticas de ventas y métricas operativas.

Ingeniería de datos

Los ingenieros de datos construyen la infraestructura a través de la cual los datos se recopilan, limpian, almacenan y preparan para su uso.

La ciencia de la decisión

Los científicos de decisión aplican matemáticas y la tecnología para resolver problemas de negocios. En este apartado, se toma en cuenta la ciencia del comportamiento y el pensamiento de diseño (un proceso que apunta a comprender mejor al usuario).

Inteligencia Artificial (IA)

Los sistemas informáticos de IA pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto implica el uso del razonamiento humano como modelo para brindar mejores servicios o crear mejores productos, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se refiere al proceso mediante el cual un sistema aprende de los datos, logrando ​​identificar patrones con los que se pueden resolver problemas. Permite a los científicos de datos enseñar a una computadora realizar tareas, en lugar de programarla para que las lleve a cabo.

Se utiliza, por ejemplo, para conocer las preferencias y los patrones de compra de un consumidor, con los que se puede conocer a los candidatos con mayor potencial de compra.

Aprendizaje profundo

Una forma más avanzada de aprendizaje automático, el aprendizaje profundo se refiere a sistemas con múltiples capas de entrada/salida, a diferencia de sistemas poco profundos, que cuenta con una sola capa de entrada/salida.

Aprendizaje supervisado

Este es un tipo de aprendizaje automático que involucra al científico de datos como una guía para enseñar el diseño de un algoritmo.

Clasificación

Por medio de un algoritmo se coloca una nueva pieza de datos en una categoría preexistente, basada en un conjunto de características para las que ya se conoce la categoría.

Validación cruzada

Es un método para validar la estabilidad o precisión de un modelo de aprendizaje automático. Aunque hay varios tipos de validación cruzada, el más básico consiste en dividir un conjunto de entrenamiento en dos y entrenar el algoritmo en un subconjunto de datos antes de aplicarlo.

Clustering

La agrupación es similar a la clasificación, sin el aspecto de aprendizaje supervisado. Con la agrupación en clúster, el algoritmo recibe datos ingresados ​​y encuentra similitudes en los mismos, agrupando puntos de datos que son iguales.