{"id":412338,"date":"2024-02-29T00:00:00","date_gmt":"2024-02-28T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/data-science-por-que-la-ciencia-de-datos-es-el-futuro-de-la-programatica"},"modified":"2024-09-20T11:26:14","modified_gmt":"2024-09-20T09:26:14","slug":"data-science-futuro-publicidad","status":"publish","type":"story","link":"https:\/\/adevinta.com\/es\/cuentos\/articulos\/data-science-futuro-publicidad\/","title":{"rendered":"Data science: por qu\u00e9 la ciencia de datos es el futuro de la publicidad"},"content":{"rendered":"<p>La <strong>ciencia de datos <\/strong>ya est\u00e1 aqu\u00ed. Cada vez son m\u00e1s las empresas y sectores que est\u00e1n incorporando este tipo de perfiles a sus plantillas. Y la publicidad digital no es una excepci\u00f3n: en la industria publicitaria cada vez es m\u00e1s frecuente trabajar desde una perspectiva <em>data science<\/em>, aprovechando el poder de los datos y las herramientas que tienen capacidad para procesarlos, incluso, en tiempo real.<\/p>\n<p>De manera general, la <em>data science<\/em> se dedica a analizar la informaci\u00f3n proveniente de la <em>data<\/em> a trav\u00e9s de estad\u00edstica, inform\u00e1tica o <a href=\"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/publicidad-y-machine-learning-encontrar-patrones-sobre-infinitas-variables\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong><em>machine learning<\/em><\/strong><\/a>. Esto se hace con el objetivo de estructurar la informaci\u00f3n y encontrar patrones. Esto, por ejemplo, permite anticiparse a las necesidades o intereses de un usuario en una <strong>campa\u00f1a publicitaria<\/strong>.<\/p>\n<p>Pero la ciencia de datos va mucho m\u00e1s all\u00e1. Por ejemplo, desde <a href=\"https:\/\/openwebinars.net\/blog\/introduccion-a-data-science-conceptos-fundamentales-y-aplicaciones-practicas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenWebinars<\/a> destacan que gracias a ella se pueden crear sistemas de recomendaci\u00f3n, optimizar procesos, predecir comportamientos o tomar decisiones.<\/p>\n<h2>El proceso en la data science<\/h2>\n<p>La <em>data science<\/em> es un campo muy amplio, en pleno crecimiento y muy cambiante. Existen numerosas herramientas y t\u00e9cnicas para llevarla a cabo. Adem\u00e1s sus objetivos pueden ser de lo m\u00e1s diverso en funci\u00f3n de las necesidades y el sector de la empresa. Entonces, \u00bfc\u00f3mo se define la <em>data science<\/em>? Principalmente por la materia prima con la que trabajan (los datos) y el proceso gracias al cual los moldean para que resulten \u00fatiles. Y ese proceso tiene una serie de fases:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Planificaci\u00f3n.<\/strong> Antes de buscar respuestas en los datos hay que tener claras las preguntas que interesan a la empresa. Las necesidades, los objetivos de negocio, definir\u00e1n las l\u00edneas de investigaci\u00f3n que se van a abordar de manera anal\u00edtica. Y el cient\u00edfico de datos tambi\u00e9n tiene que participar en esta planificaci\u00f3n junto a otros departamentos.<\/li>\n<li><strong>Obtenci\u00f3n y almacenamiento de datos.<\/strong> Es una de las claves, porque un buen an\u00e1lisis se sustenta en la recolecci\u00f3n de datos de una variedad de fuentes de todo tipo. No se trata s\u00f3lo del dato propio recopilado por la compa\u00f1\u00eda, sino de muchas otras fuentes disponibles.<\/li>\n<li><strong>Limpieza y preparaci\u00f3n.<\/strong> Tanto por volumen, como por su diversidad de fuentes, estos datos tienen que ser procesados y ordenados para que sean consistentes y \u00fatiles para el encontrar las respuestas que se buscan.<\/li>\n<li><strong>An\u00e1lisis de los datos.<\/strong> En esta fase se realiza un an\u00e1lisis exploratorio de la informaci\u00f3n y se crean y optimizan los modelos. Para hacerlo se suelen utilizar herramientas como el machine learning o los modelos estad\u00edsticos: la programaci\u00f3n en R es una habilidad com\u00fan en la ciencia de datos.<\/li>\n<li><strong>Visualizaci\u00f3n comprensiva.<\/strong> Para hacer bien este punto es necesario trabajar para que la comprensi\u00f3n de los datos sea sencilla y se pueda extraer conocimiento de ellos. Por ejemplo, a trav\u00e9s de infograf\u00edas o gr\u00e1ficos.<\/li>\n<li><strong><em>Insights<\/em><\/strong><strong> y respuestas.<\/strong> Si todos los pasos anteriores se han realizado correctamente, se obtendr\u00e1n una serie de <em>insights<\/em>. Estas claves han de conducir a recomendaciones para impulsar un negocio, mejorar una campa\u00f1a publicitaria, etc. Las respuestas a las preguntas que se hicieron al principio del proceso.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>La alianza tecnol\u00f3gica<\/h2>\n<p>Nada de todo esto se podr\u00eda hacer si no existieran las herramientas tecnol\u00f3gicas para ello. Para entender el entorno de la <em>data science<\/em> hay una serie de conceptos imprescindibles que enumeran desde <a href=\"https:\/\/altimanalytics.es\/que-engloba-el-concepto-data-science\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Altim analytics<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li><strong><em>Data mining.<\/em><\/strong> Este t\u00e9rmino hace referencia al proceso de recolecci\u00f3n y almacenamiento de datos que son \u00fatiles. Para esta tarea de miner\u00eda de datos se utilizan softwares capaces de analizar patrones de datos en grandes lotes. As\u00ed se ampl\u00eda el conocimiento sobre los usuarios con el objetivo de desarrollar estrategias m\u00e1s efectivas.<\/li>\n<li><strong><em>Deep learning.<\/em><\/strong> Gracias a redes neuronales que simulan el comportamiento del cerebro, el <a href=\"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/como-el-deep-learning-puede-ayudar-a-mejorar-la-publicidad-digital\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>deep learning<\/em><\/a> consigue resolver problemas relacionados, por ejemplo, con el procesamiento de textos, el reconocimiento de imagen o la voz.<\/li>\n<li><strong><em>Machine learning.<\/em><\/strong> En este caso se hace referencia a la idea de educar a la tecnolog\u00eda para que corrija errores a trav\u00e9s de la predicci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de datos.<\/li>\n<li><strong>Inteligencia artificial (IA).<\/strong> Probablemente la <a href=\"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/que-puede-aportar-la-inteligencia-artificial-al-marketing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">inteligencia artificial<\/a> sea el elemento m\u00e1s popular vinculado a la <em>data science. <\/em>Se trata de una serie de algoritmos utilizados para crear m\u00e1quinas que imiten el comportamiento humano. Se suele aplicar, por ejemplo, en la creaci\u00f3n de <em>chatbots <\/em>para <a href=\"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/marketing-conversacional-el-foco-en-el-factor-humano\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">marketing conversacional<\/a> o el reconocimiento facial.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u00bfCu\u00e1l es el papel de la <em>data science <\/em>en el marketing?<\/h2>\n<p>El marketing est\u00e1 evolucionando mucho gracias a la tecnolog\u00eda y, en concreto, gracias al uso de la <em>data<\/em>. Pero, para hacer un uso eficiente de esa informaci\u00f3n, el trabajo de <em>data science <\/em>es vital. Un esfuerzo al que, adem\u00e1s, se le puede sacar partido desde muchos \u00e1mbitos. Por ejemplo, desde <a href=\"https:\/\/www.cyberclick.es\/numerical-blog\/data-scientist-que-es-funciones-y-aportacion-al-marketing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cyberclick<\/a> destacan los siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Toma de decisiones. <\/strong>Gracias a la ciencia de datos, los equipos de marketing pueden tomar decisiones basadas en datos fiables y, adem\u00e1s, hacerlo en tiempo real.<\/li>\n<li><strong>Mejora de la eficiencia.<\/strong> Los procesos de trabajo y el desarrollo de acciones son m\u00e1s eficientes cuando se trabaja con <em>data science. <\/em>Adem\u00e1s, permite automatizar tareas, lo que repercute en una mayor productividad.<\/li>\n<li><strong>Satisfacci\u00f3n de los clientes y mejor experiencia de usuario. <\/strong>Analizar el comportamiento y preferencias de los usuarios es una de las aplicaciones m\u00e1s relevantes para el marketing de la <em>data sicence. <\/em>Como consecuencia de este trabajo, se pueden ofrecer soluciones m\u00e1s personalizadas a los clientes que incrementar\u00e1n su satisfacci\u00f3n con la marca y su experiencia de usuario.<\/li>\n<li><strong>Desarrollo de productos y servicios. <\/strong>Asimismo, conocer mejor a los clientes y sus necesidades tambi\u00e9n sirve para desarrollar productos y servicios que est\u00e9n alineados con sus expectativas.<\/li>\n<li><strong>Estrategias de marketing m\u00e1s exitosas. <\/strong>En general, aprovechar las posibilidades que ofrece la <em>data science <\/em>en un departamento de marketing permite desarrollar estrategias m\u00e1s efectivas y optimizar la inversi\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p><em>\u00bfConoces la\u00a0\u00a0<strong>newsletter<\/strong>\u00a0\u00a0mensual de\u00a0\u00a0<strong>publicidad y marketing digital<\/strong>\u00a0\u00a0de Adevinta?\u00a0\u00a1Suscr\u00edbete\u00a0\u00a0<\/em><a href=\"https:\/\/observatoriopublicidad.adevinta.es\/contacto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><em>aqu\u00ed<\/em><\/a><em>\u00a0\u00a0y no te pierdas las novedades del sector!<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La ciencia de datos ya est\u00e1 aqu\u00ed. 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