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Programa"Asesoría en Ciencia de Datos"

Datos, análisis y estrategia con compromiso humano para lograr resultados reales

 

Programa"Asesoría en Ciencia de Datos"

 

Objetivo General

Utilizar técnicas de Ciencia de Datos para transformar datos en información útil, y la información en acciones estratégicas que mejoren la eficiencia operativa, optimicen costos y aumenten la rentabilidad de la empresa.

 

1. Diagnóstico inicial

Objetivo: Identificar necesidades, fuentes de datos y áreas con mayor potencial de mejora.
Actividades:

  • Reuniones con áreas clave (ventas, operaciones, marketing, finanzas, atención al cliente).

  • Inventario de fuentes de datos internas y externas.

  • Identificación de problemas concretos:
    Ejemplos: baja retención de clientes, tiempos de entrega largos, inventarios sobrantes.

  • Definición de indicadores clave (KPIs).

Resultados esperados:

  • Documento con mapa de procesos y oportunidades de mejora basadas en datos.

 

2. Recolección y organización de datos

Objetivo: Unificar y estructurar la información disponible para análisis.
Actividades:

  • Integrar bases de datos dispersas (CRM, ERP, redes sociales, hojas Excel).

  • Limpieza de datos: eliminación de duplicados, valores nulos y errores.

  • Creación de un Data Warehouse o repositorio central.

  • Automatización de captura de datos para evitar trabajo manual repetitivo.

Resultados esperados:

  • Base de datos única, limpia y actualizada en tiempo real.

 

3. Análisis exploratorio y descubrimiento de patrones

Objetivo: Detectar tendencias y oportunidades escondidas en los datos.
Actividades:

  • Visualización de métricas clave (ventas, satisfacción, costos).

  • Segmentación de clientes por comportamiento y valor.

  • Identificación de variables que más influyen en resultados (factores de éxito o fracaso).

  • Uso de estadísticas descriptivas y análisis correlacional.

Resultados esperados:

  • Dashboard inicial con insights relevantes para la toma de decisiones rápidas.

 

4. Modelos predictivos y prescriptivos

Objetivo: Anticipar comportamientos y recomendar acciones óptimas.
Ejemplos de aplicaciones:

  • Predicción de ventas → ajustar producción y stock.

  • Churn prediction (abandono de clientes) → activar campañas de retención.

  • Modelos de pricing → optimizar precios para maximizar margen y demanda.

  • Mantenimiento predictivo en maquinaria → reducir tiempos muertos.

Herramientas sugeridas:

  • Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow).

  • Power BI o Tableau para visualización interactiva.

Resultados esperados:

  • Modelos con métricas de rendimiento (precisión, recall, R², etc.) y casos de uso claros.

 

5. Implementación de dashboards y alertas inteligentes

Objetivo: Que la información esté disponible para tomar decisiones en el momento correcto.
Actividades:

  • Crear paneles visuales para directivos y jefes de área.

  • Configurar alertas automáticas (ej. si las ventas caen un 10%, si el inventario baja del mínimo).

  • Integrar datos en tiempo real desde múltiples fuentes.

Resultados esperados:

  • Decisiones basadas en información actualizada, no en suposiciones.

 

6. Capacitación del equipo

Objetivo: Que el personal pueda interpretar y usar los resultados.
Actividades:

  • Talleres de lectura de dashboards.

  • Introducción a la analítica de datos para áreas no técnicas.

  • Manual de uso de herramientas implementadas.

Resultados esperados:

  • Cultura de decisiones basadas en datos en toda la organización.

 

7. Medición de impacto y mejora continua

Objetivo: Asegurar que las iniciativas aporten valor y se optimicen con el tiempo.
Actividades:

  • Comparar KPIs antes y después de aplicar Ciencia de Datos.

  • Ajustar modelos y procesos según resultados.

  • Incorporar nuevas fuentes de datos y casos de uso.

Resultados esperados:

  • Incremento medible en ventas, reducción de costos o mejora en satisfacción del cliente.

 

Beneficios esperados para la empresa

  • Ahorro de costos mediante optimización de procesos.

  • Incremento de ingresos por segmentación y fidelización.

  • Mejor asignación de recursos gracias a predicciones confiables.

  • Reducción de riesgos al anticipar problemas.

  • Mayor competitividad frente a la competencia.

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ESTE PROGRAMA PUEDE SER ADAPTADO A LAS NECESIDADES DE CADA EMPRESA

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