Publicado 2020-11-10

Data science: por qué la ciencia de datos es el futuro de la programática

 

Se busca data scientist. Encontrarse ofertas en Infojobs y otros portales de empleo con este encabezado es cada vez más frecuente. Y esta situación es fruto de la evolución tecnológica y la integración de numerosas herramientas y técnicas que tienen como fuente principal la data y que se engloban en lo que se conoce como data science

Esta ciencia de datos se caracteriza por analizar la información proveniente de la data a través de estadística, informática o machine learning con el objetivo de estructurar la información y encontrar patrones que, por ejemplo, permitan anticiparse en una campaña publicitaria. 

El proceso en la data science

La data science es un campo muy amplio, en pleno crecimiento y muy cambiante; existen numerosas herramientas y técnicas para llevarla a cabo; y sus objetivos pueden ser de lo más diverso en función de las necesidades y el sector de la empresa. Entonces, ¿cómo se define la data science? Principalmente por la materia prima con la que trabajan (los datos) y el proceso gracias al cual los moldean para que resulten útiles. Y ese proceso tiene una serie de fases: 

  • Planificación. Antes de buscar respuestas en los datos hay que tener claras las preguntas que interesan a la empresa. Las necesidades, los objetivos de negocio, definirán las líneas de investigación que se van a abordar de manera analítica. Y el científico de datos también tiene que participar en esta planificación junto a otros departamentos. 
  • Obtención y almacenamiento de datos. Es una de las claves, porque un buen análisis se sustenta en la recolección de datos de una variedad de fuentes de todo tipo. No se trata sólo del dato propio recopilado por la compañía, sino de muchas otras fuentes disponibles.  
  • Limpieza y preparación. Tanto por volumen, como por su diversidad de fuentes, estos datos tienen que ser procesados y ordenados para que sean consistentes y útiles para el encontrar las respuestas que se buscan. 
  • Análisis de los datos. En esta fase se realiza un análisis exploratorio de la información y se crean y optimizan los modelos. Para hacerlo se suelen utilizar herramientas como el machine learning o los modelos estadísticos: la programación en R es una habilidad común en la ciencia de datos.  
  • Visualización comprensiva. Para hacer bien este punto es necesario trabajar para que la comprensión de los datos sea sencilla y se pueda extraer conocimiento de ellos. Por ejemplo, a través de infografías o gráficos. 
  • Insights y respuestas. Si todos los pasos anteriores se han realizado correctamente, se obtendrán una serie de insights, claves que han de conducir a recomendaciones para impulsar un negocio, mejorar una campaña publicitaria, etc. Las respuestas a las preguntas que se hicieron al principio del proceso. 

La alianza tecnológica

Nada de todo esto se podría hacer si no existieran las herramientas tecnológicas para ello, sin las técnicas y el software necesarios. Para entender el entorno de la data science hay una serie de conceptos imprescindibles que enumeran desde Neoland

  • Data mining. Este término hace referencia al proceso de recolección y almacenamiento de datos que son útiles. Para esta tarea de minería de datos se utilizan softwares capaces de analizar patrones de datos en grandes lotes y así ampliar el conocimiento sobre los usuarios con el objetivo de desarrollar estrategias más efectivas. 
  • Deep learning. Gracias a redes neuronales que simulan el comportamiento del cerebro, el deep learning consigue resolver problemas relacionados, por ejemplo, con el procesamiento de textos, el reconocimiento de imagen o la voz. 
  • Machine learning. En este caso se hace referencia a la idea de educar a la tecnología para que corrija errores a través de la predicción y clasificación de datos. 
  • Inteligencia artificial (IA). Una serie de algoritmos utilizados para crear máquinas que imiten el comportamiento humano es la base de la inteligencia artificial y se suele aplicar, por ejemplo, en la creación de chatbots o el reconocimiento facial. 

La data science conoce a la publicidad programática

La existencia de la data science está siendo clave para la evolución de la publicidad programática. Un asunto que Pablo Goya, trading director en Weborama España desgrana en La Guía de programática 2020 elaborada por La Publicidad

Goya explica que la combinación de ambos entornos permite aumentar la “eficacia de las campañas de marketing digital”. Explica el caso de la inteligencia artificial semántica, que añade una capa interpretativa (“cómo se habla de mi marca”) a la escucha de la conversación digital, para obtener información que los data scientists ordenan y trabaja para hacerla comprensible. 

“Ese mix de data science unido a la eficiencia de compra de medios que proporciona la programática nos ayuda a dar un paso más en la optimización de nuestras campañas, donde ya no sólo se optimiza a precios más bajos como al inicio, sino que se busca también optimizar el target”, afirma Goya. 

En definitiva, la programática tiene en la data science un impulso más para seguir creciendo y evolucionando. Una oportunidad, además, de ganar en transparencia y desarrollar campañas centradas en la data y en las que los traders desempeñen un papel aún más relevante al lanzar las impresiones con mayores probabilidades de conversión. 

 

 

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