En el mundo actual, los datos son una parte fundamental de nuestras vidas. Las empresas están utilizando cada vez más la analítica predictiva para tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones. Un ejemplo de esto es el uso de visualizaciones de datos por parte de los científicos de datos en Capital One y BuildingIQ.

Recientemente, el científico de datos de Capital One, Brendan Herger, trabajó en un proyecto de analítica predictiva con el objetivo de identificar totales de facturas potencialmente problemáticos cuando los comensales utilizan una tarjeta de crédito de Capital One y agregan una propina a su cuenta después de pasar la tarjeta. El objetivo, según Herger, es ayudar a los titulares de tarjetas a evitar dejar propinas inapropiadamente grandes por accidente. La aplicación de analítica activa un mensaje de texto o correo electrónico a un cliente de Capital One si detecta una posible discrepancia, por ejemplo, un error matemático que el restaurante no detectó. El titular de la tarjeta puede entonces disputar el cargo con el restaurante o con Capital One mismo.

Para desarrollar la funcionalidad analítica requerida, Herger y sus colegas en la empresa de servicios bancarios tuvieron que “entrenar” el modelo predictivo utilizando datos históricos para definir cómo se ven las propinas inapropiadas, de manera que puedan ser identificadas durante las transacciones entrantes. En este tipo de proyecto de analítica, los datos visualizados ayudan a los científicos de datos a monitorear el proceso de entrenamiento del modelo y asegurarse de que las conclusiones generadas por el modelo se ajusten a escenarios del mundo real. Herger menciona que si una visualización de datos muestra un aumento significativo en los datos analíticos en un punto dado en comparación con lo que ocurrió antes o después, sabe que algo puede estar mal en los algoritmos del modelo, lo que requiere trabajo adicional para corregirlo.

La utilización de visualizaciones de datos en la analítica predictiva tiene varios beneficios. En primer lugar, permite a los científicos de datos identificar patrones y tendencias de manera más clara y rápida. Esto les ayuda a comprender mejor los datos y a tomar decisiones más informadas. Además, las visualizaciones de datos también facilitan la comunicación de los resultados a otras partes interesadas, como los ejecutivos de la empresa o los clientes.

En resumen, el uso de visualizaciones de datos en la analítica predictiva es una herramienta poderosa que ayuda a los científicos de datos a mejorar sus modelos y tomar decisiones más informadas. Capital One y BuildingIQ son ejemplos de empresas que están utilizando estas visualizaciones para mejorar sus operaciones y brindar un mejor servicio a sus clientes. En un mundo cada vez más impulsado por los datos, la analítica predictiva y las visualizaciones de datos se están convirtiendo en elementos esenciales para el éxito empresarial.