Qué información se puede analizar con Ciencia de Datos

Ilustración: rawpixel.com. Freepik. Ilustración con artefactos digitales interconectados compartiendo información.
Ilustración: rawpixel.com. Freepik.

Con Ciencia de Datos se puede analizar practicamente todo. Desde el momento en que abres los ojos al amanecer, hasta la hora exacta en que los cierras; eso sin hablar, del monitoreo de tus estados de sueño a través de tu smartwatch.

En este artículo, deseo especificar los tipos de información que profesionales en datos captan, almacenan, procesan y analizan para obtener respuestas y comprender el mundo a través de los datos.

Información personal

Esta información es generada por nosotros mismos. Todas las personas tenemos características, gustos e intereses diferentes que son analizados a través de Ciencia de Datos con el fin de conocernos.

Un ejemplo de esto son nuestras interacciones en las redes sociales. Todo queda registrado, desde un simple like, hasta el tiempo que pasas chateando con alguien. Este tipo de información permite dar conclusiones acerca de tus contactos más cercanos y el tipo de contenido que consumes en las redes sociales.

¿Cómo crees que Spotify sabe el tipo de música que más gusta en tu ciudad? Incluso, el análisis de esta información puede sar tan específica que Spotify sabe que tipo de música gusta más en tu barrio o localidad en la que vives, incluso, en tu edificio.

Transacciones

Existen de dos tipos, las monetarias y las no monetarias.

Las monetarias. Estas son aquellas transacciones que tienen un flujo de dinero de por medio. Cuando pagas en un comercio con tus tarjetas o de manera electrónica queda un registro, este registro tiene información acerca de quién hizo la transacción, el valor y el establecimiento donde realizó el pago.

¿Por qué el banco te sugiere qué tipo de comercios te puede interesar? Como a mí, a la gran mayoría de personas le llegan mensajes de texto promocionando descuentos haciendo uso de tarjetas o utilizando los canales electrónicos.

Las entidades bancarias hoy en día nos conocen más de lo que parece. Saben qué comercio nos puede interesar basados en el histórico de compras realizadas.

Las no monetarias. Estas transacciones no tienen dinero de por medio, pero están relacionadas con la manera en que consumimos un producto o servicio.

En ejemplo es cuando utilizamos UBER. Este servicio monitorea nuestro uso y reconoce: lugares, recorridos, días y horarios en que lo solicitamos habitualmente; toda esta información le permite a UBER seguir orientando nuestro uso, incluso, ofrece descuentos cuando dejamos de usarlo habitualmente.

Cuando utilizamos algún tipo de producto y servicio en Internet, lo más probable es que estén monitoreando la manera en que hacemos uso de ese producto o servicio.

Las Cookies han existido desde siempre y estas son las que se instalan en nuestro dispositivo para informar la manera en que estamos navegando.

¿Por qué crees que Facebook te ofrece esos zapatos que justo acabas de buscar en Google? Cada clic, cada tecla e incluso la orientación de nuestros ojos está siendo monitoreado constantemente.

Pero no te asustes, si bien les estamos dando mucha información a través de nuestra navegación, creería que si no nos monitorearan, veríamos cosas sin sentido a través de nuestros navegadores ¿No crees?

Si tienes un producto o servicio web, lo más probable es que desees conocer quién te visita, qué edad tiene, de qué país te visita, qué contenidos observa y cuánto tiempo te visita.

Machine to Machine

La comunicación entre dispositivos existe, incluso antes del concepto de IoT.

El GPS instalado en tu dispositivo móvil permite geolocalizarte en un mapa, todas las personas tenemos GPS y con Ciencia de Datos Google maps te puede indicar cuánto tiempo tardarás en llegar a tu lugar de trabajo teniendo encuenta aspectos como: clima, tráfico y medios de transporte disponibles.

Biométricos

Estos ya son una tecnología más avanzada, los datos biométricos permiten reconocer a las personas con las características más únicas que poseen.

Las personas pueden ser reconocidas a través de la sangre, la saliva, huellas dactilar, sus ojos o reconocimiento facial a través de los dispositivos móviles.

Este tipo de información está ya muy normalizada en nuestra era, sin embargo, abre un debate ético muy interesante, pues, estamos brindando una información muy única a las organizaciones que la utilizan.

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