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Actualmente, existen tres áreas tecnológicas que se dedican al análisis y estudio de los datos. Estas herramientas permiten a las empresas saber qué necesidades y gustos tienen los clientes y adaptarse a ellos. Consiguen, así, dar un salto diferenciador con respecto a sus competidoras e incrementar sus recursos. Estas tecnologías son el Data Mining, el Big Data y el Deep Learning. Ahora bien, ¿en qué consisten exactamente y de qué sirve conocerlas para estudiar un master de finanzas en Madrid?

Data Mining

El Data Mining es un campo de la estadística computacional dedicado a descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. Su finalidad es estructurar la información para volverla legible con la intención de que tenga utilidad para la empresa.

Algunos ejemplos de la utilidad del Data Mining para las empresas y su situación económico-financiera son:

  • La detección de fraudes mediante el análisis de transacciones, los datos de los propietarios de las tarjetas y los datos financieros.
  • El estudio de la migración de clientes de telefonía para identificar la causa de la migración y poder desarrollar una estrategia para paliar el efecto migratorio de los clientes.
  • Determinar el horario óptimo para la emisión de programas televisivos atendiendo al estudio de las audiencias. Esto permite a la empresa televisiva ser líder en el sector, trayendo consigo que marcas que no tuvieran espacios publicitarios en sus horarios televisivos realicen ofertas para promocionarse en esta cadena.
  • Desarrollar estrategias de venta en base a los comportamientos de los consumidores para incrementar las ventas y hacer llegar el producto a los consumidores apropiados.

Por ello, el Data Mining es una herramienta útil con beneficios tangibles y de rápido efecto para la empresa. Conocer sus posibilidades es muy útil en un master de finanzas.

Big Data

Ya hemos hablado en otras ocasiones sobre el fenómeno Big Data. El Big Data es un concepto que engloba la gestión y el análisis de enormes cantidades de datos que no pueden ser tratados de forma ordinaria porque superan los límites y las capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para desempeñar estas tareas.

Este concepto aúna infraestructuras, tecnologías y servicios creados para dar solución al procesamiento de estos enormes volúmenes de datos.

Algunos ejemplos prácticos de la utilidad del Big Data son:

  • En el sector bancario el Big Data permitiría minimizar los riesgos y fortalecer su imagen de cara al cliente. Por lo tanto, conseguiría mejorar la fidelidad de los mismos y también la captación de otros nuevos.
  • En el sector de los seguros el Big Data permitiría gracias a un estudio de los patrones de comportamientos prevenir los fraudes eficazmente generando y aprendiendo patrones de comportamiento sobre los pagos del cliente. De esta forma, cualquier situación distanciada del patrón será detectada como potencialmente fraudulenta incluso antes de que ocurra.
  • La optimización de recursos de la entidad, como los procesos internos, para reducir costes. La entidad puede detectar solapamientos de servicios y eliminar el solapamiento perjuicio para los clientes, así como optimizar los tiempos de esperas o incluso predecir situaciones de error del sistema.

Deep Learning

El Deep Learning es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas compuestas de transformaciones no lineales múltiples.

Los modelos computacionales de Deep Learning imitan las características arquitecturales del sistema nervioso, permitiendo que dentro del sistema global haya redes de unidades de proceso que se especialicen en la detección de determinadas características ocultas en los datos.

Actualmente, multitud de productos y servicios, así como las estrategias de marketing que los envuelven, dependen de máquinas que realicen de forma automática de tareas como leer páginas web, reconocer los rostros que aparecen en las imágenes publicadas en las redes sociales. También de contestar a las preguntas de un cliente en un chat, recomendar la dieta y el ejercicio más saludable para cada persona en función de su estado actual de salud y de su genotipo, etc.

Todas estas tareas requieren percibir lo que sucede en el entorno mediante datos. Y esos datos se procesan para interpretar la realidad y obtener un significado. Todo esto quiere decir que lo que permite el Deep Learning en el mundo de las finanzas es implementar procesos autónomos que posean inteligencia artificial. Y para la empresa, permite evolucionar mientras adquiere más volumen de datos.

En definitiva, Data Mining, Big Data y Deep Learning son herramientas imprescindibles para las finanzas dada su utilidad. Ser experto en finanzas puede ayudarte, pero sobre todo conocer estas tecnologías y permitir que te ayuden en tu camino. Tenlas bien presentes en tu día a día, y no te fallarán. Si tienes alguna duda sobre finanzas, ¡contacta con nosotros!

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