La era digital trajo consigo una explosión masiva de datos aunados a las nuevas tecnologías y productos desarrollados con Inteligencia Artificial (IA) y Big Data. Hasta hace algunos años, las empresas empleaban prioritariamente los datos estadísticos para el análisis, aunque de una manera más “artesanal”. Con la llegada del proceso informático y la ayuda de las computadoras, el almacenamiento en la nube y las herramientas de analítica, se mejoró y simplificó considerablemente el proceso de toma de decisiones.
A partir de la generación masiva de datos y del cambio del comportamiento humano al convivir con la tecnología, en la industria surgieron diferentes necesidades, como la de aprovechar la data que ellos mismos generaban para obtener beneficios a partir de esta. Dentro de esas, se exhibió la de contar con un perfil profesional que domine la estadística como ciencia de computación para la administración de grandes volúmenes de datos. Así es como se da lugar al nacimiento de la Ciencia de Datos.
¿Qué es la Ciencia de datos?
La Ciencia de datos o Data Science (DS) es una materia multidisciplinaria que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer información de valor que luego será aprovechada para un mejor entendimiento de datos en una variedad de formas, descubrir patrones y tendencias que optimicen la toma de decisiones estratégicas. Combina algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo.
La información que genera la ciencia de datos ayuda a las empresas a aumentar la eficiencia operativa, identificar nuevas oportunidades y mejorar sus ventas, entre otros beneficios. Su uso adecuado puede generar ventajas competitivas sobre los rivales comerciales. Dicho de otra forma: la ciencia de datos encuentra información valiosa a partir de los datos.
La importancia de la Ciencia de datos
En algunos sectores industriales, la ciencia de datos es todavía un tesoro sin aprovechar. A partir de que la tecnología moderna permitió la creación y el almacenamiento de grandes cantidades de información, el volumen de datos estalló, sin embargo, muchos de estos todavía se encuentran inmóviles en las bases de datos, básicamente sin tocar, a pesar de los grandes beneficios transformadores que representan.
Por eso la ciencia de datos resulta importante, porque a partir del tratamiento de estos datos puede generar información que se puede utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos o servicios más innovadores, además de permitir que los modelos de aprendizaje autónomo se ‘eduquen’ de la Big Data en lugar de depender, como se hacía anteriormente, de los analistas de negocios para ver qué pueden descubrir a partir de los datos.
La Ciencia de Datos en las empresas
Las empresas han reconocido los beneficios que puede aportar la ciencia de datos para alcanzar los objetivos y conocer la información que se dispone y la calidad de esta. La urgencia radica en que todavía no existe un perfil completo de pregrado que cumpla con el manejo de herramientas tecnológicas de vanguardia que les permitan procesar la gran cantidad de datos almacenados para tomar mejores decisiones en el negocio. No obstante, las maestrías y diplomados en esta materia ayudan a acortar las brechas.
Con la DS, las empresas tienen una poderosa herramienta de análisis que será de utilidad para que los equipos de trabajo traduzcan los hallazgos predictivos en mejores resultados comerciales. Su aplicación permite desarrollar un conjunto de reglas o procesos para manejar los datos como activos estratégicos. La cantidad de datos que se genera versus la cantidad de datos que los científicos de datos hoy pueden procesar es inmensamente más grande. Es por ello que la DS estará en vanguardia por mucho tiempo.
La DS en nuestra vida diaria
Desde su aplicación más usual, la Ciencia de datos se encuentra presente en nuestro día a día, tanto en el ámbito personal como profesional. Debido a que puede evaluar un masivo y complejo volumen de datos, su empleo se distribuye en diferentes segmentos de la industria, los cuales necesitan de esta para encontrar insights que contribuyan a la resolución de problemas, además de ser el combustible para innumerables modelos de negocio, revolucionando así, la forma con la que percibimos los datos.
Algunos de los usos más comunes de la ciencia de datos incluyen el modelado predictivo, el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías, la clasificación, categorización y análisis de sentimientos, así como el desarrollo de tecnologías con motores de recomendación, sistemas de personalización y herramientas de inteligencia Artificial (IA), para casos como la analítica de clientes, gestión de riesgos, publicidad dirigida, personalización de sitios web, servicio al cliente, reconocimiento de voz, entre otros.
La ciencia de datos es un desafío debido a la naturaleza avanzada que la analítica involucra en estos tiempos.
