Data Science: definición, problemática y casos de uso

Data Science DEFINITION

La Data Science o ciencia de datos es un amplio campo multidisciplinar que busca dar sentido a los datos brutos. Data Science : definición, campos de aplicación y límites actuales, descubre lo que tienes que saber sobre este complejo campo, que se ha convertido en una de las principales bazas de las empresas de todos los sectores. 

Data Science : definición

data science definition

La definición más sencilla de la Data Science es que se trata de la extracción de información explotable a partir de datos brutos. Este campo multidisciplinar tiene por objetivo principal identificar tendencias, motivos, conexiones y correlaciones en las grandes series de datos. La ciencia de datos engloba una gran variedad de herramientas y de técnicas como la programación informática, el análisis predictivo, las matemáticas, la estadística o la inteligencia artificial. Ahora, la Data Science incluye también algoritmos de Machine Learning. En la actualidad, casi todas las empresas afirman practicar la Data Science de una manera u otra. No obstante, los métodos y enfoques empleados pueden variar de una organización a otra. Se hace muy complicado ofrecer una definición precisa de la Data Science. Y mucho más si pensamos en que no paran de aparecer nuevas tecnologías que transforman continuamente el sector. De ese modo, para definir a la ciencia de datos, la mejor pregunta que habría que hacer es “¿por qué?”   

¿Por qué la ciencia de datos?

Si la Data Science conoce un auge fulgurante en todos los sectores de actividad, es porque la humanidad genera cada vez más datos. Entre 2011 y 2013, en solo dos años, el volumen mundial de datos se multiplicó por 9.

Y esta explosión del Big Data no se ha ralentizado desde entonces. De aquí a finales del año 2020, el volumen total de datos a escala mundial debería alcanzar los 44 zettabytes frente a los menos de 5 zettabytes en 2013.

¿Cómo explicar este fenómeno? Varias tecnologías emergentes generan datos. Ese es el caso de los objetos conectados, las redes sociales, los smartphones o los motores de búsqueda web.

No obstante, todos esos datos ofrecen oportunidades increíbles para las empresas de todos los sectores, las instituciones de investigación o el sector público. Es el motivo por el que los datos a menudo se consideran como “el petróleo del siglo XXI”.

El objetivo de la Data Science es explotar esos datos, darles sentido. Esta disciplina busca recorrer amplios “lagos de datos” en busca de conexiones, tendencias, puntos de interés.

Tomando esos descubrimientos como base, es posible crear nuevos productos y servicios innovadores, resolver problemas concretos, mejorar estos rendimientos como nunca antes. La Data Science permite tomar decisiones basadas en datos, en vez de en una simple intuición. De este modo, revoluciona nuestro día a día y nos permite abrirnos a nuevos horizontes. En resumen, la Data Science representa una ciencia ineludible para el mundo del mañana.

¿Cómo funciona la Data Science?

La Data Science cubre una amplia variedad de disciplinas y de campos de especialidad. Su objetivo sigue siendo dar sentido a los datos brutos. Para conseguirlo, los Data Scientists deben poseer competencias en ingeniería de datos, matemáticas, estadística, informática y Data Visualization. Esas competencias les permitirán recorrer las amplias series de datos brutos para extraer la información más pertinente de ellas y comunicársela a los responsables de sus organizaciones. Los Data Scientists explotan también la inteligencia artificial, y más concretamente el Machine Learning y el Deep Learning. Esas tecnologías se utilizan para crear modelos y realizar predicciones usando algoritmos y técnicas variadas.

De manera general, la Data Science se divide en cinco etapas. Cada una de esas etapas requiere diferentes técnicas, herramientas y competencias.

En primer lugar, hay que recopilar los datos, extraídos de diferentes fuentes. Después se trata de almacenarlos en un Data Warehouse, limpiarlos, transformarlos para que se puedan analizar. La siguiente etapa es la del tratamiento de datos, por medio del Data Mining (minería de datos), el clustering, la clasificación o la modelización. Después, se analizan los datos con ayuda de técnicas como el análisis predictivo, la regresión o el text mining. Y para terminar, la última etapa consiste en comunicar la información extraída por medio de informes, dashboarding o Data Visualization.

Los casos de uso y las aplicaciones

Los casos de uso de la Data Science son tan numerosos como variados. Esa tecnología se utiliza para asistir en la toma de decisiones de las empresas, pero permite también la automatización de determinadas tareas.

Se usa para fines de detección de anomalías o de fraude. La ciencia de datos también permite la clasificación, por ejemplo para ordenar automáticamente el correo electrónico en tu buzón.

También permite la predicción, por ejemplo, para las ventas o los ingresos. Utilizándola, se pueden detectar tendencias o “patrones” en las series de datos.

La Data Science se esconde también detrás de las tecnologías de reconocimiento facial, de voz o de texto. También alimenta los motores de recomendaciones capaces de sugerirte productos o contenido en función de tus preferencias.

De un sector de actividad a otro, la Data Science se explota de diferentes maneras. En el ámbito de la salud, hoy los datos permiten comprender mejor las enfermedades, recurrir a la medicina preventiva, inventar nuevos tratamientos o acelerar los diagnósticos.

En logística, la Data Science ayuda a optimizar los itinerarios y las operaciones internas en tiempo real teniendo en cuenta factores como el tiempo o el tráfico. En finanzas, permite automatizar el tratamiento de datos de acuerdos de crédito gracias al Procesamiento Natural del Lenguaje (Si no estás familiarizado con ese concepto, descubre el NLP en nuestro artículo dedicado al tema) o detectar el fraude gracias al Machine Learning.

Las empresas minoristas lo utilizan para la segmentación publicitaria y el marketing personalizado. Los motores de recomendaciones, basados en el análisis de preferencias del consumidor, son empleados por Google para su motor de búsqueda web, por las plataformas de streaming como Netflix o Spotify, y por las empresas de comercio electrónico como Amazon.

Las empresas de ciberseguridad recurren a la IA y la ciencia de datos para descubrir nuevo malware a diario. Incluso los coches autónomos se basan en la Data Science y en el análisis predictivo para ajustar su velocidad, evitar los obstáculos y los cambios de vía peligrosos o para elegir el itinerario más rápido.

Ahora ya sabes todo sobre la Data Science.

¿Quieres trabajar en este campo?

Descubre nuestros cursos de los diferentes perfiles profesionales de la ciencia de datos, tales como Data Scientist,  Data Analyst y Data Engineer.

¿Te ha gustado este dossier? ¿Te gustaría recibir nuestras novedades de Data en primicia?

¡Suscríbete a nuestro newsletter!

Poursuivre la lecture

Vous n’êtes pas disponible ?

Laissez-nous votre e-mail, pour que nous puissions vous envoyer vos nouveaux articles au moment de leur publication !