Conocida como ciencia de datos, la Data Science es un amplio campo multidisciplinar que busca dar sentido a los datos brutos. Te guiamos para que dispongas de toda la información imprescindible alrededor de la Data Science : definición, problemática y casos de uso.
Además, al final de este artículo habrás adquirido los conocimientos fundamentales sobre los campos de aplicaciones (Machine Learning, Inteligencia artificial,…) de la ciencia de datos y sus límites actuales. Descubre lo que tienes que saber sobre este complejo campo de aplicaciones, que se ha convertido en una de las principales bazas de las empresas de todos los sectores (negocios físicos, empresas que actúan a través de la web,…). DataScientest te lo ponemos fácil. Adelante.
Data Science : definición
La definición más sencilla de la Data Science es que se trata de la extracción de información explotable a partir de datos brutos. Es más, este campo multidisciplinar tiene por objetivo principal identificar tendencias, conceptos, motivos, prácticas, conexiones y correlaciones en las grandes series de datos.
Por otra parte, la ciencia de datos engloba una gran variedad de herramientas y de técnicas como la práctica de la programación informática, el análisis predictivo, las matemáticas, la estadística o la inteligencia artificial. Incluso, la Data Science incluye algoritmos de Machine Learning.
En la actualidad, casi todas las empresas afirman haber recurrido a la Data Science de una manera u otra en un momento dado. Por lo tanto, las prácticas y enfoques empleados por los profesionales pueden variar de una organización a otra.
De forma concreta, 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 requieren adquirir nuevas habilidades que transforman continuamente el sector de las empresas. De ese modo, para definir la ciencia de datos, la mejor pregunta que habría que hacerse es “¿por qué la ciencia de datos?”
¿Por qué la ciencia de datos?
Si la Data Science o ciencia de datos conoce un auge fulgurante en todos los sectores de actividades profesionales, es porque la humanidad genera cada vez más datos. Entre 2011 y 2013, en solo 2 años, el volumen mundial de datos se multiplicó por 9.
Y esta explosión del Big Data no se ha ralentizado desde entonces. Al final de 2020, el volumen total de datos a escala mundial alcanzó 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 profesionales, las instituciones de investigación o el sector público. El análisis de datos que permite extraer informaciones es el motivo por el que los datos a menudo se consideran como “el petróleo del siglo XXI”.
El objetivo de la Data Science (ciencia de datos) es explotar esos datos para darles sentido. Esta disciplina busca recorrer amplios “lagos de datos” en busca de conexiones, conceptos, tendencias o puntos de interés.
Tomando esos descubrimientos como base, es posible crear nuevos productos y servicios profesionales innovadores, resolver problemas concretos y 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, la ciencia de datos 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.
Historia de la Data Science
En primer lugar, la historia de la Data Science empieza en 1962. El estadístico estadounidense John W. Tukey acuñó en su artículo “The Future of Data Analysis” el término “ciencia de datos”. De forma global, este estadístico define por primera vez el fundimiento del análisis de datos basado en la evolución de la estadística matemática :
- Procedimientos para analizar los datos.
- Técnicas que permiten interpretar los resultados de estos procedimientos.
- Gestión de planificación para recopilar los datos y hacer su análisis más sencillo, acertado o preciso.
¿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, el Data Scientist experto debe poseer competencias, conocimientos y habilidades en ingeniería de datos, matemáticas, estadística, informática y Data Visualization.
Esas competencias permiten al perfil de Data Scientist (científico de datos) recorrer las amplias series de datos brutos para extraer la información más pertinente de ellas y comunicársela a los responsables de sus organizaciones. Por otra parte, el perfil del Data Scientist experto explota la inteligencia artificial, y más concretamente el Machine Learning y el Deep Learning. En una empresa, el Data Scientist utiliza también esas tecnologías para crear modelos y realizar predicciones usando algoritmos y técnicas variadas :
- Gestión de datos para establecer una estadística sobre una temática precisa.
- Data analytics para la toma de decisiones en la empresa.
- Business analytics para obtener datos, analizar los resultados para establecer una visualización,…
De manera general, la Data Science se divide en cinco etapas. Cada una requiere diferentes técnicas, habilidades, 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 de este procedimiento, 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 las informaciónes extraídas por medio de informes, dashboarding o Data Visualization.
¿Cuáles son los casos de uso de la Data Science?
Por regla general, 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 la automatización de determinadas tareas profesionales que necesitan un modo de aprendizaje específico.
Por ejemplo, se usa para fines de detección de anomalías o de fraude. La ciencia de datos también permite la clasificación para ordenar automáticamente el correo electrónico en tu buzón. La Data Science permite igualmente la predicción para las ventas o los ingresos en un negocio. Utilizando la Data Science, un negocio dispone de la capacidad de detectar tendencias o “patrones” para su Business model en las series de datos.
Así mismo, la Data Science se esconde detrás de las tecnologías de visualización tales como el reconocimiento facial, de voz o de texto. La ciencia de datos alimenta también los motores de recomendaciones capaces de sugerir productos o contenido en función de tus preferencias.
Es decir que la Data Science se explota de diferentes maneras de un sector de actividad a otro. En el ámbito de la salud, hoy los datos permiten comprender mejor las enfermedades a través de preciosas informaciones :
- Recogida de informaciones que se pueden tratar con un lenguaje de programación tal como Python.
- Recurrir a la medicina preventiva.
- Inventar nuevos tratamientos.
- 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, la ciencia de datos permite automatizar el tratamiento de los 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.
En cuanto a las empresas minoristas, utilizan la Data Science para la segmentación publicitaria y el marketing personalizado. La ciencia de datos interviene hasta en los motores de recomendaciones basados en el análisis de preferencias del consumidor, empleados por Google para su motor de búsqueda web o por las plataformas de streaming como Netflix o Spotify, y por las empresas de comercio electrónico como Amazon.
Del mismo modo, las empresas de ciberseguridad recurren a la Inteligencia Artificial (IA) y la ciencia de datos para descubrir nuevos malware a diario. Incluso los coches autónomos se basan igualmente en la Data Science y en el análisis predictivo para ajustar su velocidad, evitar los obstáculos, mejorar la gestión de cambios de vía peligrosos o para elegir el itinerario más rápido.
Campo de aplicaciones de la Data Science
En septiembre de 1994, la revista empresarial BusinessWeek publicó un artículo “Marketing de base de datos” y manifestó que las empresas disponen de una cantidad importante de información sobre sus clientes. Esta fuente de información se revela muy eficaz para predecir por ejemplo la probabilidad de compra de un servicio o producto.
En este caso, las empresas afirman profundizar sus conocimientos sobre las informaciones de clientes, lo que les permite elaborar un mensaje de marketing potente. Estos conocimientos permiten antes de todo responder aún mejor a la intención de búsqueda de los clientes. Para ir más allá, Spotify, la empresa sueca de música en streaming compró The Echo Nest, una compañía que se especializa en ciencia de datos musicales.
¿Lo sabías? Hoy en día, The Echo Nest está encargada de analizar la información de más de 170 millones de usuarios. Así que el interés alrededor de la Data Science es real y potente.
Ciencia de datos y Big Data : ¿cuál es la relación?
De alguna manera, la ciencia de datos y el Big Data suelen relacionarse. Efectivamente, la ciencia de datos suele sacar su fuente de información del Big Data, visto que este último es comparable a una colección importante de datos. De esta manera, la ciencia de datos permite analizar grandes conjuntos de datos incompletos o desordenados para impulsar decisiones sobre productos u operaciones.
Gobernanza de datos : ¿en qué interviene la ciencia de datos?
Para darte una idea precisa del campo de aplicaciones en que interviene la ciencia de datos en la gobernanza de datos, cojamos un caso concreto. En América Latina, el BID (Banco Interamericano de Desarrollo) ha desarrollado una serie de estudios exploratorios con un principal objetivo : el análisis de la ciencia de datos en la implementación y el diseño de políticas públicas en su región (Argentina y Brasil).
A continuación de estos estudios exploratorios, el BID exploró también varios temas como las ciudades inteligentes, la seguridad o la propiedad de datos. Después de sus investigaciones, uno de los objetivos del BID es lograr una “inteligencia del valor público”. Esta última tendría la potencialidad de ser un punto estratégico para su toma de decisiones.
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