Todas las compañías disponen de un tesoro que no aprovechan: ¡los datos!
Con grandes cantidades de datos ahora disponibles, las compañías en casi todas las industrias están enfocadas en explotar los datos para alcanzar una ventaja competitiva (Provost y Fawcett, 2013a).
Los avances tecnológicos han permitido el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de datos; sin embargo, esta “riqueza” de las empresas no está siendo aprovechada para obtener información y conocimiento de los clientes, procesos, etc.
En los últimos años, la ciencia de datos surgió como una nueva e importante disciplina (van der Aalst, 2016), debido a que permite revelar tendencias y generar información para que las compañías puedan tomar mejores decisiones y crear productos y servicios innovadores.
Contar con un científico de datos se ha vuelto una necesidad para las compañías que deseen crear y mantener una ventaja competitiva. En este artículo queremos brindarte una visión general de la ciencia de datos y la importancia que tiene para gestionar los datos, crear información y conocimiento en tu empresa.
¿Qué es la ciencia de datos?
Como especialidad, la ciencia de datos (Data Science) aún es nueva, surgió de los campos del análisis estadístico y de la minería de datos. El objetivo de la ciencia de datos es mejorar la toma de decisiones, basando las decisiones en las tendencias extraídas de grandes bases de datos (Igual y Seguí, 2017).
Liu (2015) destaca que la ciencia de datos es un campo interdisciplinario sobre los procesos y sistemas para extraer conocimiento o enseñanzas de volúmenes grandes de datos en varias formas: estructurados o no estructurados.
De acuerdo con la Discover Data Science la ciencia de datos se concentra principalmente en el descubrimiento de conocimiento profundo a través de la exploración e inferencia de los datos.
La ciencia de datos puede verse como una amalgama de disciplinas clásicas como estadísticas, minería de datos, bases de datos, sistemas distribuidos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos, que se combinan para convertir los abundantes datos disponibles en valor para las personas, las organizaciones y la sociedad (van der Aalst, 2016)
Por su parte, Provost y Fawcett (2013b) destacan que la ciencia de datos es un grupo de principios fundamentales que sostienen y guían la extracción de información y conocimiento de los datos.
Ferrero (2020) resume que la ciencia de datos es la disciplina que convierte los datos en conocimiento útil. En este sentido, gestionar los datos de tu compañía te permitirán tener un conocimiento profundo del rendimiento de los procesos, comportamiento de los clientes, el éxito (o fracaso) de las campañas de marketing, etc.
Importancia de la ciencia de datos en la compañía
En la actualidad, la ciencia de datos juega un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias comerciales de una compañía debido a que contribuye a la toma de decisiones basada en los datos; algunos ejemplos incluyen:
- Proporciona información sobre los clientes que ayuda a las empresas a crear campañas de marketing más sólidas y publicidad dirigida.
- Relación con el cliente: analizar el comportamiento de los clientes a fin de gestionar la deserción y maximizar el valor esperado.
- En las empresas, permite prevenir las averías de equipos.
- En la industria financiera se utiliza la ciencia de datos para la calificación crediticia y el comercio, y en las operaciones a través de la detección de fraudes y la gestión de la fuerza laboral.
Estrategias para explorar el mundo usando los datos
Según Igual y Seguí (2017), la ciencia de los datos permite que adoptemos cuatro estrategias diferentes para el explorar el mundo usando los datos:
Sondear la realidad
Los datos se pueden recopilar por métodos pasivos o activos. En este último caso, los datos representan la respuesta del mundo a nuestras acciones. El análisis de esas respuestas puede ser extremadamente valioso a la hora de tomar decisiones sobre nuestras acciones posteriores.
Uno de los mejores ejemplos de esta estrategia es el uso de pruebas A/B para el desarrollo web: ¿Cuál es el mejor tamaño y color de botón? La mejor respuesta solo se puede encontrar sondeando el mundo.
Descubrimiento de patrones
Si disponemos de un conjunto de datos de los problemas, podemos analizarlos automáticamente para descubrir patrones útiles y agrupaciones naturales que pueden simplificar enormemente sus soluciones.
El uso de esta técnica para perfilar a los usuarios es un ingrediente crítico en la actualidad en campos tan importantes como la publicidad programática o el marketing digital.
Predecir eventos en el futuro
Desde los primeros días de la estadística, una de las preguntas científicas más importantes ha sido ¿Cómo construir modelos de datos sólidos que sean capaces de predecir muestras de datos en el futuro?
El análisis predictivo permite tomar decisiones en respuesta a eventos futuros, no solo de forma reactiva. Por ejemplo, el análisis predictivo se puede usar para optimizar las tareas planificadas para el personal de la tienda minorista durante la semana siguiente, mediante el análisis de datos como el clima, el historial de ventas, las condiciones del tráfico, etc.
Entender a las personas y al mundo
Este es un objetivo que por el momento está fuera del alcance de la mayoría de las empresas y personas, pero las grandes empresas y los gobiernos están invirtiendo cantidades considerables de dinero en áreas de investigación como la comprensión del lenguaje natural, la visión artificial, la psicología y la neurociencia.
La comprensión científica de estas áreas es importante para la ciencia de datos porque, al final, para tomar decisiones óptimas, es necesario conocer los procesos reales que impulsan las decisiones y el comportamiento de las personas.
Ciclo de vida de la ciencia de datos
¿Cómo trabajar con los datos? IBM (2020) indica que el ciclo de vida de la ciencia de datos incluye cinco procesos: capturar, preparar y mantener, preproceso y procesamiento, análisis y comunicación.
A continuación te presentamos un resumen de cada proceso.
Capturar
Es la recopilación de datos estructurados y no estructurados sin procesar, de todas las fuentes relevantes a través de casi cualquier método, desde la entrada manual y el web scraping hasta la captura de datos de sistemas y dispositivos en tiempo real.
Preparar y mantener
Implica poner los datos sin procesar en un formato consistente para el análisis, el aprendizaje automático o modelos de aprendizaje profundo.
Este proceso también puede incluir desde la limpieza, la deduplicación y el reformateo de los datos para el uso de la extracción, transformación y carga, u otras tecnologías de integración de datos para combinar los datos en una data warehouse, data lake, u otro almacenamiento unificado para el análisis.
Preproceso y procesamiento
Los científicos de datos examinan sesgos, patrones, rangos y distribuciones de valores dentro de los datos para determinar la idoneidad de los datos para su uso con el análisis predictivo, aprendizaje automático y/o algoritmos de aprendizaje profundo.
Analizar
Este es el proceso donde ocurren los descubrimientos, los científicos de datos realizan análisis estadísticos, análisis predictivos, regresión, aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo, y más para extraer tendencias de los datos preparados.
Comunicar
Los pronósticos son presentados en informes, gráficos y otras formas de visualización de datos que permiten que las tendencias sean fáciles de entender.
¿Qué es un científico de datos?
Después de conocer la importancia de la ciencia de los datos, quizás estás pensando en convertirte en científico de datos.
Según el 2020 US Emerging Jobs Report, citado por Linkedin en su informe “Jobs on the Rise in 2021” el científico de datos y el ingeniero en datos tienen un crecimiento promedio anual de 35%, mientras que el ranking de los 50 mejores empleos en Estados Unidos durante el año 2021 de la web Glassdoor, el sueldo promedio de un científico de datos es de $113,736 por año
Se presenta prometedor el panorama para el científico de datos entonces ¿Qué es un científico de datos?
Podemos definir al científico de datos (Data Scientist) como el profesional encargado de combinar una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados de la web, teléfonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes para obtener información útil.
Discover Data Science destaca que un científico de datos debe ser en parte matemático, en parte científico en computación, y en parte estratega de negocios; además debe tener experiencia en varias disciplinas diferentes; debido que este profesional procesa grandes cantidades de datos para descubrir tendencias (Liu, 2015).
Como científico de datos tus actividades pueden incluir el desarrollo de estrategias para analizar datos; la preparación de datos para su análisis; explorar, analizar y visualizar datos; construir modelos con datos mediante lenguajes de programación como por ejemplo Python y R; e implementar modelos en aplicaciones.
El científico de datos tiene una mirada holística; mientras que el analista tradicional de datos revisa los datos de una sola fuente, un científico de datos probablemente explore y examine datos de múltiples fuentes (Liu, 2015).
Finalmente, Provost y Fawcett (2013b) destacan que los científicos de datos exitosos deben ser capaces de ver los problemas de la compañía desde una perspectiva de los datos; con la finalidad de proponer estrategias que permitan mejorar la gestión de la empresa.
¿Cuáles son las principales tareas del científico de datos?
Discover Data Science destaca que las principales tareas de un científico de datos incluyen:
- Recopilar cantidades masivas de datos y convertirlos a un formato fácil de analizar.
- Resolver problemas relacionados con el negocio mientras se utilizan técnicas y herramientas basadas en datos.
- Usar una variedad de lenguajes de programación, así como programas, para la recopilación y el análisis de datos.
- Tener una gran riqueza de conocimientos con técnicas y herramientas analíticas.
- Comunicar hallazgos y ofrecer consejos a través de visualizaciones de datos efectivas e informes completos.
- Identificar patrones y tendencias en los datos; proporcionar un plan para implementar mejoras.
- Análisis predictivo; anticipándose a futuras demandas, eventos, actuaciones, tendencias, etc.
- Contribuir a las arquitecturas de la minería de datos, estándares de modelado, informes y metodologías de análisis de datos.
- Inventar nuevos algoritmos para resolver problemas y construir herramientas analíticas.
- Recomendar cambios rentables a los procedimientos y estrategias existentes.
¿Dónde estudiar ciencia de datos?
Si la alta demanda y los salarios que llegan a alcanzar los científicos de datos te ha motivado a formarte profesionalmente o continuar estudios de maestría (master) o doctorado, en el mercado existe una amplia variedad de programas de estudios y a diferentes precios.
Asimismo, a continuación te brindamos un listado de formación profesional, master o cursos en ciencias de datos.
Carrera profesional en ciencia de datos
- Universidad Carlos III de Madrid – Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos.
- Universitat Oberta de Catalunya – Grado de Ciencia de Datos Aplicada /Applied Data Science.
- Universidad de Valencia – Grado en Ciencia de Datos.
- Instituto Politécnico Nacional (IPN _ México) – Licenciatura en Ciencia de Datos.
- Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC – Perú) – Carrera de Ciencias de Datos.
- Universidad Autónoma de México (UNAM) – Carrera de Ciencia de Datos.
- Tecnológico de Monterrey (TEC – México) – Ingeniero en Ciencia de Datos y Matemáticas.
- Pontificia Universidad Católica de Chile – Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos
Maestría o master en ciencia de datos
- Universitat Oberta de Catalunya (España) – Máster universitario de Ciencia de Datos.
- Universidad de Valencia (España) – Máster Universitario en Ciencia de Datos.
- Universidad Camilo José Cela – Máster Universitario en Ciencia de Datos.
- UNED – Máster Universitario en Ingeniería y Ciencia de Datos.
- Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) – Maestría en Ciencia de Datos.
Cursos MOOC gratuitos en ciencia de datos
Si realizas una búsqueda en la web puedes encontrar una oferta variada de curso en ciencia de datos, big data, inteligencia artificial, las principales plataformas son:
Herramientas para la ciencia de datos
Los científicos de datos utilizan muchos tipos de herramientas, pero las más comunes son las aplicaciones de código abierto.
Stedman (2021) destaca el uso de las siguientes plataformas y herramientas para la ciencia de datos:
- plataformas de datos y motores de análisis, como bases de datos Spark, Hadoop y NoSQL;
- lenguajes de programación, como Python, R, Julia, Scala y SQL;
- herramientas de análisis estadístico como SAS e IBM SPSS;
- bibliotecas y plataformas de aprendizaje automático, incluidas TensorFlow, Weka, Scikit-learn, Keras y PyTorch;
- Jupyter Notebook, una aplicación web para compartir documentos con código, ecuaciones y otra información; y
- bibliotecas y herramientas de visualización de datos, como Tableau, D3.js y Matplotlib.
Conclusión
La ciencia de datos (Data Science) se está convirtiendo en una de las profesiones con mayor demanda y potencial de crecimiento, debido a la necesidad de las compañías por expertos que les permitan aprovechar los datos de sus procesos, ventas, estrategias comerciales, etc, con la finalidad de mantener las ventajas competitivas e innovar.
Por otro lado, si eres un profesional que tiene esa pasión por el análisis de los datos y “descubrir” tendencias, lo tuyo puede ser convertirte en un científico de datos.
Referencias
Ferrero, R. 2020. Qué es la ciencia de datos. Maxima Formación.
IBM Cloud Education. 2020. Data Science. IBM.
Igual L., Seguí S. (2017) Introduction to Data Science. In: Introduction to Data Science. Undergraduate Topics in Computer Science. Springer, Cham.
Kelleher J. and B. Tierney. 2018. Data Science. The MIT Press Essential Knowledge Series.
Liu A. 2015. Data Science and Data Scientist. IBM Analytics. 11 p.
Provost F. and T. Fawcett. 2013a. Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking.
Provost F. and T. Fawcett. 2013b. Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making. Big DataVol. 1, No. 1 https://doi.org/10.1089/big.2013.1508
Stedman C. 2021. Ciencia de datos. Computer Weekly.
van der Aalst W. (2016) Data Science in Action. In: Process Mining. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49851-4_1
