Cada negocio genera una enorme cantidad de datos que incluye inventario, ventas, marketing y demás; o los datos generamos diariamente en las redes sociales, las horas de vídeo en YouTube, los datos que producimos con nuestros Smartphone y las tantas páginas que rondan en la Internet. Estos datos tienen un gran valor que no se aprovecha, pero que está latente. Existen muchos patrones o tendencias sin descubrir; si estos patrones llegan a ser reconocidos y comprendidos agregarían un enorme valor para las industrias. ¿Quieres saber cómo se hace frente a esta situación actualmente? ¡Vamos a ello!

Gracias a la creciente evolución de tecnologías y producción de grandes volúmenes de datos, hoy las organizaciones tiene mucho más datos de los que pueden consumir y eso sin contar los datos públicos, las personas que se dedicaban a la analítica de los datos, tuvieron que adquirir diferentes habilidades; tanto técnicas, blandas y de comunicación, para poder aprovechar y convertir estos datos en información valiosa para la organización, dando así paso al creciente campo denominado: La ciencia de datos.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio de dónde viene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias de TI. Extraer grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones puede ayudar a una organización a controlar los costos, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.

La ciencia de datos es un tema de discusión tan amplio que es prácticamente imposible encapsular en un solo blog. No es un campo independiente en sí mismo, Por ello, una forma de considerarlo, es como una mezcla de campos interdisciplinarios como la estadística, la matemática y la ciencia de la computación. Asimismo, incorpora técnicas como el análisis de negocio, el machine learning, la extracción de datos, y la visualización, programación, modelado estadístico, bases de datos, modelado de datos, inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural, análisis predictivo, entre otras.

Para obtener una mejor comprensión de cómo encaja todo, echemos un vistazo a este diagrama de Venn.

Fuente: Steven Geringer Raleigh

Casos de uso aplicados actualmente

Como inferimos, la ciencia de datos trata de revelar información oculta que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más inteligentes. Por ejemplo:

• Los datos de Netflix minan los patrones de visualización de películas para comprender qué impulsa el interés del usuario y lo usa para tomar decisiones sobre qué serie original de Netflix producir. o patrocinar, más conocidas como originales de Netflix.
• Target identifica cuáles son los principales segmentos de clientes dentro de su base y los comportamientos únicos de compra dentro de esos segmentos, lo que ayuda a orientar los mensajes a diferentes públicos de mercado.
• Procter & Gamble utiliza modelos de series temporales para entender más claramente la demanda futura, lo que ayuda a planificar los niveles de producción de manera más óptima.

Proceso de ciencia de datos

¿Cómo los científicos de datos obtienen y procesan la información? Todo comienza con la exploración de datos, cuando se presenta una pregunta desafiante, los científicos de datos se convierten en detectives, investigando pistas y tratando de comprender el patrón o características dentro de los datos. Para afrontar esto ellos requieren no solo de conocimiento técnico y matemático, sino también de una gran dosis de creatividad analítica.

Aquí están los primeros pasos críticos:

1. Hacer la pregunta correcta. Una receta para el desastre es pensar que el valor se puede derivar de los datos sin saber lo que estás buscando.
2. Identificar y asegurar los conjuntos de datos apropiados para el problema que se está resolviendo.
3. Realizar el "borrado de datos" o datos de limpieza / transformación, análisis de datos exploratorios e ingeniería de características. Esta tarea a menudo puede representar el 80% del tiempo requerido para un proyecto de ciencia de datos, y hay algunos avances y retrocesos dentro de este paso.
4. Modelar los datos: elija un algoritmo apropiado, ajuste el modelo y valide el modelo.
5. Preparar las visualizaciones que ilustran claramente descubrimientos clave.
6. Comunicar los resultados con la suficiente eficacia para proporcionar inteligencia comercial procesable. Esto a menudo se conoce como "narración de datos".
7. Repetir el proceso con nuevas ideas.

Quizá puedas pensar que la ciencia de datos es exclusiva de las grandes empresas que manejan inmensas cantidades de datos como los bancos, pero esto no es así. Actualmente gracias al avance del desarrollo de las computadoras, permite que pueda aplicarse a muchos campos, desde las redes sociales, la medicina, la seguridad, las ciencias sociales, las ciencias biológicas, la ingeniería, los negocios, la economía, las finanzas, el marketing, la geolocalización y mucho más.

Por ello El conocimiento de algoritmos, estadísticas, matemáticas y lenguajes de programación tales como R y Python, desde la formulación de las preguntas correctas, a la comunicación de los resultados eficazmente.

Un científico de datos es capaz de, a partir de un problema de negocio, poder traducirlo a una hipótesis, crear modelos predictivos para responder a la pregunta y saber mostrar sus hallazgos.

El futuro pertenece a las empresas que encuentran la manera de recoger y utilizar los datos exitosamente. Google, Amazon, Facebook, Netflix y LinkedIn han aprovechado sus datos y este hecho es el núcleo de su éxito. estaban a la vanguardia, pero ahora incluso las pequeñas empresas están siguiendo su camino. Ya sea con minería de datos de redes sociales, machine learning para recomendar productos basados en tu historial de compras o la detección de fraudes electrónicos, ya que tienen muy en claro que la próxima generación de empresas de éxito se construye alrededor de datos.

Para finalizar

Como ves, ser científico de datos se ha convertido en una de las profesiones más interesantes y prometedoras desde ya hacia el futuro, Y tú ¿crees que la ciencia de datos impactará al futuro cercano? Cuéntame aquí debajo en la sección de comentarios. Si te gustó, no olvides compartirlo para llegar a más personas. Cultivartec, aprendiendo juntos.

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Por Enrique mosqueria

TeamCultivartec