De seguro últimamente has escuchado hablar mucho de la ciencia de datos. Si todavía no sabes qué es y dónde puede aplicarse, has llegado al lugar indicado. Aquí te hablaremos sobre todo eso y ayudaremos a que tengas una idea más clara sobre etsa ciencia.

Podemos iniciar contándote que la ciencia de datos es la aplicación de técnicas científicas y matemáticas para tomar decisiones comerciales. En específico, se ha dado a conocer por los procesos de minería de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estos se aplican cada vez más a conjuntos muy grandes y, a menudo, heterogéneos de conjuntos de datos semiestructurados y no estructurados.

Dicho término salió a la luz por primera vez en la década de 1970  como sinónimo de «ciencias de la computación». Después, en la década de 1980, como una frase alternativa para «estadística». Pero, fue en la década de 1990, cuando comenzó a formarse un consenso en cuanto a que la ciencia de datos es una práctica interdisciplinaria. Una que combina la recopilación de datos, el procesamiento y el análisis por computadora.Y, se considera «científico», ya que aplica un análisis sistemático a datos observables del mundo real.

Desde entonces, ha llegado a asociarse con el rol y la función de los «científicos de datos» en los  departamentos de datos que administran cada vez más datos en la empresa moderna.

¿Cuáles son las áreas de trabajo de la ciencia de datos?

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En un sentido más amplio, la ciencia de datos es la aplicación de técnicas científicas y matemáticas que sirven para tomar decisiones comerciales. Por lo tanto, este trabajo se puede dividir en tres áreas principales:

  • Recopilación: Se encarga de recopilar la información de diferentes sistemas informáticos. Esto puede ser un desafío, ya que los datos suelen estar en diferentes formatos y pueden contener registros falsos o incompletos. Un dato importante es los datos que se limpian y estandarizan, deben almacenarse para que los algoritmos de ciencia de datos puedan usarse varias veces en el futuro.
  • Análisis: Busca  patrones y comprende cómo cambian las demandas en cada etapa de la empresa. Requiere de una combinación entre análisis estadístico e inteligencia artificial.
  • Informes: Los informes pueden resumir la actividad, señalar comportamientos anómalos y predecir tendencias y oportunidades. Las tablas, los gráficos, las visualizaciones y los resúmenes animados pueden contar una historia y guiar a los responsables durante la toma de decisiones.  

Así como la ciencia de datos a veces se usa en este sentido más amplio, la «inteligencia comercial» (BI) y el «análisis de datos» también pueden aplicarse de manera más general. Todo depende de la historia, la escala y el enfoque del departamento de datos de una empresa.

¿Cómo funciona esta ciencia en un departamento de datos más grande?

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Los equipos de desarrolladores suelen combinarse con científicos de datos y analistas de datos para crear herramientas y soluciones. Todas ellas para optimizar la recopilación de datos de una amplia variedad de fuentes, integrar datos, analizarlos y luego generar informes para que todos los usen para tomar decisiones

Muchos de estos enfoques y herramientas han recibido diversos nombres. Algunas de las más comunes te las mencionaremos a continuación.

Almacén de datos

En un almacén de datos, la información se almacena en una colección de tablas y estructuras ordenadas, a menudo en bases de datos relacionales. Los datos suelen estar muy bien filtrados y, a veces, ya analizados. En las industrias con preguntas sobre el cumplimiento legal, los datos se verifican en busca de anomalías y problemas para investigar.

Lago de datos

Aquí el objetivo es recopilar la información en un repositorio central, similar a un almacén de datos, aunque las diferencias a veces no son claras. En general, los lagos de datos tienen más datos sin procesar que se filtran o procesan menos. Si aparecen preguntas, los datos están fácilmente disponibles para ser examinados. Sin embargo, este trabajo no se realiza a menos que haya una demanda de respuestas.

Almacén de datos

Los almacenes de datos se destacan por usar sistemas más simples y ofrecer recopilaciones más transitorias y temporales. Un ejemplo de esto: los datos recopilados por una fábrica en un día o una semana. Los datos que recopila a menudo se procesan y envían a un lago o almacén.

Data mart

Los data marts le ofrecen a los usuarios internos o externos colecciones de datos altamente procesados para consumo inmediato. Dentro de las empresas, estos cuentan con informes oficiales que hayan sido verificados y certificados. Algunas compañías también ofrecen mercados externos que venden colecciones de datos o los brindan de forma gratuita.

Análisis predictivo

Algunos usan este término para enfatizar cómo la ciencia de datos puede ayudar a planificar el futuro con predicciones basadas en datos pasados.

Plataforma de datos del cliente

Ciertas herramientas se centran en el seguimiento de los clientes para ayudar en el marketing. Estos, a menudo, se integran con fuentes de datos de terceros para construir mejores modelos de individuos. Y con el objetivo de que los esfuerzos de marketing se puedan personalizar para ellos.

Datos como servicio

Algunas empresas se están especializando en empaquetar colecciones de datos para que puedan integrarse en la ciencia de datos local.

Entornos de desarrollo integrados (IDE)

Estos paquetes de software también son utilizados por los desarrolladores. Se encargan de recopilar muchas de las herramientas comunes para el análisis, tales como un paquete de Python o R. Y las suelen usar con un editor y un administrador de archivos. Esto es para que los científicos de datos puedan experimentar escribiendo y ejecutando nuevos análisis en un solo lugar.

Cuaderno

Los cuadernos son documentos dinámicos o vivos. Estos juntan texto, gráficos,tablas y datos con el software que los produjo. Les  permiten a los científicos de datos compartir tanto sus resultados como el análisis que generó esos resultados. Los lectores  pueden leer el texto y hacer cambios y explorar de inmediato.

Host de notebook

Muchos equipos de científicos de datos dedican servidores para hospedar notebooks. Estos sistemas almacenan los datos y el texto en los resultados para que puedan leerse y experimentarse fácilmente. Algunas empresas ofrecen hosting como servicio.

¿La ciencia de datos tiene una limitación?

Las preguntas acerca de las limitaciones de la ciencia han sido una pregunta profunda para los científicos a lo largo de los años. Digamos que los límites del análisis estadístico y el aprendizaje automático se aplican con la misma facilidad al trabajo de ciencia de datos.

En muchos casos, los problemas no son con las matemáticas o los algoritmos. Solo el hecho de recopilar datos de buena calidad es un desafío. El análisis no puede comenzar a ser confiable hasta que los científicos de datos se aseguren de que sus datos sean confiables y consistentes.

¿Te impresiona todo lo que puede hacer la ciencia de datos?

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