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Ciencia de datos

Contribudor(es): Margaret Rouse

La ciencia de datos es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso para la creación de estrategias empresariales y de TI. La extracción de 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.

El campo de la ciencia de datos emplea matemáticas, estadística y disciplinas informáticas, e incorpora técnicas como el aprendizaje automático, el análisis de conglomerados, la extracción de datos y la visualización.

Científicos de datos

A medida que aumenta la cantidad de datos generados por los negocios modernos típicos, también aumenta la importancia de los científicos de datos contratados por organizaciones para ayudarlos a convertir los datos en bruto en información comercial valiosa. La extracción de datos es el acto de recuperar datos específicos de fuentes de datos no estructurados o mal estructurados para su posterior procesamiento e investigación. Los científicos de datos deben poseer una combinación de habilidades analíticas, de aprendizaje automático, de minería de datos y estadísticas, así como experiencia con algoritmos y codificación. Junto con la administración e interpretación de grandes cantidades de datos, muchos científicos de datos también tienen la tarea de crear modelos de visualización de datos que ayuden a ilustrar el valor empresarial de la información digital.

Sin embargo, para ser efectivos, los científicos de datos deben poseer inteligencia emocional además de educación y experiencia en el análisis de datos. Quizás la habilidad más importante que un científico de datos debe poseer es la capacidad de presentar los conocimientos de los datos a otros, incluidos los ejecutivos de nivel directivo o C-suite, y explicar la importancia de los datos de una manera que pueda entenderse fácilmente.

Los científicos de datos obtienen la información digital que están estudiando de una creciente lista de canales y fuentes, incluidos los teléfonos inteligentes, los dispositivos de internet de las cosas (IoT), las redes sociales, las encuestas, las compras, las búsquedas y el comportamiento de internet. Al clasificar estos grandes conjuntos de datos, los científicos de datos pueden identificar patrones para resolver problemas a través del análisis de datos, un proceso conocido como minería de datos.

Beneficios de la ciencia de datos

La principal ventaja de contar con la ciencia de datos en una organización es el empoderamiento y la facilitación de la toma de decisiones. Las organizaciones con científicos de datos pueden tener en cuenta las pruebas cuantificables basadas en datos en sus decisiones comerciales. Estas decisiones basadas en datos pueden, en última instancia, conducir a una mayor rentabilidad y una mayor eficiencia operativa, rendimiento de negocio y flujos de trabajo. En las organizaciones orientadas al cliente, la ciencia de datos ayuda a identificar y refinar las audiencias objetivo. La ciencia de datos también puede ayudar al reclutamiento: el procesamiento interno de aplicaciones y las pruebas de aptitud basadas en datos y los juegos pueden ayudar al equipo de recursos humanos de una organización a realizar selecciones más rápidas y precisas durante el proceso de contratación.

Los beneficios específicos de la ciencia de datos varían según el objetivo de la empresa y la industria. Los departamentos de ventas y marketing, por ejemplo, pueden extraer datos de clientes para mejorar las tasas de conversión o crear campañas de marketing individuales. Las instituciones bancarias están minando datos para mejorar la detección de fraudes. Servicios de transmisión como Netflix usan la minería de datos para determinar en qué están interesados ​​sus usuarios, y usar esos datos para determinar qué programas de televisión o películas producir. Los algoritmos basados ​​en datos también se utilizan en Netflix para crear recomendaciones personalizadas basadas en el historial de visualización de un usuario. Compañías de envíos como DHL, FedEx y UPS utilizan la ciencia de datos para encontrar las mejores rutas y horarios de entrega, así como los mejores modos de transporte para sus envíos.

La ciencia de los datos sigue siendo un campo emergente dentro de la empresa porque la identificación y el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados puede resultar demasiado complejo, costoso y lento para las empresas.

Ciencia de datos y aprendizaje automático

El aprendizaje automático (machine learning) se incorpora a menudo en la ciencia de datos. El aprendizaje automático es una herramienta de inteligencia artificial (IA) que esencialmente automatiza la parte de procesamiento de datos de la ciencia de datos. El aprendizaje automático integra algoritmos avanzados que aprenden por sí mismos y pueden procesar grandes cantidades de datos en una fracción del tiempo que le tomaría a un humano.

Después de recopilar y procesar los datos estructurados de las herramientas de aprendizaje automático, los científicos de datos interpretan, convierten y resumen los datos para que sean útiles para los responsables de la toma de decisiones de la empresa.

Las aplicaciones de aprendizaje automático utilizadas en el campo de la ciencia de datos incluyen el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz. Los algoritmos de aprendizaje automático también se están integrando en los vehículos automáticos.

Este contenido se actualizó por última vez en diciembre 2018

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