Conceptos

¿Qué es el Data Science y para qué sirve?

Data Science

El Data Science se ocupa de investigar la procedencia de la información, qué representa y cómo puede ser aprovechada para crear nuevos negocios y estrategias. Para ello, es necesario obtener importantes cantidades de datos, de modo que podamos detectar patrones que nos ayuden a mejorar la organización con el objetivo de controlar los gastos, mejorar la eficiencia, identificar nuevas oportunidades de mercado y conseguir que la empresa sea cada vez más competitiva.

Por esta razón, suele recurrirse a disciplinas como la estadística, las matemáticas y las ciencias de la computación. Y se incorporan técnicas como el machine learning, el cluster analysis, la visualización y el Data Mining.

La terminología Data Scientist ha estado presente en las tres últimas décadas, siendo usada desde la década de los 70 para hacer alusión a los métodos de procesamiento de los datos. No obstante, no fue hasta el año 2001 cuando la ciencia de los datos se proclama como una disciplina distinta y se independiza del Big Data.

Diferencias entre Data Science y Big Data

Big Data es el término que se utiliza para referirse a una gran cantidad de datos que pueden estar organizados o no. Son conjuntos de datos que no pueden ser almacenados en un sistema convencional, agrupando información de distintos tipo y de diferentes fuentes. Además, la cantidad de datos aumenta a gran velocidad, lo que obliga a procesarlos con rapidez, intentando encontrar el valor de los mismos de manera eficaz. La finalidad es convertir las grandes masas de datos en gráficos que muestren de manera dinámica y bien organizada los valores más importantes.

La principal diferencia del Data Science con respecto al Big Data es que dispone de los instrumentos necesarios para analizar dichos volúmenes de datos. La segunda diferencia es que la inteligencia de datos ofrece un impresionante potencial de rendimiento. No obstante, es la ciencia de datos quien aporta la parte teórica y experimental, además de proporcionar un procedimiento inductivo y deductivo. Y la segunda diferencia es que utiliza modelos inteligentes que aprenden de sí mismos, como el Machine Learning, así como métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores. Se ocupa de extraer la información útil encontrada en enormes fuentes de datos.

Así pues, podríamos afirmar que el Data Science no podría existir sin el Big Data, ya que se desarrolla dentro de este ámbito. No obstante, el Big Data no tendría el valor actual si no fuera por el análisis y los métodos utilizados por la ciencia de datos.

¿Cuál es la labor del Data Scientist?

Conforme la cantidad de datos aumenta, también lo hace la importancia de la figura del Data Scientist, que es la persona que se encarga de convertir los datos brutos en información valiosa desde el punto de vista comercial. Al organizar estos enormes grupos de datos, pueden detecatar patrones para solucionar problemas mediante el análisis de datos.

Los datos son extraídos de una manera no estructurada o mal estructurada para su posterior investigación o procesamiento. Para procesarlos, los Data Scientists tienen que contar con habilidades analíticas, de Data Mining, machine learning y estadísticas, además de experiencia en codificación y algoritmos.

Pero, además de gestionar e interpretar grandes cantidades de datos, muchos de ellos también tienen que crear modelos de visualización de datos que permitan ilustrar la utilidad de la información de cara a la planificación de estrategias de marketing.

La cuestión es que, para ser eficaces, los Data Scientists tienen que contar con cierto grado de inteligencia emocional, educación y estar familiarizados con el análisis de datos. Pero, quizás, la mayor habilidad que debe poseer es la de saber presentar la información a otros y explicar detalladamente cuál es el sentido de los datos, de modo que pueda comprenderse sin dificultad.

¿Cuáles son las ventajas del Data Science?

La mayor ventaja del Data Science en una empresa es la facilidad que proporciona a la hora de tomar decisiones. Las compañías que realizan este tipo de labores, pueden tener pruebas cantificables que apoyen sus estrategias comerciales y que les permitan obtener una mayor rentabilidad y una mejor eficiencia operativa, flujos de trabajo y rendimiento comercial. Pero además, en aquellas empresas donde el cliente es el foco de las estrategias, el Data Science resulta muy útil para identificar y refinar el perfil del público objetivo.

Por otro lado, hay que destacar que el Data Sciende también puede ayudar a atraer nuevos talentos. El procesamiento interno de aplicaciones y las pruebas de aptitud sustentadas en datos y los juegos pueden ser de gran utilidad para los procesos de selección del departamento de Recursos Humanos, ofreciendo información más precisa durante las fases de contratación.

Pero además, hay que tener en cuenta que los beneficios específicos del Data Science pueden variar en función de la finalidad de la empresa y del propio sector. Por ejemplo, los responsables de ventas y marketing pueden extraer datos de clientes para mejorar las tasas de conversión o crear campañas de marketing. Las entidades financieras lo están haciendo para ser más eficaces contra el fraude. Y las agencias de mensajería lo usan para planificar mejores rutas, horarios y formas de transporte.

Data Science y Machine Learning

Algunas veces, el Maching Learning sirve de apoyo al Data Science para automatizar las tareas realacionadas con el procesamiento de datos. Incorpora algoritmos avanzados que aprenden  por sí mismos y permiten procesar enormes cantidades de datos en un tiempo mucho menor del que nos llevaría si lo hiciéramos de manera manual.

Tras obtener y procesar los datos organizados de las herramientas de machine learning, el Data Scientist se ocupa de interpretar, convertir y resumir los datos para que sean de utilidad para los responsables de la empresa.

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