Ciencia de los datos
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos proporciona información significativa basada en grandes cantidades de datos complejos o macrodatos. La ciencia de datos, o ciencia impulsada por datos, combina diferentes campos de trabajo en estadística y computación para interpretar datos con fines de toma de decisiones.
Comprensión de la ciencia de datos
Los datos provienen de diferentes sectores, canales y plataformas, incluidos teléfonos celulares, redes sociales, sitios de comercio electrónico, encuestas de atención médica y búsquedas en Internet. El aumento en la cantidad de datos disponibles abrió la puerta a un nuevo campo de estudio basado en big data: los conjuntos de datos masivos que contribuyen a la creación de mejores herramientas operativas en todos los sectores.
El acceso cada vez mayor a los datos es posible gracias a los avances en la tecnología y las técnicas de recopilación. Los patrones de compra y el comportamiento de las personas pueden ser monitoreados y se pueden hacer predicciones basadas en la información recopilada.
Sin embargo, los datos cada vez mayores no están estructurados y requieren análisis para una toma de decisiones efectiva. Este proceso es complejo y requiere mucho tiempo para las empresas; de ahí el surgimiento de la ciencia de datos.
La ciencia de datos, o ciencia impulsada por datos, utiliza big data y aprendizaje automático para interpretar los datos con fines de toma de decisiones.
Una breve historia de la ciencia de datos
El término ciencia de datos ha existido durante la mayor parte de los últimos 30 años y originalmente se utilizó como sustituto de «informática» en 1960. Aproximadamente 15 años después, el término se utilizó para definir la encuesta de métodos de procesamiento de datos utilizados en diferentes aplicaciones. En 2001, la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente. La Harvard Business Review publicó un artículo en 2012 que describe el papel del científico de datos como el «trabajo más sexy del siglo XXI».
Conclusiones clave
- Los avances en la tecnología, Internet, las redes sociales y el uso de la tecnología han aumentado el acceso a los macrodatos.
- La ciencia de datos utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para extraer información significativa y predecir patrones y comportamientos futuros.
- El campo de la ciencia de datos está creciendo a medida que avanza la tecnología y las técnicas de recopilación y análisis de big data se vuelven más sofisticadas.
Cómo se aplica la ciencia de datos
La ciencia de datos incorpora herramientas de múltiples disciplinas para recopilar un conjunto de datos, procesar y obtener conocimientos del conjunto de datos, extraer datos significativos del conjunto e interpretarlos con fines de toma de decisiones. Las áreas disciplinarias que componen el campo de la ciencia de datos incluyen minería, estadísticas, aprendizaje automático, análisis y programación.
La minería de datos aplica algoritmos al complejo conjunto de datos para revelar patrones que luego se utilizan para extraer datos útiles y relevantes del conjunto. Las medidas estadísticas o el análisis predictivo utilizan estos datos extraídos para medir los eventos que probablemente sucedan en el futuro en función de lo que los datos muestran que sucedió en el pasado.
El aprendizaje automático es una herramienta de inteligencia artificial que procesa cantidades masivas de datos que un ser humano no podría procesar en su vida. El aprendizaje automático perfecciona el modelo de decisión presentado en el análisis predictivo al hacer coincidir la probabilidad de que suceda un evento con lo que realmente sucedió en un momento previsto.
Mediante la analítica, el analista de datos recopila y procesa los datos estructurados de la etapa de aprendizaje automático mediante algoritmos. El analista interpreta, convierte y resume los datos en un lenguaje coherente que el equipo de toma de decisiones pueda comprender. La ciencia de datos se aplica a prácticamente todos los contextos y, a medida que evoluciona el rol del científico de datos, el campo se expandirá para abarcar la arquitectura de datos, la ingeniería de datos y la administración de datos.
Hecho rápido
Según IBM, se espera que la demanda de científicos de datos aumente en un 28% para 2020.
El científico de datos definido
Un científico de datos recopila, analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, en muchos casos, para mejorar las operaciones de una empresa. Los profesionales de los científicos de datos desarrollan modelos estadísticos que analizan datos y detectan patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos. Esta información se puede utilizar para predecir el comportamiento del consumidor o para identificar riesgos comerciales y operativos. El científico de datos es a menudo un narrador que presenta información sobre los datos a los tomadores de decisiones de una manera que es comprensible y aplicable a la resolución de problemas.
Ciencia de datos hoy
Las empresas están aplicando big data y ciencia de datos a las actividades cotidianas para aportar valor a los consumidores. Las instituciones bancarias están capitalizando el big data para mejorar sus éxitos en la detección de fraudes. Las empresas de gestión de activos están utilizando big data para predecir la probabilidad de que el precio de un valor suba o baje en un momento determinado.
Empresas como Netflix extraen macrodatos para determinar qué productos entregar a sus usuarios. Netflix también utiliza algoritmos para crear recomendaciones personalizadas para los usuarios en función de su historial de visualización. La ciencia de datos está evolucionando a un ritmo rápido y sus aplicaciones continuarán cambiando vidas en el futuro.