Data Science es un complejo campo de aplicaciones que se ha convertido en una de las principales oportunidades de las empresas de todos los sectores, para negocios físicos o en línea.

Data Science

En la actualidad, casi todas las áreas científicas y productivas están recurriendo al Data Science de alguna manera, por lo tanto, las prácticas y enfoques empleados han llegado a ser muy diversos.

¿Qué es el Data Science?

La definición más sencilla de Data Science o Ciencia de Datos es que se trata de un campo interdisciplinario aplicado al análisis y extracción de información a partir de datos brutos, estructurados o no estructurados.

Este campo multidisciplinar tiene por objetivo principal identificar tendencias, conceptos, motivos, prácticas, conexiones y correlaciones al analizar grandes series de datos.

La ciencia de datos engloba por ultimo una gran variedad de herramientas y técnicas como algoritmos de machine learning, desarrollo de lenguajes de programación, análisis predictivo, estadísticas avanzada e inteligencia artificial.

La importancia del Data Science

El auge del data science en diversos sectores y actividades profesionales se explica principalmente por la gran cantidad de datos que generamos cada día y las oportunidades que se obtienen de su análisis.

Entre 2011 y 2013 el volumen mundial de datos se había multiplicado por 9, alcanzando los 5,5 zettabytes. Para finales de 2020, el volumen total de datos a escala mundial ya había alcanzó los 44 zettabytes.

¿Cómo explicar el auge de la ciencia de datos?

El aumento en la generación de datos en diversas áreas productivas y del conocimiento se principalmente por el desarrollo tecnológico como es el caso de las redes sociales, los smartphones o los motores de búsqueda.

Todos esos datos acumulados ofrecen oportunidades increíbles para las empresas de todos los sectores profesionales, las instituciones de investigación o el sector público.

El análisis de datos permite entonces la posibilidad de extraer información relevante a tal punto, que se les ha llegado a denominar como “el petróleo del siglo XXI”.

El objetivo general del data science es explotar esos datos para darles sentido como una disciplina que  recorre amplias praderas de datos en busca de conexiones, conceptos, tendencias o puntos de interés.

Su objetivo principal es poder descubrir patrones que sirvan como sustento para crear nuevos productos y servicios innovadores, resolver problemas concretos y mejorar rendimientos previos.

Origen del Data Science

Existe consenso en que el origen del Data Science como una disciplina definida se remonta a 1962 cuando el científico estadounidense John W. Tukey publica su famoso artículo «The Future of Data Analysis” en donde acuña por primera vez el término.

En su contenido, Tukey define por primera vez los fundamentos del análisis de datos basados en la evolución de la estadística matemática.

¿Cómo funciona el Data Science?

El data science cubre una amplia variedad de disciplinas y campos de especialidad, siempre con el objetivo de buscar dar sentido o nuevas interpretaciones a datos no procesados.

Para conseguirlo, el Data Scientist o Científico de Datos debe poseer competencias, conocimientos y habilidades avanzadas en programación, matemáticas y estadística para analizar datos brutos, extraer información pertinente de ellos que pueda a disposición de los objetivos de su organización.

De manera general, el data science se divide en cinco etapas que requieren diferentes técnicas, habilidades, herramientas y competencias.

1. Recopilación

En primer lugar, hay que recopilar los datos extraídos desde diferentes fuentes establecidas.

2. Almacenamiento

Los datos deben ser almacenados y respaldados en un Data Warehouse para luego ser parametrizados y analizados.

3. Tratamiento

La siguiente etapa es la del tratamiento de datos, por medio del Data Mining (minería de datos), el clustering, la clasificación y/o la modelización.

4. Análisis

A continuación se analizan los datos con ayuda de técnicas como el análisis predictivo, la regresión o el text mining.

5. Comunicación

Para terminar, la última etapa consiste en comunicar la información relevante por medio de informes, dashboarding o data visualization.

Industrias que utilizan Data Science

Por regla general, los casos de uso de la data science son tan numerosos como variados, siendo una de sus principales funciones el proporcionar asistencia a la toma de decisiones de las empresas.

Al mismo tiempo, la ciencia de datos ha permitido la automatización de determinadas tareas profesionales que necesitan un modo de aprendizaje específico.

1. Banca

Por ejemplo, el data science se utiliza para detectar anomalías bancarias o fraudes, permitiendo segmentaciones y clasificaciones automáticas que gestionan alertas a los operadores.

2. Ventas

El data science permite igualmente ajustar la proyección de ventas o ingresos de una industria en específico, desarrollando la capacidad de detectar tendencias del modelo de negocios en los datos analizados.

3. Biometría

Así mismo, el data science opera como soporte para tecnologías de visualización y reconocimiento facial, reconocimiento de voz o patrones de escritura.

4. Salud

En el ámbito de la salud, hoy el data science nos permite comprender mejor el origen y desarrollo de múltiples enfermedades, así como sus tratamientos.

5. Logística

En logística, el data science ayuda a optimizar los itinerarios y las operaciones internas aplicando factores específicos en tiempo real.

6. Finanzas

En finanzas, el data science permite automatizar el tratamiento de los datos al momento de otorgar créditos o detectar intentos de fraude gracias al machine learning.

7. Marketing

El data science permite a las empresas optimizar su segmentación publicitaria y explotar las ventajas del marketing personalizado.

8. Ciberseguridad

Del mismo modo, las empresas de ciberseguridad recurren al data science y la inteligencia artificial y para trabajar en descubrir nuevos malware.

¿Cuál es la relación entre el Data Science y el Big Data?

De alguna manera, la ciencia de datos y el Big Data suelen estar muy relacionados, ya que efectivamente, la ciencia de datos suele utiliza como fuente principal de información el Big Data.

De esta manera, la ciencia de datos permite analizar grandes conjuntos de datos incompletos o desordenados para impulsar decisiones sobre productos u operaciones.

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