¿Ciencia de datos?

Hemos empezado a escuchar este término cada vez más seguido. Pero ¿a qué se refiere? Pues trata de una disciplina que engloba un conjunto de tecnologías vanguardistas que tienen como objetivo extraer datos para obtener conocimiento. Esta ciencia aplica a las temáticas que podamos transformar en números; en una empresa su área de aplicación es bastante amplia, pues va desde marketing, finanzas, recursos humanos, producción, logística, etc. 

Big data es un término que va estrechamente relacionado con la ciencia de datos.  Refiere a los datos creados y procesados en forma digital y que son guardados en una plataforma digital, con cada vez más creciente velocidad, volumen, y variedad.

Con la ciencia de datos podemos obtener de una gigantesca cantidad de datos (Big Data) información de valor que podría resultarnos sumamente útil para mejorar cualquier proceso o conocimiento.

En ocasiones, la multitud de datos podría ser un completo desorden, lo cual impide extraer información concreta, para esto, los científicos de datos deben trabajar haciendo depuraciones de los datos a través de hacer las preguntas correctas a los expertos del dominio para así tener datos que permitan llegar a resultados correctos.

¿Cómo se hace la ciencia de datos?

Como ya mencionamos, la ciencia de datos trata de emplear técnicas de programación para analizar datos. Además, esta requiere el desarrollo de habilidades en cuatro áreas:

• Programación: Es necesaria para comunicarse con las diferentes plataformas y extraer lo que se requiera. Ya que esta habilidad nos permite manipular algoritmos y aplicar de machine learning para la resolucion de problematicas. 
• Estadística: Se requiere para extraer conocimiento de los datos a través de esta disciplina milenaria.
• Comunicación: Un científico de datos debe explicar procesos complejos, para llevarlo a términos que tengan sentido para que terceros puedan leer fácilmente los datos y sacar conclusiones. 
• Conocimiento de dominio: Complementa las habilidades analíticas y permite hacerse las preguntas correctas para explorar e interpretar los resultados

¿Qué proceso sigue un Científico de Datos?

En base al conocimiento que tiene en el campo, el científico de datos se plantea una pregunta que cree que puede ser respondida mediante grandes bases de datos. Para contestarla sigue el siguiente proceso:

• Extracción de los datos: Los datos masivos suelen venir de múltiples fuentes, pueden ser de volúmenes y formatos diversos, hay que procesarlos y comprobar que sean correctos. 
• Pre-procesamiento: Se realiza un tratamiento inicial de los datos, donde se limpian y filtran aquellos datos que no cumplen criterios de calidad o no son de interés para el estudio y los que contienen errores.
• Transformación e integración: Homogenizar los datos que provienen de múltiples fuentes para que puedan ser comparables entre ellos. 
• Análisis e interpretación: Procesar los datos usando diferentes tecnologías deribadas de la matematicas e informatica, y métodos estadísticos para obtener resultados que respondan las preguntas planteadas por los científicos de datos.
  Entre las tecnologías que más se buscan en la ciencia de datos esta el machine learning, el cual es un sistema de inteligencia artificial a base de aprendizaje que busca resolver problemáticas sin la necesidad de intervención huamana.
• Visualizar y graficar resultados: Se utilizan dashboard con amplia visibilidad y dinamismo para permitir la interpretación de los datos y la toma de decisiones. 

¿Qué beneficios se obtienen de la ciencia de datos?

Los beneficios de la aplicación de la ciencia de datos en las organizaciones varía dependiendo de los objetivos que se tengan al momento de implementar esta disciplina, pero dentro de los beneficios más valiosos se encuentra la comprensión de un proceso o un comportamiento industrial, social, financieros, etc y por ende la facilitación para la toma de decisiones, debido a que estas se realizan con evidencias respaldadas por datos. 

El tomar decisiones basadas en los datos cuantitavos que procesa la ciencia de datos puede llevar a las organizaciones a mejorar su rentabilidad, mejorar algún proceso operativo a nivel industrial o incluso ayudar a mejorar las tasas de conversión para el equipo de marketing. 

Entre otros beneficios importantes se encuentra la obtención de conocimiento y predicción de comportamiento del consumidor y la localización de irregularidades dentro de procesos o sistemas.