Por ASAP Consulting
Actualmente vivimos en un contexto en el que como usuarios estamos constantemente generando información y compartiéndola desde diferentes plataformas digitales. Tener acceso a un gran volumen de datos es muy útil al momento de tomar decisiones, pero para lograrlo es necesario saber interpretarlos. En este sentido, para las empresas es sumamente beneficioso aplicar Data Science porque permite obtener y procesar datos con facilidad.
¿Qué es Data Science?
Data Science o ciencia de datos es un enfoque interdisciplinario que combina métodos científicos, estadísticas, sistemas y procesos con el objetivo de extraer datos y analizar su valor.
Surgió a partir de la necesidad de conocer, explicar y utilizar la amplia cantidad de datos que se generan en la web a diario.
Esta multidisciplina abarca desde la preparación de los datos -estructurados y no estructurados-, hasta su análisis y presentación de los resultados. De esta forma, hace posible que las partes interesadas puedan revelar patrones y hacer conclusiones a partir de la información final.
Las empresas que cuentan con equipo altamente capacitado en Data Science y las herramientas adecuadas logran aumentar notablemente su productividad y competitividad.
Algunos conceptos clave para comprender el Data Science
Big Data
Podemos definir al Big Data como un conjunto de datos complejos y de gran tamaño que provienen de nuevas fuentes de datos. A su vez, estos conjuntos de información son tan grandes que un procesador convencional no tiene la capacidad de gestionar.
No obstante, estos volúmenes masivos de datos son de gran utilidad para atender problemas empresariales que antes de la existencia del Big Data era imposible solucionar. Entre una amplia variedad de usos se destacan: el desarrollo de productos, el mantenimiento de maquinaria a partir de la analítica predictiva y la optimización de la experiencia del usuario.
Machine Learning
Se trata de una disciplina científica perteneciente al ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden de manera automática. Estas máquinas están diseñadas para identificar patrones complejos dentro de millones de datos.
En otras palabras, Machine Learning es un algoritmo que tiene la capacidad de analizar datos y predecir eventos futuros. Al igual que el Data Science, ayuda a las empresas a tomar decisiones.
Minería de datos
El Data Mining o minería de datos consiste en encontrar patrones, anomalías o correlaciones de datos dentro de un gran conjunto de ellos para predecir resultados. Para lograrlo, extrae la información requerida y la transforma en una estructura comprensible.
Frente a un objetivo puntual, las empresas pueden emplearla para reunir información, analizarla y reconocer patrones de Big Data.
Deep Learning
Es una rama del Machine Learning que tiene la capacidad de entrenar a un sistema para que aprenda por sí mismo. A partir de la utilización de algoritmos, también puede reconocer patrones pero esta vez imitando las redes neuronales del cerebro humano. Esto incluye el reconocimiento por voz, la detección de objetos y la identificación de imágenes.
Etapas del ciclo de vida de Data Science
El Data Science Pipeline, también conocido como ciclo de vida, involucra principalmente cinco etapas.
1. Business Understanding
Consiste en recopilar datos sin procesar que provienen de fuentes relevantes. Su método de ingreso es indiferente, pudiendo provenir desde cualquier sistema o equipo en tiempo real.
2. Data preparation
Implica tomar los datos sin procesar y “limpiarlos” para garantizar que sean confiables y originales. Esta etapa puede también requerir eliminar datos duplicados, re-formatearlos y utilizar tecnologías para combinarlos en un almacén unificado para su posterior análisis.
3. Modeling
En la tercera etapa el equipo de Data Science examina patrones, sesgos y distribuciones de valores. Para ello se crea crea un modelo de aprendizaje que es posteriormente examinado con el fin de determinar si es relevante o no para la empresa.
4. Evaluation
Los data scientists realizan análisis productivos y estadísticos, así como regresiones, algoritmos de machine y deep learning para extraer finalmente los datos que fueron previamente preparados.
5. Deployment
La última etapa del ciclo de vida de Data Science consiste en reunir el análisis realizado y presentarlo mediante un informe de datos, para facilitar la toma de decisiones.
¿Cómo impacta el Data Science en las empresas?
Analizar información con Data Science impacta de manera positiva en el funcionamiento de las organizaciones. A continuación te contaremos las principales razones.
En primer lugar, optimiza la creación de estrategias comerciales dado que brinda el beneficio de predecir eventos futuros. Esto implica prevenir posibles riesgos, detectar nuevas oportunidades y mejorar los procesos internos.
Por otra parte, el Data Science fomenta un uso efectivo de la tecnología predictiva partiendo de un correcto procesamiento de datos. De esta forma, al utilizar Machine Learning las compañías pueden garantizar el desarrollo de productos de mayor calidad.
Otro impacto de esta disciplina en las empresas es la automatización en el área de atención al cliente, ya que permite perfeccionar la experiencia del consumidor. Al facilitar la comprensión de los patrones de comportamiento de la base de clientes, permite entablar comunicaciones más fluidas a partir de la personalización de los mensajes.
Por último, es importante destacar que el trabajo de los data scientists colabora a las empresas a tomar las decisiones más adecuadas para el negocio.
En conclusión, en un contexto de aceleración digital en el que el mercado demanda a las empresas actualizarse para mantenerse competitivas, aplicar Data Science es clave.
Sus beneficios atraviesan todos los sectores y, por ese motivo, es vital incorporar talentos que tengan o adquieran las skills apropiadas para conformar un equipo efectivo.
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