En el fascinante mundo de la ciencia de datos, se desentraña el origen y el potencial oculto de conjuntos de información. De igual forma, se profundiza en cómo estos recursos pueden ser comprendidos y moldeados de manera ingeniosa para aprovechar su valía.
En esencia, la ciencia de datos abraza la tarea de gestionar cúmulos de datos que yacen en archivos digitales, desvelando un tesoro de información que abarca mucho más que simples datos brutos. Aquí emergen indicadores estadísticos que pueden desembocar en decisiones empresariales fundamentales, iluminando el camino de las corporaciones.
Además, esta disciplina trae consigo un arsenal de herramientas que no solo traducen los datos, sino que los transforman en representaciones visuales cautivadoras. Visualizaciones como el evocador histograma, la gráfica de barras con su elegancia simple y el intrigante gráfico circular, cobran vida para dotar de significado a los números.
No es difícil discernir que esta ciencia es intrínsecamente interdisciplinaria. Su dominio abarca un tapiz de conocimientos que se entrelazan, destacando matemáticas, estadísticas e informática como protagonistas principales en esta fascinante narrativa de descubrimiento y revelación.
Explorando la Maravilla de la Ciencia de Datos y las Diversidades de Datos
Adentrándonos en el fascinante mundo de la ciencia de datos, descubrimos que esta disciplina magistral puede interactuar con dos variantes de datos:
- Estructurados: Estos son los datos meticulosamente organizados, como un delicado armónico de tablas con columnas diversas. En estas, cada columna se erige como un pilar que sostiene categorías únicas como nombres, apellidos, edades e innumerables códigos de identificación.
- No estructurados: Estos datos, en cambio, desafían toda forma predefinida. Son como la caligrafía del viento, un texto liberado de estructuras. Aquí, el arte de la interpretación cobra vida, pues es esencial extraer los tesoros ocultos en un mar de palabras.
Este vibrante enfoque nos conduce a la revelación de que los expertos en la ciencia de datos no solo deben poseer habilidades analíticas, sino también el don de la comunicación. La capacidad de traducir la danza de los datos en narrativas comprensibles se convierte en su virtud distintiva.
A medida que despedimos nuestro viaje a través de este universo de datos, recordemos que la ciencia de datos no solo revela patrones, sino que también teje historias. Una historia contada a través de la amalgama de datos, una narrativa que amplifica nuestra comprensión del mundo.
La Significancia de la Ciencia de Datos
Dentro del ámbito empresarial o institucional, la ciencia de datos juega un rol crucial al lidiar con vastos volúmenes de información, transformando estos datos en conocimiento de valor.
Podemos vincular la ciencia de datos con el fenómeno del Big Data, el cual se enfoca en elaborar sistemas con la capacidad de procesar y administrar volúmenes masivos de información, provenientes de diversas fuentes. El objetivo primordial radica en convertir estos datos en información comprensible para la mente humana, facilitando así la toma de decisiones informadas.
Los datos que se someten a este proceso pueden derivar de transacciones entre individuos y entidades (tales como transacciones bancarias), acciones cotidianas de las personas (como búsquedas en línea), dispositivos (como los registros de ubicación capturados por el GPS del teléfono móvil), o inclusive datos biométricos (como las huellas dactilares).
Evolución Histórica de la Ciencia de Datos
El estadístico estadounidense John Wilder Tukey puede ser considerado como uno de los precursores de la ciencia de datos en la década de los años sesenta. Su enfoque resaltaba la importancia de analizar los datos en lugar de confiar únicamente en modelos estadísticos predefinidos.
No obstante, no fue sino hasta 1996 que se empleó por primera vez el término «ciencia de datos» en el título de una conferencia. Esta conferencia, denominada «Ciencia de Datos, Clasificación y Métodos Relacionados», fue llevada a cabo durante la reunión de la «International Federation of Classification Societies» (IFCS) en Kobe, Japón.
Un hito adicional destacable tuvo lugar en 2005 con la publicación del informe «Long-Lived Digital Data Collections Enabling Research and Education in the 21st Century» por parte de la Junta Nacional de Ciencia. Este documento definió a los científicos de datos como profesionales expertos en campos como la informática, programación de bases de datos y software, así como especialistas en otras disciplinas como bibliotecología y archivística. Estos individuos desempeñan un rol crucial en la administración exitosa de colecciones digitales de datos.
Herramientas para la Ciencia de Datos
Dentro del campo de la Ciencia de Datos, los profesionales utilizan lenguajes de programación populares para llevar a cabo análisis de datos exploratorios y aplicar regresiones estadísticas. Estas herramientas de código abierto incluyen funciones preintegradas para gráficos, aprendizaje automático y creación de modelos estadísticos. Entre los lenguajes más destacados se encuentran los siguientes (para obtener más información, consulta «Comparación entre Python y R: ¿Cuáles son sus diferencias?»):
- Estudio R: Se trata de un entorno y lenguaje de programación de código abierto diseñado para la creación de gráficos y cálculos estadísticos.
- Python: Un lenguaje de programación dinámico y versátil que ofrece una variedad de bibliotecas como NumPy, Pandas y Matplotlib, que facilitan el análisis de datos de manera eficiente.
- Para fomentar la colaboración en la compartición de código y otros recursos, los profesionales de la Ciencia de Datos pueden aprovechar los cuadernos Jupyter y la plataforma GitHub.
- Algunos expertos en Ciencia de Datos prefieren utilizar interfaces de usuario. A continuación, se mencionan dos herramientas empresariales comunes para el análisis estadístico:
- SAS: Una suite completa de herramientas que incluye visualizaciones interactivas y paneles de control para análisis, informes, minería de datos y modelado predictivo.
- IBM SPSS: Ofrece análisis estadísticos avanzados, una amplia biblioteca de algoritmos de aprendizaje automático, análisis de texto, extensibilidad de código abierto, integración con big data y una sencilla implementación en aplicaciones.
Los profesionales de la Ciencia de Datos también adquieren habilidades en el uso de plataformas para el procesamiento de grandes conjuntos de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y bases de datos NoSQL. Además, dominan diversas herramientas de visualización de datos, que van desde las simples herramientas gráficas integradas en aplicaciones de presentaciones y hojas de cálculo (como Microsoft Excel), hasta herramientas comerciales especializadas como Tableau e IBM Cognos, y herramientas de código abierto como D3.js (una biblioteca de JavaScript para crear visualizaciones de datos interactivas) y RAW Graphs. A la hora de construir modelos de aprendizaje automático, los profesionales de la Ciencia de Datos suelen recurrir a varios frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib.
Dada la considerable curva de aprendizaje en el campo de la Ciencia de Datos, muchas empresas buscan acelerar el retorno de inversión en sus proyectos de Inteligencia Artificial. A menudo, enfrentan dificultades para contratar el talento necesario que permita aprovechar todo el potencial de los proyectos de Ciencia de Datos. Para llenar este vacío, están surgiendo plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático para múltiples usuarios (DSML, por sus siglas en inglés), que están dando paso al rol de «científico de datos ciudadano».
Estas plataformas multipersona utilizan automatización, portales de autoservicio e interfaces sin código o con un mínimo de código. Esto permite que personas con escasa o nula experiencia en tecnología digital o Ciencia de Datos puedan generar valor empresarial mediante la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Además, estas plataformas también son útiles para los expertos en Ciencia de Datos, ya que proporcionan una interfaz más técnica. El uso de una plataforma DSML multipersona promueve la colaboración en toda la organización.
Explorando los Múltiples Usos de la Ciencia de Datos
El universo de la ciencia de datos ofrece a las empresas una constelación de posibilidades. Más allá de las aplicaciones comunes que incluyen la optimización de procesos a través de la automatización inteligente y la mejora en la personalización para enriquecer la Experiencia del Cliente (CX), se despliegan ejemplos más singulares que merecen nuestra atención.
Desplegando la Brújula de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial:
Un banco de renombre internacional redefine la velocidad en la entrega de servicios crediticios mediante una aplicación móvil impulsada por modelos de riesgo crediticio basados en el aprendizaje automático y respaldada por una arquitectura híbrida de computación en la nube, que amalgama la potencia y la seguridad de manera magistral.
En el ámbito de la electrónica, una compañía visionaria se sumerge en el futuro al desarrollar sensores ultrapotentes impresos en tercera dimensión. Estos sensores estarán destinados a los vehículos autónomos de mañana. Su creación es nutrida por las herramientas de la ciencia de datos y el análisis, un binomio que eleva las capacidades de detección de objetos en tiempo real hacia horizontes inexplorados.
En la esfera de las soluciones de automatización de procesos robóticos (RPA), se desvela un hito significativo. Un pionero en este campo ha engendrado una solución de minería cognitiva de procesos de negocio. La maravilla tecnológica reduce los tiempos de gestión de incidentes en un rango notable: del 15 % al 95 %, para su clientela empresarial. La solución exhibe una destreza única al comprender el contenido y el tono emocional de los correos electrónicos de los clientes. Así, brinda indicaciones a los equipos de atención, favoreciendo la priorización de aquellos correos que reclaman atención inmediata y crucial.
El escenario mediático también ve un giro radical gracias a una empresa de tecnología de medios digitales. Su invención estrella es una plataforma analítica de audiencia. En un mundo donde los canales digitales florecen con cada amanecer, esta solución revela con profundidad los secretos del gusto del público televisivo. La magia aquí reside en un análisis profundo y el aprendizaje automático, quienes destilan información de valor en tiempo real sobre los patrones de comportamiento de los espectadores.
Las fuerzas del orden urbano también se han aliado con la ciencia de datos. Un departamento de policía urbana ha esculpido herramientas analíticas para trazar la geografía de incidentes estadísticos. Los resultados potencian a los agentes, proporcionándoles conocimientos sobre el cuándo y el dónde desplegar recursos preventivos. En esta travesía respaldada por datos, se erigen informes y paneles de control, elevando la conciencia situacional de los guardianes del orden.
Diferencias entre Ciencia de Datos e Inteligencia Empresarial
Las diferencias entre Ciencia de Datos e Inteligencia Empresarial (BI) radican en sus enfoques y aplicaciones específicas, aunque comparten ciertas similitudes al estar relacionadas con el análisis de datos organizacionales. Aquí están las principales diferencias entre ambos términos:
Inteligencia Empresarial (BI):
- Enfoque temporal: La BI se centra en el análisis retrospectivo de datos. Utiliza información histórica para comprender lo que ha sucedido en el pasado y tomar decisiones basadas en esos datos.
- Naturaleza descriptiva: Las herramientas de BI se utilizan para describir eventos pasados y actuales en la organización. Proporcionan informes y visualizaciones que ayudan a comprender el estado actual de la empresa.
- Datos estructurados: La BI suele trabajar con datos estructurados y estáticos que se almacenan en bases de datos y almacenes de datos tradicionales.
- Enfoque en el negocio: Las herramientas de BI están diseñadas para usuarios no técnicos y se utilizan para el análisis empresarial y la toma de decisiones estratégicas.
- Herramientas de visualización: La BI se basa en gráficos, tablas y paneles interactivos para presentar los datos de manera comprensible.
Ciencia de Datos:
- Enfoque predictivo y prescriptivo: La Ciencia de Datos se enfoca en predecir eventos futuros y tomar decisiones basadas en esos pronósticos, así como en crear recomendaciones y soluciones prescriptivas.
- Variedad de datos: La Ciencia de Datos trabaja con una amplia gama de datos, incluidos datos estructurados y no estructurados, provenientes de diversas fuentes como redes sociales, sensores, imágenes, texto, etc.
- Análisis avanzado: Los científicos de datos aplican técnicas estadísticas avanzadas, aprendizaje automático (machine learning) y otras metodologías para obtener conocimientos más profundos y detallados.
- Enfoque técnico: La Ciencia de Datos requiere habilidades en programación, estadísticas y conocimientos profundos de algoritmos y modelos de machine learning.
- Impacto en el negocio: Además de proporcionar información sobre eventos pasados, la Ciencia de Datos se enfoca en generar valor comercial a través de análisis predictivos y soluciones automatizadas.
- Colaboración interdisciplinaria: Los científicos de datos trabajan en colaboración con expertos en dominios específicos y otros profesionales, como ingenieros de datos y analistas de negocios.
