Data Science: Descubriendo Oportunidades de Mercados

Data Science o Ciencia de los datos, es una ciencia que se encarga de estudiar la extracción de conocimiento partiendo de los “datos”. También se considera como el procedimiento utilizado para la obtención de valiosa información, basado en los datos que analiza. Data Science ha emergido producto de la necesidad de procesar grandes conglomerados de datos, los cuales son conocidos como Big Data, y no son almacenados en una base de datos tradicional.

Big Data refiere a grandes volúmenes de datos heterogéneos, que pueden estar estructurados, semiestructurados o no estructurados, expresados en la escala de terabytes (mil gigabytes) y petabytes (un millón de gigabytes-GB y 1 GB = 1024 Megabytes). ¿De dónde proceden esos grandes datos? Provienen de datos ya generados por diversos dispositivos electrónicos, por las redes sociales y, por excelencia, por la web.

La ciencia de datos o Data Science es una disciplina que se encuentra en pleno desarrollo, creciendo bajo la sombra del Big Data, es decir que forma parte del universo de este último. Por esto se afirma que Data Science es el impulsor del Big Data, potenciándolo significativamente y ayudando a sacarle provecho de una manera más versátil.

Data Science resulta de utilidad ya que permite extraer conocimiento usando datos para responder a interrogantes que plantea la empresa, facilitando que la información que antes no se utilizaba, sea puesta al descubierto. A aquellas empresas que manejan el marketing digital, se les recomienda que para desarrollar su estrategia dispongan de un departamento de Data Science, ya que actualmente es una necesidad real que le permitirá optimizar y mejorar el marketing, y, sobre todo, en tiempo real.

El ejercicio en Data Science es realizado por un profesional experto llamado Data Scientist, el cual se dedica a resolver problemas en diferentes áreas como marketing, finanzas, la industria,  y muchas más. Y, ¿Cómo lo hace? Lo hace mediante el análisis de datos y la inferencia estadística extrayendo conclusiones, utilizando para ello herramientas informáticas y estadísticas.

Para ser experto en Data Science se requiere de varias habilidades y destrezas, entre otras, que la persona posea una alta capacidad analítica y una excelente formación en las herramientas necesarias, para la creación de significado y valor a partir de los datos. En términos generales, un Data Scientist para ejercer en Data Science, es una persona que debe reunir una mezcla de informático o computista, estadístico y pensador creativo, con unas habilidades como las siguientes:

  1. Recabar, procesar y extraer valor de las inmensas, extensas y diversas bases de datos.
  2. Elevado nivel de imaginación que le permita visualizar, comprender y comunicar las conclusiones resultantes, a otras personas que no son científicos de datos.
  3. Alta capacidad para generar las soluciones ideales basadas en aquellos datos que ayuden a aumentar los beneficios, al mismo tiempo que reduzcan los costos.
  4. Los Data Scientist se desempeñan en todas las ramas de industrias, haciendo frente a grandes proyectos de datos y a todos los niveles.

El profesional que aplica Data Science, es decir el Data Scientist, representa una evolución del analista de datos tradicional. Este último analizaba datos provenientes de una sola fuente, mientras que el Data Cientist analiza y explora datos originados en muchas fuentes. Su tarea consiste en filtrar los datos entrantes con el objeto de establecer patrones “escondidos”, debiendo recoger e informar los datos, procediendo luego a examinarlos desde diferentes perspectivas para extraer información que se encuentra oculta.

Data Science ha llegado a formar parte de los programas de estudio de pos grado (nivel Máster) en universidades, como es el caso de España, y más recientemente fue incorporado en estudios de grado para formación de científicos de datos o Data Scientist. Y en el caso de Big Data, se requiere que el profesional adquiera conocimientos específicos sobre cómo tratar y analizar grandes bases de datos, debiendo cumplir con un prerrequisito importante, como es poseer conocimientos de estadística, base datos y programación.

En estos tiempos modernos de fuerte globalización y de mercados digitales, se plantea la necesidad de convertirse en un profesional de Data Science, al punto que aparece en el ranking de las 10 profesiones que se han hecho más populares y demandadas, en redes especializadas en empleo. Esta profesión que hasta el 2008 no existía, se encuentra en la posición número 5. Por su parte, el Big Data Architect, que guarda una muy estrecha relación con Data Science, ocupa la posición número 7.

Campos de aplicación de Data Science:

  • Economía y las finanzas: con las operaciones de alta frecuencia y los modelos predictivos de bolsa.
  • Medicina: en los estudios de la prevalencia de enfermedades bajo diversas variables, así como en el seguimiento y predicción de las pandemias.
  • Las Compañías de transporte: para optimizar los diferentes tipos de rutas, sean terrestres, marítimas o aéreas.
  • Compañías de alimentos: en la trazabilidad de las ventas y el seguimiento de popularidad en redes sociales.
  • Las Telecomunicaciones: en el incremento del “rendimiento” de los clientes y en la prevención del fraude.
  • Ventas al detal o retail: evaluando el incremento de las ventas por conocimiento de hábitos de consumos de los clientes.
  • Y muchas otras.

¿En qué campo Data Science ha crecido con mayor rapidez?

Es en las redes sociales donde Data Science está creciendo con mayor velocidad, en razón de que todas las compañías requieren conocer a quiénes gustan y quiénes no, los productos que ofrecen, así como la opinión de ellos y el perfil de sus seguidores.

Son muchos los campos donde es aplicado y puede aplicarse Data Science, teniendo un potencial y unas perspectivas enormes de crecimiento, ya que los datos crecen muy rápido y tanto las personas como las compañías, tienen un infinito afán de conocimiento.

El concepto de Data Science fue utilizado en la década de los sesenta por primera vez, por el científico danés Peter Naur. Aplicó el mismo como sustituto de las “ciencias computacionales”. Para el año de 1974 publicó el libro “Concise Survey of Computer Méthods”, llegando a emplear de manera muy amplia el concepto de Data Science, permitiendo su uso de manera libre en el mundo académico.

Ha sido en las últimas décadas y más específicamente, en la era del siglo XXI, donde Data Science ha manifestado un auge vertiginoso en su aplicación en todos los campos del acontecer económico, empresarial y social. Se reitera entonces su utilidad para extraer el valor de la información, que muchas veces está oculta, en inmensas bases de datos.

 

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