¡Hola! Te saluda Víctor Santiz y escribí este nuevo post sobre ciencia de datos dentro de la sección de inteligencia artificial de este blog. En esta oportunidad, mi objetivo es darte a conocer qué es, cuáles son sus procesos y casos de uso de la ciencia de datos y por qué es importante en una nueva realidad donde tomar decisiones basadas en datos es una ventaja competitiva.
¿Qué es la ciencia de datos?
Es una ciencia aplicada a los datos para extraer información relevante. Es un campo interdisciplinario que combina matemáticas, estadísticas, cálculo, programación, álgebra lineal y otras disciplinas; el objetivo es descubrir patrones e información útil en los grandes volúmenes de datos.
En este campo utilizamos algoritmos de aprendizaje automático y análisis avanzado para transformar los datos estructurados y no estructurados para descubrir patrones o algún insight de tal forma que ayude a tomar mejores decisiones.
La palabra clave es insights; tiene que ver con información, ideas ocultas que se descubren después de haber realizado un análisis profundo de los grandes volúmenes de información (Big Data).
La ciencia de datos le da respuesta a preguntas muy importantes como "¿qué pasó?", "¿por qué pasó?", "¿qué pasará?" y "¿qué se puede hacer con los resultados?".
Aplicar ciencia de datos involucra un entendimiento a nivel de negocio y qué problemas soluciona. La ciencia de datos se ha popularizado debido a la inteligencia artificial, el big data y la capacidad de cómputo; por eso no es raro que Harvard Business Review haya catalogado este campo como el "trabajo más sexy del siglo XXI".
Algo muy importante en la ciencia de datos que no debemos dejar pasar son los datos; es la parte fundamental de cualquier proyecto relacionado con los sistemas inteligentes y para eso se debe gestionar la forma correcta, de modo que cuando se analiza pueda dar resultados con alto nivel de precisión para la solución del problema.
Aquí una gráfica de cómo los datos siguen creciendo en zettabytes:
Puedes aprender más sobre las unidades de medida de almacenamiento digital en el post anterior: ¿Cuáles son las unidades de almacenamiento de datos?
En la gráfica anterior te puedes dar cuenta de que los datos están en aumento y, para comprenderlos, se necesita análisis avanzado mediante el uso de ciencia de datos u otro tipo de soluciones.
¿Ciclo de vida de la ciencia de datos?
En todo proyecto de ciencia de datos, tiene que pasar por diferentes fases que son muy importantes para lograr los objetivos. Aquí te presento las cinco fases más relevantes de la ciencia de datos:
Comprensión empresarial: En esta primera etapa es donde líderes y áreas técnicas discuten casos de uso de la ciencia de datos; también se debe analizar cómo esto ayudará a la empresa a lograr sus objetivos estratégicos, qué recursos se tienen, cuáles son los primeros casos de uso prioritarios y definir el objetivo del proyecto.
Adquisición y comprensión de los datos: Esta fase es relevante; la adquisición de datos requiere cumplimientos que se basan en la seguridad y privacidad para la adquisición de datos, almacenamiento y procesamiento. El proceso de comprender los datos significa determinar cuáles y cómo serán gestionados los datos que ayudarán a solucionar los problemas organizacionales.
Modelado: En esta fase se aplica la ingeniería y los algoritmos avanzados de aprendizaje automático, estadísticas, cálculo, álgebra lineal y otros campos de las matemáticas. Es una fase en la que también se evaluará el nivel de precisión de las respuestas del modelo de IA y cómo seguirá aprendiendo de los nuevos datos.
Despliegue: Fase para llevar el modelo de IA hacia el usuario o cliente final.
Aceptación del cliente: Es la última del ciclo porque aquí es donde se determina si la organización le está ayudando a resolver los problemas y qué nivel de usuarios lo está adoptando. Se debe llevar a cabo un monitoreo constante y con métricas claras en esta fase y en todas las fases del ciclo de vida para evaluar el impacto del sistema.
En esta imagen (cortesía de Inferenc3 Innovations) se muestra el diagrama de las fases de la ciencia de datos:
Casos de uso de la ciencia de datos
Existen diversos casos de uso para aplicar la ciencia de datos; algunas de las más comunes son: los sistemas de recomendación, detección de fraudes, optimización de precios, predicción de demanda de productos, evaluación de riesgos. Estos son los usos más comunes de la ciencia de datos; hasta algunos proveedores ofrecen los modelos ya entrenados para resolver este tipo de problemas.
Más allá de los casos de uso genérico, el reto de las empresas es encontrar la solución con ciencia de datos a problemas específicos y estratégicos que se alinean con su modelo de negocio para ayudar a generar valor; para eso es necesario realizar una consultoría para determinar y descubrir problemas, y posteriormente evaluar si se soluciona con ciencia de datos, porque quiero decirte que no todos los problemas se solucionan con esta ciencia; es curioso, pero cierto.
Otro punto a destacar: si bien la ciencia de datos responde a preguntas de tipo "qué pasó", "por qué pasó", "qué pasará" y "qué se puede hacer con los resultados", también se debe tener en cuenta el cómo esto podrá responder, porque muchas veces se tiene que ejecutar otras soluciones antes de llegar al punto de la aplicación de ciencia de datos. Es decir, que se deben tener los elementos necesarios; algunos de ellos son: datos limpios, recursos humanos, cultura para adoptar esta tecnología y cumplimientos.
Implementar ciencia de datos tiene que ver con la etapa de madurez de la digitalización de la organización, y la transformación digital es parte de las primeras soluciones para que posteriormente se ejecuten proyectos de sistemas inteligentes, y no es tener una empresa a base de prompts hacia Gemini o ChatGPT.
Ahora, con esta perspectiva, la ciencia de datos puede tener varios casos de uso en una organización donde se entiendan los problemas del día a día; de esta forma, la empresa podrá dar soluciones a problemas reales.
¿Por qué es importante la ciencia de datos en la actualidad para la toma de decisiones?
La respuesta es muy simple: una empresa, sin importar el tamaño, necesita tomar mejores decisiones, con mayor certeza y ágilmente.
Pero dejando de lado la respuesta simple, tomar decisiones impulsadas por datos te ayuda a incrementar las oportunidades de venderle al cliente, de saber cuánto producto comprar, de saber cuándo fallará algo, de cómo los colaboradores pueden ser más eficientes, cuánto dinero ganarás el próximo mes o de saber qué hacer en caso de temporadas bajas.
Las mejores decisiones son las que te ayudarán a lograr tus objetivos comerciales y estratégicos. En un mundo moderno, la toma de decisiones debe ser rápida, pero eficiente e inteligente.
La ciencia de datos hace que los datos sean el medio para darle sentido a todo lo que le pasa a una empresa y mejorar.
En conclusión, necesitas ciencia de datos para tomar mejores decisiones basadas en el análisis de miles de parámetros de la información empresarial para crecer, personalizar productos, descubrir nuevas ventajas competitivas e innovar.
Conclusión
¡Listo! La ciencia de datos es muy útil en el análisis moderno para la toma de decisiones. Como todo proyecto, tiene fases y también requiere un entendimiento a nivel negocio y a otras áreas de prioridad para obtener los beneficios de este tipo de soluciones.
La ciencia de datos es un área de la inteligencia artificial que no está siendo reemplazada por la IA generativa, y ambos son campos que solucionan problemas diferentes.
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