La ciencia de datos o Data Science es un campo interdisciplinar que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas.
También se define como un concepto para unificar estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático y sus métodos relacionados, para entender y analizar los fenómenos reales, empleando técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro del contexto de las matemáticas, la estadística, la ciencia de la información y la informática.
Para entenderlo de una manera más sencilla, podemos decir que es una disciplina que convierte los datos en conocimiento útil y que domina el espectro completo del ciclo de vida de los datos.
¿Qué estudia la ciencia de datos?
Como acabamos de decir, la ciencia de datos combina numerosos campos que incluyen estadística, métodos científicos, inteligencia artificial y análisis de datos para extraer valor de esos datos.
Este tipo de información se recopila a través de páginas web, teléfonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes para obtener información útil.
Por todo ello, el Data Science es una herramienta muy útil para las empresas, por la gran cantidad de usos de la ciencia de datos que se pueden utilizar para mejorar las ventas, como veremos más adelante.
En un contexto genérico, ¿para qué sirve la ciencia de datos? Aquí tienes algunos ejemplos:
- La ciencia de datos sirve para extraer información en buscadores y redes sociales que permite realizar recomendaciones de productos a los usuarios en función de su perfil.
- En sectores de innovación tecnológica, la Data Science utiliza los datos que recopila para poder utilizarlos en tiempo real en la toma de decisiones. Un ejemplo son los coches autónomos.
- Dentro del mundo científico, en campos como la agricultura o la previsión meteorológica se pueden recopilar datos a través de satélites, radares, barcos y aviones que permiten predecir con precisión ciertos fenómenos naturales para tomar las medidas adecuadas y evitar el máximo de daños posibles.
En todos estos casos, los principales beneficios de la ciencia de datos son que permiten obtener la información suficiente para saber qué cosas suceden, por qué ocurren, qué pasará en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra en el futuro un resultado en particular.
Relación entre ciencia de datos e inteligencia artificial
El valor de los datos que se pueden extraer y analizar gracias a la ciencia de datos radica en la información que éstos puedan aportar para sacarles provecho después.
Para comprender mejor la Data Science y cómo se pueden aprovechar los datos, es importante conocer otros conceptos relacionados que pueden confundirse con la ciencia de datos pero que no son exactamente lo mismo. Veamos cuáles son los matices.
- La inteligencia artificial consiste en hacer que un ordenador imite, de alguna manera, el comportamiento humano.
- La ciencia de datos es una categoría dentro de la inteligencia artificial que se ocupa principalmente de las áreas interconectadas de estadística, métodos científicos y análisis de datos, y todos estos campos se utilizan para extraer significado y conocimientos de los datos.
Por tanto, existe una relación estrecha entre ambos términos pero es importante saber diferenciarlos.
Aplicaciones de la ciencia de datos en el mundo empresarial
Se puede decir que la ciencia de datos es un campo emergente con cada vez mayor aplicación en sectores como las ciencias de la salud, el marketing, los negocios, los mercados financieros, los transportes, las comunicaciones o las redes sociales. Por eso es, además, uno de los campos con mayor demanda de trabajadores en la actualidad. De hecho, el Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos tiene una altísima demanda de estudiantes que quieren enfocar su carrera profesional hacia este camino.
¿Y por qué es un sector tan en auge? La Data Science es el campo de la aplicación de técnicas analíticas avanzadas y principios científicos para extraer información valiosa de los datos para la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica y otros usos. Y por eso cada vez es más importante dentro del mundo empresarial.
La información que se obtiene de la ciencia de datos ayuda a las empresas a ser más eficientes, identificar nuevas oportunidades de negocio y mejorar sus estrategias de marketing y ventas. Todo esto puede aportar una ventaja competitiva a una organización respecto de sus competidores.
Por eso juega un papel tan importante en las operaciones y estrategias comerciales de las empresas hoy en día, ya que permite planificar campañas de publicidad más sólidas, con datos reales sobre los clientes y potenciales clientes de tu compañía.
Asimismo, además de para aumentar las ventas, también es útil la ciencia de datos dentro de una empresa para gestionar riesgos financieros, detectar transacciones fraudulentas, prevenir averías de equipos, bloquear ataques cibernéticos y otras amenazas de seguridad, etc. ¿Qué más se puede hacer en una organización con la ayuda de la Data Science?
- Optimizar cadenas de gestión de suministro.
- Mejorar la eficiencia.
- Reducir costes.
- Crear planes y estrategias comerciales.
En definitiva, las empresas actuales que no utilizan la ciencia de datos pierden oportunidades y corren más riesgos de tomar decisiones erróneas.
Casos de uso de ciencia de datos
La ciencia de datos permite predecir el comportamiento de los consumidores, reconocer patrones de consumo, detectar anomalías del sector y desarrollar sistemas de personalización a la hora de atender a los clientes.
Todas estas aplicaciones implican una gran variedad de usos de la ciencia de datos dentro del mundo empresarial, en acciones tan esenciales como las siguientes:
- Analítica de clientes
- Detección de fraude
- Gestión de riesgos
- Comercio de acciones (stock trading)
- Publicidad dirigida
- Personalización del sitio web
- Servicio al cliente
- Mantenimiento predictivo
- Gestión logística y de la cadena de suministro
- Seguridad cibernética
El proceso de análisis de la ciencia de datos puede tener mayor o menor dificultad, puesto que no siempre la información que se obtiene está bien estructurada y clasificada para resultar útil para una empresa. Por eso es importante que sean los especialistas (los conocidos como data scientists) en este campo quienes se ocupen de sacar el máximo provecho de los datos que manejan, como ocurre con los departamentos de recursos humanos que aplican el Big Data en su funcionamiento diario.
