¿Qué es la ciencia de datos o mejor conocida como Data Science?

La ciencia de datos se sitúa en la confluencia de diversas disciplinas, siendo un campo interdisciplinario que fomenta la sinergia entre múltiples áreas del conocimiento, entre las que se incluyen el método científico, la estadística, las matemáticas, el análisis de datos, la inteligencia artificial y la computación, entre otros. Su principal objetivo es la recopilación, modelado, análisis y abstracción de datos, permitiendo así una comprensión profunda de los desafíos a los que se enfrentan las organizaciones en su entorno. Al mismo tiempo, se otorga un valor inestimable a uno de los recursos más valiosos de las organizaciones: los datos, los cuales se consideran el petróleo del siglo XXI. 

El papel fundamental del científico de datos en la empresa.

El científico de datos desempeña un papel crucial al combinar técnicas avanzadas de ciencia de la computación y estadística con el fin de interpretar, analizar y gestionar los datos existentes en una empresa. Su labor diaria implica la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, procesos de inteligencia artificial, reconocimiento de patrones y construcción de modelos de probabilidad para la predicción de hipótesis. 

Estas responsabilidades abarcan el desarrollo de diversas estrategias para analizar los datos, y es fundamental llevar a cabo este proceso de manera precisa y rigurosa. Para lograrlo, se emplean métodos como la extracción y preparación de los datos, su posterior transformación y visualización. 

En el transcurso de un proyecto de ciencia de datos, se evidencia que el enfoque más efectivo se basa en el trabajo en equipo, donde todos los participantes aportan desde su experiencia y dominio de las técnicas requeridas al proceso de construcción. Este enfoque colaborativo maximiza los resultados y garantiza un enfoque integral para abordar los desafíos y oportunidades que se presentan en el análisis y utilización de los datos en la empresa.

Fundamentos esenciales en ciencia de datos.

La ciencia de datos, al igual que otras ramas de la ciencia de la computación, requiere un sólido dominio de conceptos teóricos para llevar a cabo eficientemente los procesos necesarios en un flujo de trabajo de datos. En este sentido, existen conceptos fundamentales que constituyen la base de esta disciplina, entre los cuales se destacan: 

• Estadística inferencial. 
• Minería de datos. 
• Inteligencia artificial. 
• Aprendizaje automático. 
• Analítica predictiva. 
• Aprendizaje profundo. 
• Ingeniería de características. 

Independientemente del alcance de un proyecto en ciencia de datos, es de vital importancia utilizar metodologías ágiles y herramientas adecuadas para llevar a cabo de manera eficiente un proceso específico y alcanzar los objetivos planificados. Entre las técnicas más ampliamente utilizadas se encuentran:

• CRISP-DM (Cross Industry Standard Process For Data Mining): un proceso estándar de la industria que guía el desarrollo de proyectos de minería de datos. 
• KDD (Knowledge Discovery in Databases): un enfoque que se centra en descubrir conocimiento útil a partir de grandes conjuntos de datos. 
• SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Assess): un ciclo de trabajo que abarca desde la muestra y exploración de los datos, hasta su modificación, modelado y evaluación.

La aplicación adecuada de estos conceptos y metodologías constituye un fundamento sólido para el éxito en el campo de la ciencia de datos, permitiendo un análisis efectivo y la obtención de información valiosa a partir de los datos.

Aplicaciones versátiles de la ciencia de datos

La ciencia de datos se aplica en una amplia variedad de áreas específicas, donde su integración permite desarrollar modelos que mejoran la toma de decisiones en las organizaciones. A continuación, se presentan cuatro áreas generales en las que la ciencia de datos despliega su potencial: 

• Salud: La ciencia de datos desempeña un papel fundamental en el ámbito de la salud, permitiendo el análisis de grandes conjuntos de datos médicos para identificar patrones, predecir enfermedades, optimizar tratamientos y mejorar la atención al paciente. Además, facilita la gestión eficiente de registros médicos, la monitorización de la salud en tiempo real y el desarrollo de sistemas de diagnóstico asistido por computadora. 

• Procesos comerciales: Es ampliamente utilizada en el ámbito empresarial para optimizar procesos comerciales, como la gestión de inventarios, la segmentación de clientes, la personalización de recomendaciones, la detección de fraudes y la optimización de precios. Al analizar los datos disponibles, se obtiene una comprensión profunda de los patrones de consumo, las preferencias de los clientes y las tendencias del mercado, lo que permite tomar decisiones informadas y estratégicas. 

• Ciencias sociales: La ciencia de datos ha encontrado aplicaciones en las ciencias sociales, donde se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos sociales, encuestas, redes sociales y registros gubernamentales. Esto proporciona información valiosa para comprender el comportamiento humano, predecir tendencias sociales, identificar patrones demográficos y mejorar políticas públicas en áreas como la educación, la economía, la seguridad y el bienestar social. 

• Procesos productivos: También tiene un impacto significativo en los procesos productivos, como la industria manufacturera y la cadena de suministro, ya que se pueden identificar oportunidades de mejora en la eficiencia de la producción, la calidad del producto, el mantenimiento predictivo de maquinaria y la optimización de la cadena de suministro, lo que conduce a una mayor productividad y reducción de costos. 

Estas son solo algunas de las áreas en las que la ciencia de datos encuentra aplicaciones destacadas. Esta se posiciona como un campo interdisciplinario en constante crecimiento, que desempeña un papel fundamental en diversas áreas de la sociedad y los negocios. Su aplicación permite la interpretación, análisis y gestión efectiva de grandes volúmenes de datos, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones informadas y estratégicas. Desde la mejora de la atención médica y los procesos comerciales hasta la comprensión de las dinámicas sociales y la optimización de los procesos productivos, la ciencia de datos se ha convertido en una herramienta esencial para impulsar el progreso y la eficiencia en el siglo XXI. A medida que la tecnología y los conocimientos continúan avanzando, se espera que la ciencia de datos siga desempeñando un papel crucial en la transformación de la sociedad y la generación de impactos significativos en múltiples campos. 

Fuentes: Lemus-Delgado, D., & Pérez Navarro, R. (2020). Ciencia de datos y estudios globales: aportaciones y desafíos metodológicos. Colombia Internacional, (102), 41-62.