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Ciencia de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

Simplificado al máximo, la ciencia de datos es la disciplina que se encarga de obtener insights de valor de una cierta información. Esta información puede tener multitud de formatos (lingüística, numérica, audiovisual…) y provenir de infinitas fuentes, como la web, los smartphones, los clientes o los sensores de IoT.

La ciencia de datos es la disciplina que se encarga de recopilar toda esta información, almacenarla, estructurarla, presentarla, extraer información de valor de ella y utilizarla para predecir tendencias futuras.

La ciencia de datos o data science es la disciplina tecnológica que estudia los datos para plantear preguntas y obtener respuestas sobre una variable: qué ha pasado con ella, por qué ha sido, qué podría ocurrir en el futuro y qué se puede hacer en ese escenario.

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Ciencia de datos y análisis de datos​

La disciplina de la ciencia de datos se puede dividir en varios departamentos que se enfocan en una parte del trabajo con datos:

  • Obtención
  • Almacenamiento
  • Transformación

Por su parte, el análisis de datos es el componente de data science centrado exclusivamente en someter a los datos a preguntas y operaciones para obtener conclusiones sobre el pasado o realizar análisis predictivos del futuro.

Ciencia de datos y big data

El big data es el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. 

Por su parte, la ciencia de datos se vale del big data y su análisis, para, mediante la aplicación de diferentes métodos de análisis y estudio, resolver problemas complejos y realizar predicciones. Además, la ciencia de datos utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para enseñar a los ordenadores y obtener predicciones precisas.

Por lo tanto, el big data es una parte fundamental de la cual la ciencia de datos se vale para llevar a cabo su función. 

Los datos son la nueva ciencia. El big data son las respuestas.

Ejemplos de big data en empresas

Los usos del big data son actualmente casi infinitos.

En el sector de la construcción, por ejemplo, podemos usar los datos para prevenir fatigas y lesiones en las infraestructuras, reducir riesgos, mejorar la seguridad, optimizar recursos o simular la realidad utilizando digital twins.

El big data se usa tanto por grandes compañías como en PYMEs para labores como: mejorar la experiencia de cliente, cadenas de suministro inteligentes, reducir tiempos y optimizar recursos o construir y remodelar fábricas más modernas y eficientes. 

Incluso en el deporte rey, el big data en el fútbol es ya una realidad. Se utiliza para tomar decisiones técnicas basadas en datos, nuevos modelos de negocio en estadios y para espectadores, predicciones o análisis de resultados.

Puedes encontrar muchos más ejemplos del uso del big data en este artículo

La computación en la nube (los entornos cloud) es fundamental para las empresas, ya que favorece la recolección y la veracidad de los datos.

Ciencia de datos e Inteligencia Artificial

Como hemos visto, la ciencia de datos es un área de trabajo interdisciplinar que incluye procesos para recopilar, preparar, analizar, visualizar (visualización de datos) y modelar datos.

Mientras que la IA son algoritmos preparados para realizar funciones, imitar el comportamiento humano y aprender de la experiencia La mayor aproximación por intentar imitar el comportamiento del cerebro son las redes neuronales y el aprendizaje profundo (neural networks and deep learning).

Por lo tanto, la ciencia de datos hace uso de técnicas de Inteligencia Artificial para realizar sus análisis y predicciones de manera más sencilla y eficiente.

Herramientas de análisis de datos

Contar con las herramientas adecuadas es fundamental para lograr los mejores resultados.

La mayoría de las aplicaciones funcionan de una manera similar y su uso es fundamental para el trabajo con grandes cantidades de datos. Además, permiten mostrar la información de manera entendible para todos las personas implicadas en la toma de decisiones.

Algunas de las herramientas de análisis de datos más utilizadas son:

  • Microsoft Power BI
  • Tableau
  • Looker
  • SAS
  • ThoughtSpot
  • Qlik
  • Salesforce
  • Sisense

Trabajar en Big Data o Data science

¿Qué es un data scientist?

Un Data Scientist o científico de datos, es la persona dedicada a recolectar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos para extraer la información importante de ellos y presentarlos a la empresa para la toma de decisiones.

Estos son algunos de los perfiles profesionales asociados al mundo de la ciencia de datos y el Big Data:

Actualmente, es una de las profesiones más demandadas en España y en todo el mundo y además, es una de las mejor remuneradas. Además, cuenta con su propio Grado en Ciencia de Datos en las universidades.

¿Qué beneficios tiene la ciencia de datos?

Las ventajas del uso de la ciencia de datos son muy variadas. 

La ciencia de datos mejora las predicciones gracias al uso de machine learning e IA, permite realizar análisis de situaciones futuras mucho más precisos y acertados. Ayudando así a la toma de decisiones y haciéndola más sencilla

También contribuye a la seguridad y veracidad de los datos en las compañías. De hecho, se utiliza para identificar fraudes o conductas reiteradas fraudulentas.  

Además, favorece especialmente áreas de la empresa como marketing y ventas, ya que permite identificar clientes y  públicos objetivos y sus características para mejorar la experiencia del cliente

Las ventajas son casi ilimitadas, dependiendo del tipo de negocio la ciencia de datos se puede aplicar a casi cualquier ámbito para obtener beneficios notables.

Implementar data science

Implantar un modelo de data science es un proceso complicado que debe llevar unas marcadas pautas y de manera planificada para garantizar su éxito.  

  • Planificación: trazar un proyecto sabiendo ¿Qué queremos conseguir? Posibles resultados que queremos obtener
  • Creación de un modelo: es necesario establecer las herramientas más adecuadas con las que se a trabajar en función de las necesidades, así como el acceso y la obtención de los datos. 
  • Evaluación y explicación: consiste en el análisis del modelo creado basándose tanto en los resultados obtenidos como en el funcionamiento del mismo. 
  • Despliegue: es el proceso de implementaciones modelo, que normalmente se hace de forma escalada. 
  • Supervisión: es el seguimiento de los modelos creados para garantizar el buen funcionamiento, además, de comprobar la validez de los datos. 

El futuro de la ciencia de datos

El uso e innovación en inteligencia artificial y machine learning hacen que la ciencia de datos sea una disciplina con un futuro prometedor. 

Es un sector joven, pero que ya ha creado una gran número de formaciones (máster en ciencia de datos y grado en ciencia de datos) y puestos de trabajos consolidados, sus resultados son evidentes, por lo que en los próximos años se espera un gran crecimiento de todo el ecosistema relacionado con la ciencia de datos. 

Por eso, para los próximos años es segura su continua mejora, innovación, incorporación a nuevos sectores y nuevas aplicaciones de esta disciplina.

Uno de los mayores expertos en ciencia de datos, Andrew Ng, llega afirmar que la ciencia de datos es la nueva electricidad, comparando la revolución que supuso el descubrimiento de esta para nuestra civilización. 

Una solución con ciencia de datos

Recursos: aprende sobre data lake

Para sacar el máximo partido a la ciencia de datos es necesario una solución para gestionar los datos. Una de las mejores opciones es un lago de datos. 

Te contamos todo lo que tienes que saber sobre un intelligent data lake en este ebook.

Expertos en ciencia de datos que tienes que conocer

Estos son algunos de los más famosos expertos en data science del momento.

  • Andrew Ng. Es uno de los mayores expertos en el aprendizaje profundo, cofundador de la plataforma Coursera y director de proyectos muy importantes como Google Brain. 

  • Ian Goodfellow. Conocido por ser el fundador de deeplearningbook.org y por sus interesantes comentarios y artículos compartidos en su cuenta de Twitter.

  • Ronald van Loon. Considerado uno de las 10 personas más influyentes globales en big data, analítica, IoT, BI y ciencia de datos. Cuenta con más de 240.000 seguidores en Twitter.

  • Merv Adrian. Vicepresidente y analista de Gartner con más de 30 años trabajando en IT. Es el principal analista de Gartner para Microsoft y está especializado en el mapeo de los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS), Big Data y las oportunidades de productos NoSQL. 

  • Vincent Granville.  Cofundador y científico de datos ejecutivo de Data Science Central. Sus artículos se pueden encontrar en los principales blogs sobre data science hablando de big data, aprendizaje profundo, analítica o modelos predictivos. 

  • Bernard Marr. Experto en big data y analítica, consultor de rendimiento estratégico, orador y autor de artículos regularmente en Forbes. Autor de varios libros como Data Strategy. How to Profit from a World of Big Data, Analytics, and the Internet of Things.

Herramientas ETL

ETL, o Extracción, Transformación y Carga, es vital en la ingeniería de datos. Herramientas ETL automatizan flujos para gestionar datos complejos, asegurando coherencia y calidad en la información. Esencial en el procesamiento y análisis de datos.

Las Herramientas ETL más utilizadas son:

  • Integrate.io
  • PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage
  • Oracle Data Integrator
  • Apache Airflow
  • AWS Glue
  • Azure Data Factory
  • Google Cloud Dataflow
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