Ciencia de datos

La ciencia de datos es una disciplina que se centra en las estrategias y técnicas utilizadas para obtener información significativa a partir de grandes volúmenes de datos.

¿Qué es un científico de datos?

La mejor manera de definir la ciencia de datos es considerar lo que hacen los profesionales de la ciencia de datos. El papel de un científico de datos puede abarcar muchas de las siguientes funciones:

• Selección de fuentes de datos para el análisis con el fin de responder a preguntas como qué ha ocurrido y por qué.
• Aplicación de algoritmos, aprendizaje automático y técnicas de IA a conjuntos de datos para extraer su significado.
• Analizar los datos e interpretar los resultados consiguientes.
• Trabajar con ingenieros de datos para diseñar y optimizar canalizaciones de datos.
• Extraer conclusiones del análisis que puedan aplicarse a un problema empresarial.

¿En qué se diferencia la función de analista de datos de la de científico de datos?

El científico de datos es un superconjunto del analista de datos. Muchos científicos de datos comienzan su carrera como analistas que realizan tareas más mundanas, como recopilar y normalizar datos para su análisis. Los analistas de datos resuelven problemas empresariales utilizando datos. Un científico de datos utilizará los mismos datos para hacer predicciones que apoyen la función de estrategia empresarial o explorar datos para descubrir nuevas oportunidades.

Habilitar la empresa basada en datos

El análisis de datos ayuda a una empresa a tomar decisiones más informadas que las basadas en opiniones. Un buen científico de datos inferirá y probará varias hipótesis antes de compartir opiniones. Las empresas miran hacia el futuro, por lo que contar con un enfoque basado en la ciencia marca una gran diferencia a la hora de evaluar los riesgos y las posibles recompensas asociadas al lanzamiento de nuevas iniciativas empresariales, especialmente cuando se trata de justificar ante la alta dirección las medidas que deben tomarse. Es mucho más fácil predecir el comportamiento futuro de los clientes cuando se ha estudiado lo que han hecho en el pasado.

La ciencia de datos puede ayudar a las empresas a saber qué parámetros recopilar para mejorar la toma prise de décision en el futuro. También puede poner a prueba las decisiones simulando escenarios y prediciendo posibles resultados.

Ejemplos de ciencia de datos

A continuación se exponen algunos casos de uso que ilustran la aplicación de la ciencia de datos:

• En el sector de la logística, la ciencia de datos se utiliza para predecir la mejor ruta de reparto para que un conductor ahorre tiempo y combustible.
• Las agencias de calificación crediticia lo utilizan para respaldar las decisiones de préstamo puntuando las solicitudes de crédito. Este proceso se utiliza para garantizar una cartera de préstamos de riesgo equilibrado.
• Las aseguradoras utilizan la ciencia de datos para détection des fraudes y decidir el nivel de las primas cuando pujan por un negocio en sitios web de comparación de seguros. Este proceso puede incluir datos del historial de conducción de los clientes existentes, que pueden utilizar para fomentar o desincentivar la renovación.
• Los sitios de compras en línea aplican algoritmos de inteligencia artificial de ciencia de datos para hacer recomendaciones de productos basadas en compras anteriores y en el historial reciente de navegación en línea.
• Los sistemas de automatización del marketing utilizan datos basados en la intención para sugerir los siguientes pasos en el proceso de captación de clientes potenciales y agentes de ventas.
• Las empresas de tarjetas de crédito utilizan la ciencia de datos para detectar actividades potencialmente fraudulentas y advertir a los consumidores reteniendo las transacciones en tiempo real.
• En la producción de automóviles, el sistema de planificación de recursos puede adaptarse a las condiciones cambiantes controlando la reposición de la ubicación de las piezas en función de restricciones como el número de puertas de muelle disponibles y la proximidad del remolque con las piezas necesarias a una puerta disponible.
• La previsión meteorológica utiliza muchas variables y modelos para realizar predicciones precisas, incluidas imágenes por satélite, tendencias históricas estacionales y datos de sensores en tiempo real.
• En la investigación farmacéutica, los modelos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) prueban muchas alternativas al analizar los resultados de los ensayos clínicos antes de recomendar la vía más prometedora para el estudio.
• La agricultura se basa en la ciencia de datos para gestionar los cultivos mediante la información recogida por satélite y la fotogrametría basada en drones.
• Las fuerzas de seguridad también lo utilizan para analizar pruebas forenses, predicciones de delitos y dotación de personal policial.

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.