¿Qué es la ciencia de datos?

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

¿Qué es un científico de datos?

La mejor forma de definir la ciencia de datos es analizar qué hacen los profesionales de este campo. Las funciones de un científico de datos pueden abarcar muchas de las siguientes tareas:

• Seleccionar fuentes de datos para el análisis con el fin de responder a preguntas como «¿qué ocurrió?» y «¿por qué?».
• Aplicar algoritmos, aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial a conjuntos de datos para extraer información de ellos.
• Analizar los datos e interpretar los resultados obtenidos.
• Colaborar con los ingenieros de datos para diseñar y optimizar los flujos de datos.
• Extraer conclusiones del análisis que puedan aplicarse a un problema empresarial.

¿En qué se diferencia el puesto de analista de datos del de científico de datos?

El puesto de científico de datos es un superconjunto del de analista de datos. Muchos científicos de datos comienzan su carrera como analistas, realizando tareas más rutinarias, como la recopilación y normalización de datos para su posterior análisis. Los analistas de datos resuelven problemas empresariales utilizando datos. Un científico de datos utilizará esos mismos datos para realizar predicciones que respalden la estrategia empresarial o para explorar los datos con el fin de descubrir nuevas oportunidades.

Hacer posible la empresa basada en datos

El análisis de datos ayuda a una empresa a tomar decisiones más fundamentadas que las basadas en opiniones. Un buen científico de datos deducirá y pondrá a prueba diversas hipótesis antes de compartir sus opiniones. Las empresas tienen una visión de futuro, por lo que contar con un enfoque científico marca una gran diferencia a la hora de evaluar los riesgos y las posibles ventajas asociados al lanzamiento de nuevas iniciativas empresariales, especialmente a la hora de justificar ante la alta dirección las medidas que es necesario adoptar. 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 comprender qué indicadores deben recopilar para mejorar la toma de decisiones en el futuro. También permite evaluar las decisiones mediante la simulación de escenarios y la predicción de posibles resultados.

Ejemplos de ciencia de datos

A continuación se presentan algunos casos prácticos 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 que debe seguir un conductor con el fin de ahorrar tanto combustible como tiempo.
• Las agencias de calificación crediticia lo utilizan para respaldar las decisiones sobre préstamos mediante la puntuación de las solicitudes de crédito. Este proceso se emplea para garantizar una cartera de préstamos con un riesgo equilibrado.
• Las aseguradoras utilizan la ciencia de datos para detectar fraudes y fijar los niveles de las primas a la hora de competir por la captación de clientes en los comparadores de seguros en línea. Este proceso puede incluir datos sobre el historial de conducción de los clientes actuales, que pueden utilizar para fomentar o disuadir la renovación.
• Las páginas web de compras en línea utilizan algoritmos de inteligencia artificial basados en la ciencia de datos para ofrecer recomendaciones de productos en función de las compras anteriores y del historial de navegación reciente.
• Los sistemas de automatización del marketing utilizan datos basados en la intención para sugerir los siguientes pasos en el proceso de interacción tanto a los clientes potenciales como a los agentes de ventas.
• Las entidades emisoras de tarjetas de crédito utilizan la ciencia de datos para detectar actividades potencialmente fraudulentas y alertar a los consumidores reteniendo las transacciones en tiempo real.
• En la producción automovilística, el sistema de planificación de recursos puede adaptarse a las condiciones cambiantes controlando la reposición de los contenedores de piezas en función de restricciones como el número de puertas de carga disponibles y la proximidad del remolque a las piezas necesarias y a una puerta disponible.
• La predicción meteorológica utiliza numerosas variables y modelos para obtener previsiones precisas, entre los que se incluyen imágenes de satélite, tendencias estacionales históricas y datos de sensores en tiempo real.
• En la investigación farmacéutica, los modelos de aprendizaje automático (ML) evalúan numerosas alternativas al analizar los resultados de los ensayos clínicos antes de recomendar la vía más prometedora para el estudio.
• La agricultura recurre a la ciencia de datos para gestionar los cultivos utilizando la información recopilada mediante fotogrametría por satélite y con drones.
• Las fuerzas del orden también lo utilizan para analizar pruebas forenses, realizar predicciones sobre la delincuencia y gestionar la dotación de personal policial.

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

La plataformaActianData Intelligenceha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos saber de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian ofrece información en tiempo real sobre las estructuras y los flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a vincular los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para adaptarse a los ecosistemas de datos en constante evolución, lo que garantiza un uso coherente, inteligente y seguro de los datos en toda la empresa.Solicita tu demostración personalizada.