Ciencia de datos: qué es, para qué sirve, ventajas y consejos

Con tanta información a la que tienes acceso actualmente, ¿te has preguntado lo que puedes lograr si la gestionas y analizas de la forma adecuada? Ya existe una disciplina que se enfoca en eso, precisamente, y queremos que empieces a familiarizarte con ella. Se llama ciencia de datos y, confía en nosotros, una vez que termines este artículo te darás cuenta de que aparece en todos lados.

¿Ya quieres empezar? Adelante.

¿Para qué sirve la ciencia de datos?

Gracias a las herramientas de inteligencia artificial y machine learning que se involucran en la ciencia de datos, es sencillo recopilar datos y clasificarlos de forma automática para analizarlos con el rigor que demanda este enfoque y esta disciplina.

Por eso se puede decir que es útil para prácticamente todo, desde la ciencia médica hasta la práctica legal en un despacho, porque ella se encarga de interpretar y darle sentido a la información que se tiene almacenada. Es decir, que extrae la utilidad de los datos para uno o varios objetivos determinados.

Mira lo que puede hacer para una empresa.

4 ventajas de la ciencia de datos para las empresas

• Puede predecir las necesidades de los clientes y ayudar a crear las innovaciones o mejoras que en verdad despertarán su interés.
• Identifica comportamientos clave, patrones que se pasan por alto, de los consumidores que todavía no son parte de la estrategia del negocio.
• Ayuda a tomar mejores decisiones porque utiliza la estadística y las matemáticas para interpretar los datos, así que no hay espacio para especulaciones o adivinanzas.
• También es una buena herramienta para reclutar talento que aumentará el valor de la organización, ya que implementa pruebas, procesos de selección y búsqueda de candidatos con herramientas automatizadas que analiza perfiles de manera más eficiente.

Ahora, veamos algunos consejos para aprovechar la ciencia de datos en el ámbito de los negocios.

5 tips para la ciencia de datos en los negocios

1. Ten en cuenta que la ciencia de datos se centra en las personas, no en las computadoras

Es posible que la primera idea que se tiene al escuchar «ciencia de datos» es una computadora y mucha información, nada más. Lo cierto es que eso es apenas parte de todo lo que significa implementarla en una empresa o negocio porque su objetivo principal es ayudar a que logre sus metas. Esas metas se establecen con base en los clientes y la forma en que una oferta resuelve sus problemas en cada etapa de su recorrido, ¿y qué tienen en común? Que siempre hay personas involucradas.

Desde el diseño de un producto, durante la creatividad que imagina cómo comunicarlo a su audiencia hasta el seguimiento de las transacciones para garantizar la satisfacción del cliente, las personas hacen la diferencia. Con ayuda de la ciencia de datos es que podrás alcanzar tus objetivos con creces, pero esto no significa que solamente se trata de ceros y unos, sino de aprovechar la información para hacer un mejor trabajo en el lado humano, que es el más importante.

2. Implementa la ciencia de datos de la mano del conocimiento sólido de la empresa y su negocio

Implementar la ciencia de datos de buenas a primeras es como caminar en el bosque a ciegas: no se llegará a ningún lado. Los responsables de aplicarla, los científicos de datos, deben comprender primero qué es lo que la empresa quiere alcanzar, cómo funciona su negocio, cuántas áreas están involucradas, cuáles son sus oportunidades de mejora, en dónde resalta por su calidad y demás aspectos clave.

De lo contrario, la interpretación de los análisis que consigan no tendrán utilidad alguna o sentido. Por eso recomendamos que haya un contexto previo, lo más detallado posible, gracias a una investigación del mercado en que se desarrolla el negocio y, mejor todavía, que haya interacciones con la gente involucrada. Lo que lleva al siguiente punto.

3. Recuerda que es vital tener en cuenta la experiencia de los colaboradores

Los científicos de datos deben contar con información sobre las experiencias de los colaboradores de las cuales obtendrán conclusiones acerca de lo que se puede mejorar en el trabajo, o en dónde hay que implementar nuevas estrategias.

La colaboración solamente nutre más a la ciencia de datos, y mientras más se familiarice el resto de las áreas con ella, mejor será el flujo de trabajo. Este tipo de sinergia da pie a un alineamiento sólido, en donde todos los que están en un proyecto conocen los términos, las metas, los responsables y tienen una comunicación eficiente.

4. Prioriza la seguridad

Por supuesto, es muy importante que se construya, o consolide, una cultura de seguridad de la información en toda la empresa. Los datos son de los recursos más valiosos de cualquier negocio, porque gracias a ellos entiende mejor a sus clientes y lo que buscan de las ofertas disponibles. Así que existe una regla ética para gestionarlos con la mayor transparencia que se pueda, y que se guarden sin el riesgo de perderlos o entregarlos a las manos incorrectas.

Al utilizar programas que automatizan y ayudan a manejar la información, es lógico que habrá ciertas vulnerabilidades. La recomendación es comprender primero cuáles son estos riesgos para tomar cartas en el asunto de manera preventiva y tener también un protocolo de acción en caso de que se detecte un error, de cualquier tamaño, en la seguridad.

5. Considera el uso de software de código abierto

Y ya que lo mencionamos en el punto anterior, vale la pena aclarar que los software de código abierto no son peligrosos, al menos no tanto como para descartar su uso. Una de sus grandes ventajas es que permiten la intervención de profesionales que optimizan sus herramientas en todos niveles, desde en la rapidez de análisis hasta en la protección de datos. Por lo tanto, es buena idea considerar que los perfiles de científicos de datos tengan habilidades con este tipo de código, ya que además pueden crear opciones que se ajusten a las necesidades particulares de una empresa o negocio.

A continuación, te recomendaremos algunos software que pueden interesarte y que es buena idea que conozcas para implementar la ciencia de datos en tu empresa.

5 software de ciencia de datos

1. Apache Hadoop

Imagen de Apache Hadoop

Este es un software de código abierto que facilita la resolución de problemas computacionales complejos y tareas intensivas de datos. Fue creado por la Fundación de Software Apache, por lo tanto cuenta con varias herramientas para la gestión de los trozos en los que divide la información para un mejor manejo.

2. TensorFlow

Imagen de TensorFlow

Google ofrece esta herramienta, que tiene buenas valoraciones cuando se trata de tareas relacionadas con el machine learning, como la creación de modelos estadísticos y visualización de datos.

3. BigML

Imagen de BigML

El objetivo de BigML es que una empresa logre tomar decisiones basándose en la interpretación de la información a la que tiene acceso. Así que permite que el intercambio de datos sea sencilla y que el aprendizaje automático se agilice.

4. Knime

Imagen de Knime

Otro software de código abierto, Knime funciona para el análisis de datos, presentación de informes e integración. Su interfaz es bastante amigable, así que no exige un alto nivel de conocimiento en programación para cargar datos, extraerlos o transformarlos.

5. RapidMiner

Imagen de RapidMiner

Esta plataforma se hizo pensando totalmente en los científicos de datos, así que está hecha para acompañarlos durante todo su trabajo, desde la preparación de la información hasta el análisis desplegado. Además, cuenta con otras herramientas que se complementan ya que cuenta con opciones para el aprendizaje automático y profundo, minería de datos y análisis predictivo.

Recuerda que la ciencia de datos poco a poco deja de ser algo opcional en el ámbito profesional. Como ya te mencionamos, cualquiera puede beneficiarse con ella y el talento de los científicos de datos se convierte en uno de los que más se buscan actualmente. Así que empápate más acerca del tema: será tu primer gran paso al respecto.