¿Qué es la ciencia de los datos en palabras simples?

La ciencia de los datos (o data science) es la aplicación de técnicas avanzadas de análisis y principios científicos para extraer información valiosa de los datos para la toma de decisiones empresariales, planificación estratégica y otros usos.

Es cada vez más importante para las empresas: las ideas que genera la ciencia de los datos ayudan a las empresas a aumentar su eficiencia operativa, identificar nuevas oportunidades de negocio y mejorar sus programas de marketing y ventas, entre otros beneficios. En definitiva, la ciencia de datos puede ayudar a que un negocio consiga ventajas competitivas sobre sus competidores.

La ciencia de los datos incorpora diversas disciplinas, entre las que destacan:

Ingeniería de datos
Preparación de datos
Minería de datos
Análisis predictivo
Aprendizaje automático (machine learning)
Visualización de datos
Estadísticas y matemáticas
Programación de software (habitualmente en python)

La ciencia de datos, es desarrollada principalmente por científicos de datos, aunque también puede inluir entre otros analistas de datos, profesionales de inteligencia de negocios (BI), analistas de negocios, ingenieros de datos y otros trabajadores que no tienen una formación formal en ciencias de datos.

En esta guía encontrarás más información sobre data science, por qué es importante para las empresas, cómo funciona, sus beneficios comerciales y los desafíos que plantea.

También encontrarás una visión general de las aplicaciones, herramientas y técnicas de la ciencia de datos, además de información sobre lo que hacen los científicos de datos y las habilidades que necesitan.

¿Por qué es importante la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos desempeña un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias empresariales. Por ejemplo:

La ciencia de los datos permite a las empresas crear planes y estrategias de negocio que se basan en un análisis del comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y la competencia. Sin ella, las empresas pueden perder oportunidades y tomar decisiones erróneas.
Ayuda a gestionar e identificar riesgos financieros, detección de transacciones fraudulentas...
Prevención de averías de equipos en plantas de fabricación y otros entornos industriales.
Las iniciativas de ciencia de datos pueden optimizar la gestión de las cadenas de suministro, los inventarios de productos, las redes de distribución y el servicio al cliente. Señalan el camino para aumentar la eficiencia y reducir los costes.
Proporciona información sobre clientes que ayuda a las empresas a crear campañas de marketing más efectivas y publicidad dirigida para aumentar las ventas de productos
En el entorno de la salud, sus usos incluyen diagnóstico de condiciones médicas, análisis de imágenes, planificación del tratamiento e investigación médicas
En el deporte, puede usarse para analizar el rendimiento de los jugadores y planificar estrategias de juego a través de la ciencia de datos.

Y esta no es una lista exhaustiva...

Como puedes ver la ciencia de datos es una disciplina que puede usarse ampliamente en el proceso de optimización y toma de decisiones de todo tipo de negocios y sectores.

Proceso y ciclo de vida de la ciencia de los datos

Los proyectos de ciencia de datos incluyen una serie de medidas de recopilación y análisis de datos que pueden dividirse en seis pasos principales:

Identificar una hipótesis relacionada con el negocio para probar.
Recopilar datos y prepararlos para el análisis.
Experimentar con diferentes modelos analíticos.
Elijir el mejor modelo y contrastarlo con los datos.
Presentar los resultados a los ejecutivos del negocio.
Implementar el modelo para uso continuo con datos nuevos.

Este proceso hace de la ciencia de datos un esfuerzo científico. Sin embargo, en las empresas corporativas, el trabajo de la ciencia de los datos siempre será más útil centrarse en realidades comerciales directas que pueden beneficiar al negocio.

Como resultado, los científicos de datos deberían colaborar con las partes interesadas de la empresa a lo largo del ciclo de vida del análisis.

Beneficios de la ciencia de los datos

En términos generales, uno de los mayores beneficios de la ciencia de los datos es facilitar una mejor toma de decisiones. Las organizaciones que invierten en ella pueden tener en cuenta pruebas cuantificables basadas en datos en sus decisiones comerciales.

Idealmente, estas decisiones basadas en datos conducirán a un rendimiento empresarial más sólido, ahorro de costos y procesos y flujos de trabajo empresariales más fluidos.

Los beneficios empresariales específicos de la ciencia de los datos varían dependiendo de la empresa y la industria. En las organizaciones orientadas a los clientes, por ejemplo, la ciencia de datos ayuda a identificar y refinar a los clientes objetivo. Los departamentos de marketing y ventas pueden extraer datos de clientes para mejorar las tasas de conversión y crear campañas de marketing personalizadas y ofertas promocionales que producen mayores ventas.

Aplicaciones de la ciencia de los datos y casos de uso

Las actividades comunes en las que participan los científicos de datos incluyen:

Modelado predictivo
Reconocimiento de patrones
Detección de anomalías
Clasificación, categorización y análisis de sentimientos
Desarrollo de tecnologías como motores de recomendación y sistemas de personalización
Inteligencia artificial (AI) en herramientas como chatbots o vehículos y máquinas autónomos.

Estas aplicaciones impulsan una amplia variedad de casos de uso en las organizaciones, incluyendo los siguientes:

Logística y gestión de la cadena de suministro
Reconocimiento de imagenes
Análisis y reconocimiento de voz
Procesamiento de idiomas naturales
Ciberseguridad
Diagnóstico médico
Análisis de clientes
Detección de fraudes
Gestión de riesgos
Publicidad específica
Servicios al cliente
Mantenimiento predictivo

Desafíos en la ciencia de los datos

Las vastas cantidades de datos que analiza la ciencia de datos aumenta la complejidad y el tiempo necesario para completar los proyectos.

Además, los científicos de datos trabajan con frecuencia con grupos de big data que pueden contener una variedad de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, complicando aún más el proceso de análisis.

Uno de los mayores desafíos es eliminar sesgo en conjuntos de datos y aplicaciones analíticas. Esto incluye problemas con los datos subyacentes en sí mismos y aquellos que los científicos de datos construyen inconscientemente en algoritmos y modelos predictivos.

Tales sesgos pueden distorsionar los resultados analíticos si no son identificados y abordados, creando hallazgos defectuosos que conducen a decisiones de negocios equivocadas. Peor aún, pueden tener un impacto perjudicial en grupos de personas, por ejemplo, en el caso de sesgo racial en los sistemas de IA.

Encontrar los datos adecuados para analizar es otro desafío.

En un informe publicado en enero de 2020, el analista Gartner Afraz Jaffri y cuatro de sus colegas de la consultora también citaron la elección de las herramientas adecuadas, la gestión de despliegues de modelos analíticos, la cuantificación del valor empresarial y el mantenimiento de modelos como obstáculos significativos.

¿Qué hacen los científicos de datos y qué habilidades necesitan?

El papel principal de los científicos de datos es analizar datos, a menudo en grandes cantidades, en un esfuerzo por encontrar información útil que pueda ser compartida con ejecutivos corporativos, gerentes de negocios y trabajadores, etc.

Los científicos de datos también crean herramientas y tecnologías de IA para su despliegue en diversas aplicaciones. En ambos casos, recopilan datos, desarrollan modelos analíticos y luego entrenan, prueban y ejecutan los modelos contra los datos.

Como resultado, los científicos de datos deben poseer una combinación de habilidades entre las que se encuentran la preparación de datos, minería de datos, modelado predictivo, aprendizaje automático, análisis estadístico, habilidades matemáticas, así como experiencia con algoritmos y programación por ejemplo, habilidades de programación en lenguajes como Python, R y SQL.

Muchos también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, tableros e informes para ilustrar los hallazgos analíticos.

Además de esas habilidades técnicas, los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades suaves incluyendo el conocimiento empresarial, la curiosidad y el pensamiento crítico. Otra habilidad importante es la capacidad de presentar información y explicar su significado de una manera que sea fácil de entender para los usuarios de negocios. Eso incluye capacidades de narración de datos para combinar visualizaciones de datos y texto narrativo en una presentación preparada.

Equipo de ciencia de datos

Algunas organizaciones optan por crear un sólo equipo, mientras que otras optan por varios equipos para manejar actividades de ciencia de datos.

En cualquier caso, lo que está claro es que hay mucho más potencial en el trabajo de un buen equipo cohesionado de científicos de datos que en el genio individual de cada uno de ellos

Dentro de estos equipos de científicos de datos se pueden encontrar las siguientes especialidades:

Desarrollador de visualización de datos: Esta persona trabaja con científicos de datos para crear visualizaciones y tableros utilizados para presentar resultados analíticos del negocio.
Traductor de datos: También llamado traductor de análisis, es un papel emergente que sirve como un enlace con las dependencias institucionales y ayuda a planificar proyectos y comunicar resultados.
Arquitecto de datos: Un arquitecto de datos diseña y supervisa la implementación de los sistemas subyacentes utilizados para almacenar y administrar datos para usos analíticos.

El equipo es dirigido comúnmente por un director de ciencia de datos, gerente de ciencia de datos o científico principal de datos, que puede informar al jefe de datos, director de análisis o vicepresidente de análisis. De este modo científico principal de datos es otro puesto de gestión que ha surgido en algunas organizaciones.

Algunos equipos de ciencia de datos están centralizados a nivel de la empresa, mientras que otros están descentralizados en unidades de negocio individuales o tienen una estructura híbrida que combina esos dos enfoques.

Tecnologías, técnicas y métodos de la ciencia de los datos

La ciencia de los datos depende en gran medida de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning). El aprendizaje automático es una forma de análisis avanzado en el que los algoritmos aprenden sobre conjuntos de datos y luego buscan patrones, anomalías o percepciones en ellos.

Utiliza una combinación de métodos de aprendizaje supervisados, no supervisados, semi supervisados y reforzados, con algoritmos que obtienen diferentes niveles de capacitación y supervisión de los científicos de datos.

También contiene aprendizaje profundo (deep learning), una derivación más avanzada del aprendizaje automático que utiliza principalmente redes neuronales artificiales para analizar grandes conjuntos de datos sin etiqueta.

Los modelos predictivos son otra tecnología básica de la ciencia de los datos. Los científicos de datos los crean ejecutando aprendizaje automático, minería de datos o algoritmos estadísticos contra conjuntos de datos para predecir escenarios de negocios y resultados o comportamientos probables.

En modelos predictivos y otras aplicaciones analíticas avanzadas, muestreo de datos a menudo se hace para analizar un subconjunto representativo de datos, una técnica de extracción de datos que está diseñada para hacer el proceso de análisis más manejable y menos lento.

Jupyter Notebook, una aplicación web para compartir documentos con código en python y R, ecuaciones y otra información
Herramientas de visualización de datos y bibliotecas, como Tableau, D3.js y Matplotlib.

Además, los proveedores de software ofrecen un conjunto diverso de plataformas de ciencia de datos con diferentes características y funciones. Eso incluye plataformas analíticas para científicos de datos cualificados, aprendizaje automático automático, plataformas que también pueden ser utilizadas por científicos de datos, y centros de trabajo y colaboración para equipos de ciencia de datos.

La lista de proveedores incluye Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Domino Data Lab, Google, H2O.ai, IBM, Knime, MathWorks, Microsoft, RapidMiner, SAS Institute, Tibco Software y entre otros.

Carrera profesional en ciencias de los datos

A medida que aumenta la cantidad de datos generados y recopilados por las empresas, también aumenta su necesidad de científicos de datos. Esto ha generado una gran demanda de trabajadores con experiencia o capacitación en ciencia de datos, lo que hace que a algunas empresas les resulte difícil ocupar vacantes de trabajo.

En una encuesta realizada en 2020 por la subsidiaria de Google Kaggle, que dirige una comunidad en línea para los científicos de datos, el 51% de los 2.675 encuestados empleados como científicos de datos dijeron que tenían un máster de algún tipo, mientras que el 24% tenía un título de licenciatura y el 17% tenía un doctorado. En la actualidad, muchas universidades ofrecen programas de pregrado y postgrado en ciencias de datos, que pueden ser el camino hacia el empleo.

Además de los programas académicos, los futuros científicos de datos pueden realizar y cursos en online en webs educativos como Coursera y Udemy.

En diciembre de 2020, el sitio de búsqueda de empleo y revisión de empresas de Glassdoor enumeró un salario base promedio de $113,000 para los científicos de datos en los Estados Unidos, con un rango de $83,000 a $154,000. El salario promedio para un científico de datos senior era de $134,000.

Cómo las industrias dependen de la ciencia de los datos

Antes de convertirse en proveedores de tecnología, Google y Amazon eran los primeros usuarios de la ciencia de los datos y del análisis de big data para aplicaciones internas, junto con otras compañías de Internet y comercio electrónico como Facebook, Yahoo y eBay.

Ahora, la ciencia de los datos está muy extendida en organizaciones de todo tipo.

Entretenimiento: La ciencia de los datos permite a los servicios de streaming rastrear y analizar lo que los usuarios ven, lo que ayuda a determinar los nuevos programas de televisión y películas que producen. Los algoritmos basados en datos también se utilizan para crear recomendaciones personalizadas basadas en el historial de visualización de un usuario.

Otros usos de la ciencia de los datos, en áreas como la ciberseguridad, el servicio al cliente y la gestión de procesos empresariales, son comunes en diferentes industrias. Un ejemplo de esto último es la asistencia en Contratación de empleados y adquisición de talentos: Analíticamente se pueden identificar las características comunes de los mejores artistas, medir la eficacia de las ofertas de empleo y proporcionar otra información para ayudar en el proceso de contratación.

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Para ampliar y profundizar en algunos de los conceptos que ya hemos tratado en este artículo, te recomendamos leer algunos de los siguientes artículos que te ayudarán a consolidar conceptos y aprender más sobre la ciencia de datos.