Data Science en las industrias

El Data Science o Ciencia de Datos es la disciplina que estudia el origen, significado y utilidad de la información con el fin de crear estrategias empresariales. La Ciencia de datos combina ramas de estudio como las matemáticas, estadística y computación, machine learning o Big Data.nn nnCon el Data Science se extrae una cantidad amplia de datos para su tratamiento y así identificar patrones que ayuden a una organización ya sea en el diseño de producto, en la retención de clientes, marketing, o cualquier otra área para obtener una mayor competitividad y valor en el mercado.nn nnCada persona en el mundo genera un porcentaje de información día a día: Al navegar en redes sociales, cuando hacemos compras por internet o cuando leemos un artículo en la web. Todos estos datos, que en muchas ocasiones no somos conscientes de que producimos, son herramientas que en los últimos años han tomado especial relevancia para la innovación de las industrias.nn n

Ventajas del Data Science

n nnEl principal aporte de la ciencia de datos para las organizaciones es la posibilidad de tomar decisiones con base en resultados cuantificables. Dependiendo del objetivo que cada empresa le dé al uso del Data Science se puede conseguir una mayor eficiencia operativa, mejor rendimiento comercial, optimizar el flujo de trabajo, identificar público objetivo, por mencionar algunos.nn nnEl Data Science hace uso de otras disciplinas, como pudimos leer en la definición. Algunas de las más destacadas son la automatización de procesos y el machine learning. Con la manipulación de ciertos datos es posible enseñar a los sistemas de software y máquinas a realizar tareas repetidas con base en resultados pasados. Esto representa una eficiencia operativa y una optimización en tiempo y dinero para las organizaciones. nn nnEn tercer lugar, esta ciencia permite el diseño de productos y servicios personalizados y acordes a la demanda actual de los consumidores. Una vez más, con la ayuda del machine learning y el big data, es posible conocer el perfil de los usuarios y hacer recomendaciones en función de sus características lo que termina en una experiencia única que agrega valor en las personas.nn nnFinalmente, en el área de la salud, con tecnologías emergentes como la telemedicina, es posible mejorar los procesos médicos como diagnósticos y seguimiento de pacientes, así como la medicina preventiva basada en la historia clínica de las personas.nn nnLas aplicaciones del Data Science son muchas y aún se sigue explorando el alcance de esta disciplina en favor de la rentabilidad de las organizaciones.nn n

¿Cuál es el proceso de la Ciencia de datos?

n nnLa tarea de analizar datos mediante el Data Science es un proceso repetitivo más que lineal, pues la información va evolucionando así como los objetivos para los cuáles se acceden a los mismos. Sin embargo, en términos generales y para un proyecto de modelación de datos, el ciclo de vida del proceso es el siguiente:nn n

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• Planificación: En la parte inicial se debe definir el objetivo de un proyecto y lo que se espera conseguir al acceder e interpretar la información.

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• Construcción de un modelo de datos: Los científicos de datos construyen modelos autónomos apoyándose de bibliotecas de datos abiertas como las API.

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• Evaluación del modelo: En este punto se debe comprobar que el modelo sea capaz de arrojar los resultados esperados, es decir, que sean coherentes con el objetivo planteado al inicio del proyecto. 

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• Explicación del modelo: Se debe poder plasmar de forma cuantificable lo que está realizando el modelo internamente para poder trabajar sobre éste.

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• Implementación del modelo: El modelo de aprendizaje autónomo se implementa como API escalable y segura para desarrollarlo de una manera más fácil. 

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• Monitoreo: Aún después de haberlo probado y ponerlo en marcha, es importante que se tenga un monitoreo constante en caso de existir una anomalía o que el modelo esté recibiendo datos que sean obsoletos.

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