¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio de datos con el objetivo de obtener información significativa para un negocio. Este enfoque combina principios y prácticas de los campos de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería informática para analizar grandes cantidades de datos.

Esta disciplina es importante ya que gracias a ella las empresas y organizaciones modernas, pueden recopilar información y almacenarla de manera automática. El avance de las compras en línea, la banca online, los datos en la nube… recopilan una cantidad inimaginable de información. Esto hace que las empresas dispongan de volúmenes de datos inabarcables para un ser humano, por ello es imprescindible la figura del data science para poder manejar todos estos datos.

¿Dónde surgió y hacia dónde va la ciencia de datos?

Aunque el término “ciencia de datos” no es nuevo, su significado ha cambiado a lo largo del tiempo. El término surgió en la década de los 60 como un nombre alternativo a la estadística.

A comienzos del siglo XXI, este término fue cambiando su significado, ya que con el crecimiento de internet, empezó a ser necesaria una figura híbrida entre estadístico e informático, de esta manera surge la ciencia de datos o data science. No fue hasta finales de 2010 cuándo este término comenzó a reconocerse en el ámbito académico.

El crecimiento de esta ciencia desarrolló la inteligencia artificial y el machine learning, que han conseguido que procesar grandes cantidades de datos sea un proceso rápido y eficiente. Tras la crisis de la COVID-19 el negocio en línea tuvo un crecimiento exponencial, siendo a día de hoy cada vez más necesario la figura de un científico de datos en las empresas, que gestione toda la información que reciben al día a día y creé algoritmos de predicción, aplicaciones de reconocimiento, sistemas de recomendación…

¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?

Ahora que conocemos un poco qué es la ciencia de datos, la pregunta del millón, ¿para qué sirve? A continuación os vamos a explicar las principales cuatro tareas que se realizan gracias al data science:

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1. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha sucedido o está sucediendo en el entorno. Contiene visualizaciones de datos como gráficos o tablas generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de hoteles registra datos como la cantidad de habitaciones reservadas cada día. El análisis descriptivo revelará los picos y valles de las reservas, así como los meses en los que más demanda hubo.

2. Análisis de diagnóstico

Con este análisis se pretende entender qué está ocurriendo o ha ocurrido. Para ello utiliza el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos. Su finalidad es descubrir patrones. Por ejemplo, el servicio de reserva de habitaciones se puede analizar porqué un mes el rendimiento ha sido mucho más alto, esto nos puede revelar que el perfil de cliente, está reservando en ese hotel por un concierto que se da en esa ciudad concretamente.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza datos históricos para proporcionar predicciones precisas sobre posibles patrones de datos futuros. Esto incluye técnicas como el aprendizaje automático, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada uno de estos métodos, las computadoras están entrenadas para invertir las relaciones causales en los datos. Por ejemplo, el equipo de servicio del hotel puede usar la ciencia de datos al comienzo de cada año para predecir los patrones de reserva de habitaciones del próximo año. Un programa informático o algoritmo puede examinar datos anteriores y predecir las reservas más populares para ciertos meses. Anticipándose a las futuras necesidades de los clientes, el hotel podría comenzar a orientar los anuncios específicamente a ciertos eventos a partir de febrero.

4. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. No solo predice lo que podría suceder, sino que también sugiere la mejor respuesta a ese resultado. Puede analizar los impactos potenciales de diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Utiliza análisis de gráficos, simulación, procesamiento de eventos complejos, redes neuronales y motores de recomendación de aprendizaje automático.

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