¿Sabías que, según las últimas estimaciones, el 90 % de los datos almacenados en los equipos de todo el mundo fueron creados en tan solo los 2 últimos años?
Esta explosión del volumen de los datos ha propiciado lo que se conoce como ciencia de datos, un campo que trata de aprovechar este nuevo paradigma tecnológico donde los datos se han convertido en el petróleo del siglo XXI.
En este artículo podrás aprender qué es la ciencia de datos, cómo funciona o cómo está transformando los negocios. También veremos cómo la nube pública está teniendo un papel relevante en todo esto.
¿Qué es la ciencia de datos o Data Science?
La ciencia de datos o Data Science es un campo de estudio que combina técnica de estadística, inteligencia artificial, análisis de datos y métodos científicos con el objetivo de extraer valor de los datos. Dicho de otra forma, trata de convertir números que por sí solo no tienen valor en información fundamental y valiosa para las empresas.
Los científicos de datos utilizan un variado conjunto de herramientas para analizar datos recopilados de diferentes fuentes: web, smartphones, sensores, e-commerce, maquinaria industrial, etc. Gracias al mundo conectado del IoT (Internet of Things) es posible recopilar grandes cantidades de datos de cualquier dispositivo para analizarlos y extraer la información interesante para nosotros.
Todo esto es posible, gracias en gran parte al cloud computing y la nube pública, ya que esta ofrece el acceso a las infraestructuras de tecnología necesarias. Equipos con alta capacidad de cómputo y almacenamiento que permiten limpiar, enriquecer, manipular y analizar datos a una gran velocidad.
Las aplicaciones y herramientas empleadas transforman datos ininteligibles en informes gráficos fáciles de interpretar. Los analistas de datos serán los encargados de revisar dichos en forma con el objetivo de buscar patrones que puedan ser relevantes. Esta es la información que permite mejorar la toma de decisiones, anticiparse a los problemas y encontrar nuevas oportunidades de negocio.
Ciencia de datos, IA y aprendizaje automático
La ciencia de datos es sin duda uno de los campos más emocionantes y con mayor proyección de futuro. Hasta ahora, los datos tan solo eran eso, miles de GB que se almacenaban en bases de datos sin ningún objetivo más allá de disponer de un histórico. Esto ha cambiado gracias al uso del Data Science y otras tecnologías como la Inteligencia Artificial.
La IA permite trabajar de una manera más rápida y precisa con los datos, ahorrándonos gran parte del trabajo. La IA es capaz de utilizar técnicas avanzadas de matemáticas o estadística de manera automatizada para resolver problemas complejos, aumentando así la productividad y la precisión en el tratamiento de los datos.
Además, la IA puede “adquirir nuevos conocimientos” a medida que va analizando grandes cantidades de datos, algo que se conoce como aprendizaje automático. Asimismo, es posible aplicar técnicas de aprendizaje más profundas conocidas como Deep Learning. Estas permiten que una IA tenga un profundo conocimiento de un sector específico y extraer así en cada ciclo información cada vez más precisa.
¿Por qué el Data Science está transformando los negocios?
El análisis de datos ofrece una forma de obtener beneficios transformadores para las empresas y sociedades de todo el mundo. La interpretación de grandes volúmenes de datos ofrece una ventaja competitiva que permite perfeccionar las estrategias de negocio, generar productos innovadores o mejorar la toma de decisiones.
La ciencia de datos ofrece grandes ventajas para las organizaciones que quieren seguir creciendo y mejorando la prestación de sus servicios. Los datos esconden información muy valiosa que puede pasar por alto a primera vista. Gracias a las técnicas utilizadas, es posible:
- Predecir con un alto porcentaje de acierto las necesidades de producción basándose en datos históricos.
- Detectar las necesidades de los clientes y mejorar los productos para aumentar su satisfacción.
- Identificar patrones de comportamiento para así incorporarlos a la estrategia de negocio.
- Mejorar la eficiencia y la productividad de la cadena de montaje o los tiempos de entrega gracias al análisis de los datos.
- Detectar problemas de manera temprana con el objetivo de solucionarlos incluso antes de que ocurran
- Descubrir nuevos patrones o tendencias que pueden ofrecer nuevas oportunidades de negocio.
- Evitar errores humanos y mejorar la eficiencia de la cadena de producción con el objetivo de reducir costes.
Data Science y Cloud Computing, dos tecnologías con un solo propósito
Según los datos recogidos por la prestigiosa consultora tecnológica Gartner, más de 3000 directores de IT considera en que la ciencia de datos es una de las tecnologías con mayor relevancia del presente y del futuro. Invertir en Data Science es una decisión estratégica por la que todas las organizaciones deberían apostar.
Disponer de los equipos y recursos necesarios para almacenar y procesar una gran cantidad de datos es complicado para empresas de pequeño y mediano tamaño. Sin embargo, es aquí donde entra la nube pública y su modelo de pago por uso. Crear un proceso de análisis de datos es hoy más accesible que nunca, y todo gracias al cloud computing.
Plataformas como Microsoft Azure y Amazon Web Services (AWS) proporcionan no solo las infraestructuras necesarias, sino que también las herramientas y marcos para realizar todo tipo de procesos relacionados con la ciencia de datos. Todo ello sin preocuparse del mantenimiento, instalación o reparación del hardware o el software asociado.
El acceso flexible y escalable que proporcionan los servicios de la nube pública ha sido sin duda clave en el ascenso del Data Science. Cualquier empresa puede poner en marcha estrategias de ciencia de datos con el objetivo de aprovechar el tesoro de los datos que generan y recopilan.
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