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¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer valor de los datos. Los científicos de datos combinan una variedad de habilidades, entre ellas estadísticas, informática y conocimiento empresarial, para analizar datos recopilados de la web, de teléfonos inteligentes, de clientes, sensores y otras fuentes.

La ciencia de datos revela tendencias y genera información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Los datos son el cimiento de la innovación, pero su valor proviene de la información que los científicos pueden extraer y luego utilizar a partir de los mismos.

 

Herramientas para científicos de datos

Los científicos de datos utilizan muchos tipos de herramientas, pero una de las más comunes son las libretas de código abierto, que son aplicaciones web para escribir y ejecutar códigos, visualizar datos y visualizar resultados, todo en el mismo entorno. Algunas de las libretas más populares son Jupyter, RStudio y Zepplin. Las libretas son muy útiles para realizar análisis, pero presentan ciertas limitaciones cuando los científicos de datos necesitan trabajar en equipo. Las plataformas de ciencia de datos surgieron para resolver este problema.

La ciencia y el crecimiento de los datos

La ciencia y el crecimiento de los datos

Ya que la tecnología moderna ha permitido la creación y almacenamiento de cantidades cada vez mayores de información, el volumen de datos se ha incrementado. Se estima que el 90% de los datos en el mundo se crearon en los últimos dos años. Por ejemplo, los usuarios de Facebook suben 10 millones de fotos por hora. Se estima que la cantidad de dispositivos conectados en el mundo y el Internet of Things (IoT) crezcan a más de 75 mil millones el 2025.

La gran cantidad de datos recopilados y almacenados por estas tecnologías puede generar beneficios transformadores para las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero solo si sabemos interpretarlos. Ahí es donde entra en acción la ciencia de datos.

Consulte esta infografía para obtener más información sobre datos y ciencia de datos.

El origen del científico de datos

El origen del científico de datos

Como especialidad, la ciencia de datos aun es nueva. Surgió de los campos del análisis estadístico y de la minería de datos. Data Science Journal debutó en 2002, a través de la publicación del Consejo Internacional para la Ciencia: Comité de Información para Ciencia y Tecnología. A mediados del 2008, surgía el título de científico de datos y rápidamente prosperaba su campo. Desde entonces, ha habido una escasez de científicos de datos, a pesar de que cada vez más colegios y universidades han comenzado a ofrecer grados en ciencia de datos.

Las tareas de un científico de datos pueden incluir el desarrollo de estrategias para analizar datos; la preparación de datos para su análisis; explorar, analizar y visualizar datos; construir modelos con datos al usar lenguajes de programación como Python y R; y desplegar modelos en aplicaciones.

El científico de datos no trabaja solo. De hecho, la ciencia de datos más efectiva se ejecuta en equipos. Además de un científico de datos, este equipo puede incluir un analista empresarial que define el problema, un ingeniero de datos que prepara los datos y su método de acceso, un arquitecto de TI que supervisa los procesos subyacentes y la infraestructura, y un desarrollador de aplicaciones que implementa los modelos o las salidas del análisis en aplicaciones y productos.

El método de transformación empresarial actual de la ciencia de datos

Las organizaciones están utilizando equipos de ciencia de datos para convertir los datos en una ventaja competitiva al perfeccionar los productos y servicios. Por ejemplo, las empresas analizan datos recopilados provenientes de los call centers para identificar a los clientes con posibilidad de retirarse; de esta forma, el marketing puede tomar medidas para retenerlos. Las empresas de logística analizan los patrones de tráfico, las condiciones climáticas y otros factores para mejorar los tiempos de entrega y reducir costes. Las empresas de atención sanitaria analizan los datos de las pruebas médicas y los síntomas reportados para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades con anticipación y tratarlas de manera más efectiva.

La mayoría de las empresas ha hecho de la ciencia de datos una prioridad y está realizando grandes inversiones en ella. En la última encuesta de Gartner a más de 3.000 directores de tecnología y sistemas, los encuestados clasificaron la analítica y la inteligencia empresarial como las tecnologías de diferenciación más importantes para sus organizaciones. Los directores de tecnología y sistemas encuestados consideran que estas tecnologías son las más estratégicas para sus empresas y, por lo tanto, están atrayendo nuevas inversiones.

Cómo se lleva a cabo la ciencia de datos

Cómo se lleva a cabo la ciencia de datos

El proceso de analizar y utilizar los datos es iterativo en lugar de lineal, pero así es como el trabajo fluye normalmente para un proyecto de modelado de datos:

  • Planificación: definir un proyecto y sus posibles resultados
  • Preparación: desarrollo del entorno de trabajo, asegurando que los científicos de datos cuenten con las herramientas adecuadas, así como también con el acceso a los datos correctos y otros recursos como el poder de la computación
  • Asimilación: carga de datos en el entorno de trabajo
  • Exploración: análisis, exploración y visualización de datos
  • Modelado: construcción, capacitación y validación de modelos para que funcionen según sea necesario
  • Implementación: implementación de modelos en producción

¿Quién supervisa el proceso de ciencia de datos?

¿Quién supervisa el proceso de ciencia de datos?

El proceso de ciencia de datos lo suelen supervisar tres tipos de responsables:

  • Responsables empresariales: estos gerentes trabajan con el equipo de ciencia de datos para definir el problema y desarrollar una estrategia para el análisis. Pueden ser los jefes de una línea de negocios como marketing, finanzas o ventas y contar con un equipo de ciencia de datos que les informe. Trabajan codo a codo con el responsable de ciencia de datos y TI para garantizar que los proyectos se entreguen.
  • Directores de TI: Los directores sénior de TI son responsables de la planificación de la infraestructura y de la arquitectura que asistirá a las operaciones de ciencia de datos. Supervisan continuamente las operaciones y la utilización de recursos para garantizar que los equipos de ciencia de datos operen de manera eficiente y segura. También pueden ser responsables de la creación y actualización de entornos para equipos de ciencia de datos.
  • Directores de ciencia de datos: Supervisan el equipo de ciencia de datos y su trabajo diario. Son creadores de equipos que pueden equilibrar el desarrollo del equipo con la planificación y la supervisión del proyecto.

Desafíos de la implementación de la ciencia de datos

A pesar de la promesa de la ciencia de datos y las grandes inversiones en equipos de ciencia de datos, muchas empresas no son conscientes del valor total de sus datos. En su carrera por contratar talentos y crear programas de ciencia de datos, algunas empresas han experimentado flujos de trabajo de equipo ineficientes, con varias personas que utilizan diferentes herramientas y procesos que no funcionan correctamente de forma conjunta. Sin una administración central más disciplinada, los ejecutivos podrían no obtener un retorno completo de sus inversiones. Este ambiente caótico presenta muchos desafíos.

Los científicos de datos no pueden trabajar de forma eficiente. Debido a que el acceso a los datos lo debe otorgar un administrador de TI los científicos de datos a menudo deben esperar demasiado los datos y los recursos que necesitan para analizarlos. Una vez que tengan acceso, el equipo de ciencia de datos podría analizar los datos a través de varias herramientas posiblemente incompatibles. Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto. Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses.

Los desarrolladores de aplicaciones no pueden acceder al machine learning utilizable. A veces, los modelos de machine learning que reciben los desarrolladores se deben recodificar o no están listos para implementarse en aplicaciones. Además, ya que los puntos de acceso pueden ser inflexibles, los modelos no se pueden implementar en todos los casos, y la escalabilidad queda a responsabilidad del desarrollador de la aplicación.

Los administradores de TI dedican demasiado tiempo al soporte. Debido a la proliferación de herramientas de código abierto, la TI tiene una lista cada vez mayor de herramientas que admitir. Un científico de datos en marketing, por ejemplo, podría usar herramientas distintas a las que usa un científico de datos en finanzas. Los equipos también pueden tener distintos flujos de trabajo, lo que significa que la TI debe reconstruir y actualizar continuamente los entornos.

Los responsables empresariales están muy alejados de la ciencia de datos. Los flujos de trabajo de la ciencia de datos no siempre están integrados en los procesos y en los sistemas de toma de decisiones empresariales, lo que dificulta que los responsables empresariales colaboren de manera inteligente con los científicos de datos. Si no cuentan con una integración mejor, a los responsables empresariales les resulta difícil comprender por qué toma tanto tiempo pasar del prototipo a la producción, y es menos probable que respalden la inversión de proyectos que consideran demasiado lentos.

La aparición de la plataforma de ciencia de datos

La aparición de la plataforma de ciencia de datos

Las empresas se dieron cuenta de que si no se contaba con una plataforma integrada, el trabajo de la ciencia de datos era ineficiente, inseguro y difícil de escalar. Esto provocó la aparición de plataformas de ciencia de datos. Estas plataformas son centros de software, alrededor de los cuales se lleva a cabo todo el trabajo de ciencia de datos. Una buena plataforma alivia muchos de los desafíos de la implementación de la ciencia de datos y ayuda a las empresas a convertir sus datos en información de forma más rápida y eficiente.

Con una plataforma centralizada, los científicos de datos pueden trabajar en un entorno de colaboración a través de sus herramientas favoritas de código abierto, con todo su trabajo sincronizado por un sistema de control de versiones.

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Los beneficios de una plataforma de ciencia de datos

Los beneficios de una plataforma de ciencia de datos

Una plataforma de ciencia de datos disminuye la redundancia e impulsa la innovación al permitir que los equipos compartan códigos, resultados e informes. Elimina los cuellos de botella en el flujo de trabajo al simplificar la administración y al utilizar herramientas, marcos e infraestructura de código abierto.

Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones. Los científicos de datos pueden acceder a herramientas, datos e infraestructura sin tener que esperar por la TI.

La demanda de plataformas de ciencia de datos ha explotado en el mercado. De hecho, se espera que la plataforma del mercado crezca a una tasa anual compuesta de más del 39% en los próximos años y se proyecta que alcance los 385 mil millones de dólares para el 2025.

Si está listo para explorar las capacidades de las plataformas de ciencia de datos, hay ciertas capacidades clave a considerar:

  • Elija una interfaz de usuario basada en proyectos que fomente la colaboración. . La plataforma debe fomentar que las personas trabajen en conjunto en un modelo, desde su concepción hasta el desarrollo final. Debe otorgar a cada miembro del equipo acceso de autoservicio a los datos y a los recursos.
  • Priorice la integración y la flexibilidad. Asegúrese de que la plataforma incluya soporte para las últimas herramientas de código abierto; proveedores comunes de control de versiones como GitHub, GitLab y Bitbucket; y una estrecha integración con otros recursos.
  • Incluya capacidades de nivel empresarial. Asegúrese de que la plataforma pueda escalar con su negocio a medida que crece su equipo. La plataforma debe contar con un alto grado de disponibilidad, tener controles de acceso robustos y admitir una gran cantidad de usuarios simultáneos.
  • Haga que la ciencia de datos se convierta en autoservicio. Busque una plataforma que elimine la carga de la TI e ingeniería y facilite a los científicos de datos la creación instantánea de entornos, el seguimiento de todo su trabajo y la implementación sencilla de modelos en producción.

Las empresas se esfuerzan por encontrar talentos de la ciencia de datos

Encontrar y contratar talentos es el desafío más grande al que se enfrentan las empresas cuando quieren usar la ciencia de datos para obtener una ventaja competitiva. En una reciente encuesta de la empresa McKinsey, la mitad de los ejecutivos de distintos países e industrias reportaron mayores dificultades a la hora de contratar talentos analíticos que cualquier otro tipo de habilidad. La retención también es un problema según el 40% de los encuestados.

McKinsey informa que hay escasez en otras categorías de analítica, además de los científicos de datos. En particular, hay escasez de trabajadores calificados que puedan traducir entre problemas empresariales y la aplicación adecuada de la ciencia de datos y trabajadores que sean expertos en la visualización de datos.

Indeed.com, Glassdoor y Bloomberg proporcionan más pruebas de que existe una demanda significativa de talentos en ciencia de datos:

  • Las publicaciones de empleo para científicos de datos en Indeed.com aumentaron un 75% entre enero de 2015 y enero de 2018. Las búsquedas de empleo para los puestos de científicos de datos aumentaron un 65%, según Bloomberg.
  • Glassdoor estima que la demanda de científicos de datos en 2018 superó la oferta en un 50%.
  • Glassdoor calificó al científico de datos como el trabajo principal en Estados Unidos por tercer año consecutivo.

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