Ciencia de datos

¿Qué es data science?

Data science, o ciencia de datos, es una forma de estadística aplicada que incorpora elementos de las ciencias informáticas y las matemáticas para extraer insights de datos cuantitativos y cualitativos.

Las herramientas y tecnologías que se utilizan en data science incluyen algoritmos y marcos de aprendizaje automático, así como lenguajes de programación y bibliotecas de visualización.

Un científico de datos combina programación, matemáticas y conocimiento del dominio para responder preguntas utilizando datos.

¿Por qué es importante data science?

Las prácticas relacionadas con data science mantienen la competitividad y aumentan la productividad de las empresas.

Las organizaciones que priorizan data science descubren tendencias y oportunidades que podrían haber pasado desapercibidas si hubieran decidido no acceder a los datos que tenían disponibles. Los insights obtenidos a través de data science pueden tener un gran impacto en los resultados comerciales.

Data science extrae información útil de conjuntos de datos grandes y pequeños. Aunque se necesitan grandes cantidades de datos para entrenar los sistemas de inteligencia artificial (IA), data science puede ayudar incluso con los conjuntos de datos pequeños.

Por ejemplo, los comerciantes minoristas solían prever el inventario para sus tiendas según las ventas de dicha tienda. Cuando las tiendas cerraron por la pandemia de COVID-19, los comerciantes tuvieron que cambiar sus métodos de previsión porque la cantidad y el tipo de datos disponibles cambiaron.

Cuando solo hay una cantidad pequeña de datos que observar, data science proporciona insights por medio de prácticas como la generación de datos artificiales y sintéticos, el aprendizaje de transferencia y el aprendizaje conjunto.

Data science también permite que una organización se vuelva más resistente. En este mundo tecnológico en el que las cosas pueden cambiar en tan solo un momento, las empresas deben poder adaptarse y responder con rapidez para sobrevivir, y utilizar data science puede ayudar a facilitar eso.

Muchas organizaciones utilizan data science porque tiene muchísimas aplicaciones específicas para cada sector. Las organizaciones que no la aprovechan corren el riesgo de quedarse atrás o de cerrar completamente.

Ciclo de vida de data science

Es un proceso cíclico. Su ciclo de vida se puede desglosar en los siguientes pasos:

Experiencia en el tema: en primer lugar, un científico de datos debe tener una comprensión básica del tema o problema que está intentando explorar, de modo que pueda formular preguntas significativas sobre él. La naturaleza de data science es buscar explicaciones de por qué las cosas son como son. Una base de experiencia en el tema define la necesidad de un proyecto de data science y conduce a tomar decisiones más fundamentadas y basadas en datos.

Adquisición de datos: el siguiente paso en el ciclo de data science es recopilar los datos correctos para ayudar a responder la pregunta definida. Es posible que los datos se encuentren en diversos lugares o que sea difícil acceder a ellos según el conjunto de habilidades de una persona. Sin embargo, el éxito del resto del proceso de data science depende de la calidad de los datos recopilados en este paso y de qué tan bien estén preparados.

Preparación de datos: la preparación de datos es el paso que requiere más tiempo (y es posiblemente el más importante) del ciclo de data science. Como dice el dicho: “basura entra, basura sale”. Los datos deben limpiarse y combinarse correctamente antes del análisis. Esto podría incluir la integración de fuentes de datos dispares y el manejo de valores faltantes y atípicos, entre otros. Durante este paso iterativo, un científico de datos podría darse cuenta de que debe retroceder y recopilar más datos.

Exploración de datos: La exploración de los datos implica identificar y comprender los patrones en un conjunto de datos. Una vez que los datos están limpios y se pueden utilizar, los científicos de datos pueden dedicar tiempo a conocerlos y a formar las hipótesis que van a probar. Este es otro paso de un proceso iterativo y, según los resultados, es posible que un científico de datos deba retroceder uno o dos pasos para seguir limpiando y combinando los datos. Esta práctica incluye revisar los atributos distintos de cada punto de datos, o “características” del conjunto de datos, y determinar si se generaron nuevas características potencialmente significativas por realizar más combinaciones y transformaciones de estos. El proceso de crear nuevas características en los datos suele conocerse como “ingeniería de características”. Por lo general, se produce en la transición entre los pasos de exploración y preparación de datos.

Modelado predictivo y evaluación: después de la exploración, el científico de datos puede comenzar a entrenar modelos predictivos. A menudo, el modelado predictivo se puede combinar con la exploración de datos. Una vez que comienza el modelado predictivo y la evaluación, es probable que un científico de datos note nuevas cosas sobre las características del conjunto de datos y retroceda una vez más para repetir el proceso de ingeniería de características. Los modelos se deben evaluar a medida que se desarrollan. Un científico de datos debe seguir probando y ajustando los modelos hasta que esté satisfecho con ellos.

Interpretación e implementación: el resultado de todo este trabajo podría ser una interpretación de los datos y los resultados, en la que el científico de datos utiliza el modelo y todo el análisis que realizó durante el ciclo para responder la pregunta con la que empezó. Otro resultado podría ser que el modelo esté destinado a la implementación, en la que se utilizará para ayudar a los stakeholders a tomar decisiones basadas en datos o a automatizar un proceso (si obtienes este resultado, no olvides el siguiente paso: el monitoreo).

Monitoreo: una vez que el modelo se implementa, se lo debe revisar y mantener para que pueda seguir funcionando correctamente, incluso cuando reciba nuevos datos. Los modelos se deben monitorear para que, cuando los datos cambien debido a cambios en el comportamiento u otros factores, los modelos se puedan ajustar de manera acorde.

Repetición: el ciclo se repite independientemente de si el objetivo final era la interpretación inmediata o la implementación a largo plazo. El resultado final de cualquier proyecto de data science debe ser aprender algo nuevo sobre el tema o problema que se explora, lo que aumenta en consecuencia la experiencia en el tema y conduce a formular preguntas nuevas y más profundas.

Aplicaciones de la data science en diferentes sectores

Las empresas utilizan data science todos los días para mejorar sus productos y operaciones internas. Casi cualquier tipo de empresa de cualquier sector se puede beneficiar con las prácticas de data science.

Estos son algunos ejemplos de casos prácticos:

• Una empresa de software de energía utiliza modelos de recomendación para ofrecer a sus clientes nuevos productos o soluciones ya existentes.
• Una empresa de servicios financieros utiliza modelos de aprendizaje automático para alcanzar a los posibles clientes que puedan haber sido ignorados por las instituciones bancarias tradicionales.
• Una empresa de uso compartido de automóviles utiliza modelos de fijación dinámica de precios para sugerirles precios a las personas que registran y alquilan automóviles.
• Una institución de educación superior combina datos de expedientes, calificaciones de pruebas estandarizadas, datos demográficos y mucho más para identificar a los estudiantes en riesgo de no graduarse.
• Una empresa de tecnología financiera que utiliza una combinación de búsquedas de datos complejas y algoritmos de decisión para evaluar si un solicitante de préstamos es fraudulento.

Obtén más información sobre cada uno de estos casos prácticos en el informe técnico Data science en acción: cinco aplicaciones comunes.

Business intelligence frente a data science

Si bien data science tiene aplicaciones comerciales importantes, su espectro es más amplio y sus tácticas son más diversas que en el caso de business intelligence.

Business intelligence aprovecha las estadísticas y las herramientas de visualización en relación con datos estructurados tradicionales para describir y presentar las tendencias actuales e históricas de una manera fácil de asimilar y comprender.

Data science aprovecha tanto estos enfoques como el aprendizaje automático en relación con datos estructurados y no estructurados para investigar las relaciones y descubrir los resultados posibles o las mejores acciones.

Si bien el resultado más típico de business intelligence es algún tipo de informe o panel de control que le proporcione información a una persona para que tome la mejor decisión, data science produce decisiones y acciones que se pueden ejecutar directamente.

¿Quién puede utilizar data science?

A pesar de lo que se piensa, los científicos de datos no son los únicos que usan data science. En realidad, cualquier persona puede utilizarla. Gracias a los avances tecnológicos, poder utilizar data science ya no requiere conocimientos especializados de programación o estadística. Ahora “arrastrar y soltar” es una forma ampliamente aceptada y viable para utilizar data science, lo que les da a los analistas y a otros trabajadores el poder de desarrollar e implementar modelos a medida. Estos “ciudadanos científicos de datos”, o trabajadores de datos que pueden utilizar analítica avanzada sin conocer las complejidades de los procesos que ocurren en segundo plano, son un tipo de trabajador muy codiciado.

Debido a la alta demanda de data science, a que los científicos de datos tradicionales suelen requerir salarios altos y a que su escasez puede causar cuellos de botella, los ciudadanos científicos de datos se consideran un multiplicador de data science. Con los controles adecuados, los ciudadanos científicos de datos pueden incrementar en gran medida la producción de modelos en cualquier corporación, e impulsar así insights e ingresos que de otra manera serían imposibles.

Cómo comenzar con data science

Alteryx Analytics Automation Platform permite crear flujos de trabajo automatizados y repetibles que pueden facilitar y optimizar los procesos de data science más grandes. El acceso a los datos, la preparación, el modelado y el intercambio de resultados analíticos están disponibles en el mismo lugar, en una plataforma fácil de usar.

También puedes aprender a integrar Alteryx en Snowflake, una herramienta de analítica y almacenamiento de datos basada en la nube, mediante nuestro kit de inicio. El uso conjunto permite impulsar con facilidad los resultados analíticos y de data science en la nube.