Data Science, la carrera del presente y el futuro para el mundo digital

Los datos digitales son el combustible que alimenta el motor de la economía mundial. En los últimos años, acelerado por la pandemia del Covid 19, se generaron numerosos puestos de trabajo dentro del mundo IT.

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Según el Foro Económico Mundial, el mundo va a generar más de 450 exabytes de datos al día para el 2025. En la actualidad las organizaciones ya apostaron a la transformación digital como el motor para optimizar sus resultados. Y en esta realidad, las empresas saben que el nuevo oro es la información. Los datos digitales son el combustible que alimenta el motor de la economía mundial.

Los datos masivos que se generan hoy y la capacidad de procesarlos son clave para la toma de decisiones. En términos de generación de valor, la economía de los datos ha permitido el surgimiento de nuevos modelos de negocio, los que están modificando la estructura de muchos mercados y sectores productivos. Incluso, ahora hablamos de empresas basadas en datos, donde éstos son el epicentro de los procesos y de la toma de decisiones.

Un dato por sí solo no tiene valor, y muchos datos acumulados sin procesar, tampoco. Pero su tratamiento y análisis científico los convierten en conocimiento útil, original y rentable. El surgimiento de Big Data y Data Science permitió dar el salto a este nuevo nivel. Las empresas necesitan conocer a sus clientes y sus comportamientos antes de tomar decisiones, y es aquí donde estas disciplinas muestran su potencial.

Estas son algunas ventajas de aplicar el Data Science en las empresas:

• Segmentación de potenciales clientes para influir en su decisión de compra.
• Análisis de viabilidad y rentabilidad de nuevos productos a desarrollar.
• Ampliación de conocimientos de los clientes y sus preferencias
• Mejores campañas de marketing
• Mejores estrategias en redes sociales, e-commerce, etc.
• Detección y cuantificación de posibles riesgos de pérdida de clientes.

Data Science comprende una combinación de métodos estadísticos, matemática, informática, y de habilidades comunicacionales para transmitir los resultados alcanzados. Los datos pueden provenir de fuentes en línea como redes sociales, sitios de comercio electrónico y encuestas, o de servicios mixtos y fuera de línea como hojas de cálculo, interacciones con clientes en la tienda, grupos focales, estudios de mercado y comentarios de los clientes.

La ciencia de datos logra que una persona tenga la capacidad de analizar la información obtenida a través de diversos canales. Puede ser que no seamos conscientes de la situación, pero cada vez que navegamos dejamos un rastro digital. Esta huella informativa puede ser captada para sacar conclusiones y tomar de decisiones.

Data Science: sectores de aplicación

• Ciberseguridad: para identificar posibles amenazas y actuar en consecuencia. Esta identificación se hace a partir de datos del sistema y los recursos de la red. Se buscan patrones y se procede a dar una alerta cuando se encuentran anormalidades.
• Finanzas: para la detección de fraudes en pagos. Los sistemas pueden cruzar datos de diversas fuentes de un cliente y pronosticar o detectar escenarios fraudulentos.
• Seguros: El sector de los seguros es otro que se beneficia de la Ciencia de Datos. Analizando los hábitos de conducción mediante sensores, una empresa aseguradora puede calcular los riesgos de accidente de un cliente y ofrecer una cuota personalizada para él o ella.
• Medicina: el análisis de imágenes en la identificación de enfermedades es un perfecto candidato para aplicar la Ciencia de Datos. Cuando se obtienen las imágenes en un TAC, radiografía o ecografía, los sistemas de reconocimiento empiezan a ser mejores incluso que los propios especialistas humanos.
• Industria: El mantenimiento predictivo es un ejemplo claro de aplicación de la Ciencia de Datos en la industria. Las máquinas, sistemas logísticos y demás elementos de una planta industrial integran miles de sensores que recogen datos sobre temperaturas, horas de funcionamiento, velocidades, distancias, nivel de ruido, etc. Estos datos permiten a las empresas mejorar sus programas de mantenimiento.
• Marketing: la Ciencia de Datos es capaz de usar como fuentes a las redes sociales en tiempo real. De esta manera, se puede desde predecir la demanda de un producto hasta crearla a partir de ofertas segmentadas por nivel socioeconómico, preferencias culturales, nivel adquisitivo, etc.
• Automatización:es uno de los territorios más ambiciosos de la Ciencia de Datos. No es lo mismo automatizar el estacionamiento de un coche que automatizar la conducción completa, por lo que aún queda un largo recorrido en esta vía.
• Energía: en el sector de la energía, la Ciencia de Datos se aplica a diferentes áreas, como la del mantenimiento predictivo de sus instalaciones e infraestructuras y redes de distribución, o la previsión de consumo, para programar las tareas de generación energética.

¿Por qué estudiar Data Science?

En los últimos años, acelerado por la pandemia del Covid 19, se generaron numerosos puestos de trabajo dentro del mundo IT y el rol de Data Scientist es uno de los más requeridos en la actualidad. Este es un perfil profesional que transforma grandes cantidades de datos en información de valor para poder tomar decisiones basados en información objetiva. Es el o la encargada de estudiar e interpretar los datos extraídos del análisis y así ayudar a la empresa o negocio a determinar las estrategias o acciones correctas.

Se necesitan ciertos skills para desplegar el talento requerido, como ser:

• Coding Skills: son las habilidades adquiridas para manejar diferentes tipos de datos en formatos distintos y para los que no hay un único método de integración en un proyecto de Ciencia de Datos. Son habilidades para buscar relaciones, predicciones o patrones útiles en un determinado sector o área de negocio.
• Subject Matter Expertise: atañe al conocimiento del área de actividad o el negocio de donde provienen los datos. Los mismos datos, en áreas de negocio diferentes, se manejan también de forma diferente
• Disciplinas como Machine Learning o los métodos analíticos tradicionales son subconjuntos de áreas de conocimiento, mientras que la Ciencia de Datos las engloba a todas.

Un bootcamp en data science permite el acceso a un puesto capaz de desarrollarse y evolucionar a medida que nuevas tecnologías se van desarrollando e incorporando día a día. El procesamiento de grandes cantidades de datos se vislumbra como una de las profesiones del futuro junto a las labores o áreas en las que la tecnología, el terreno digital u online son la base.

Co-fundador de Le Wagon Latinoamérica.