La capacidad que se tenga para el análisis de datos tiene incidencia directa en los niveles de productividad y competitividad de los equipos. Contar con estrategias de data science efectivas permite tomar mejores decisiones y alcanzar mayores resultados.
Vivimos un cambio de época signado por la híper conectividad en la que estamos generando y compartiendo información todo el tiempo y desde múltiples plataformas de comunicación. Esta situación genera una oportunidad y al mismo tiempo un desafío.
Tener acceso con un enorme volumen de datos nos permite tener la información necesaria para tomar mejores decisiones. Pero esta oportunidad conlleva el reto de saber interpretarla y poder aprovecharla en forma efectiva.
La clave pasa por el nivel de análisis de datos que cada organización pueda desplegar –preferentemente en tiempo real-, apoyado en soluciones tecnológicas robustas y recursos humanos altamente capacitados. Como sostiene Oracle, las empresas disponen un tesoro de datos sin aprovechar. Resolver esta brecha es el valor agregado a aportar.
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Data science & análisis de datos: un océano de información para ser procesada
La tecnología hoy permite crear y almacenar grandes cantidades de información, con un crecimiento exponencial. Al punto, que el 90% de los datos en el mundo se habrían generado en los últimos dos años.
Para reafirmar esta tendencia, como muestra es suficiente un botón: los usuarios de Facebook suben 10 millones de fotos por hora. Otros ejemplos son las decenas de miles de tweets que se generan por minuto, y las miles de aplicaciones que se descargan cada 60 segundos.
Lo importante no es la cantidad de datos, sino cómo las organizaciones los convierten en información útil.
Cualquier acción que realizamos genera una infinidad de datos, ya sea visitar un sitio web, cargar una venta en un sistema de gestión, completar un formulario online, ver un video en YouTube o participar de una encuesta.
Lo cual nos lleva a la necesidad de automatizar u optimizar los procesos de análisis de datos, para reducir los tiempos y recursos empleados, a través de herramientas que consoliden toda la información en un mismo lugar, relacionen esos datos y permitan realizar análisis integrales.
Teniendo en cuenta este contexto, es claro que quienes tienen las competencias necesarias para desarrollar estrategias de data science, tendrán una excelente posibilidad de desarrollo profesional, al tratarse de una de las capacidades más requeridas por el mercado laboral.
Análisis de datos & data science: 6 conceptos a tener en cuenta
El primer paso para introducirse en el mundo de la ciencia de datos reside en conocer y comprender algunos términos fundamentales.
1. Data Science
Para Oracle, la ciencia de datos combina múltiples campos que incluyen métodos científicos, estadísticas y análisis, con el objetivo de extraer el valor de la información que se obtiene.
En su e-book ‘Una introducción a la exploración, análisis y visualización de datos’, Antonio Vazquez Brust explica que la Data Science aplicada requiere desarrollar habilidades en cuatro áreas:
- Programación, que representa la capacidad para simplificar una tarea compleja.
- Estadística, para extraer conocimiento de los datos y poder interpretarlos.
- Comunicación, remite a la capacidad de explicar procesos complejos y crear visualizaciones que permitan leer adecuadamente los datos que se presentan, en función de quien los recibe.
- Conocimiento específico, entendido como la experiencia acumulada en un campo puntual, que complementa las habilidades analíticas, y permite elaborar las preguntas que se requieren resolver, y luego discernir el valor y sentido de las respuestas obtenidas a partir del análisis de datos.
2. Data Scientist
El trabajo de los expertos en Data Science o Ciencia de Datos, consiste en obtener conocimiento a partir de datos a partir de múltiples fuentes de diversos formatos, para aplicarlo a necesidades concretas vinculadas a la obtención de respuestas para resolver problemáticas, realizar recomendaciones a diversos sectores de una organización, facilitar la toma de decisiones de negocios, planificar acciones, o anticiparse a comportamientos del mercado, entre muchas otras aplicaciones.
El diferencial de un buen Científico de Datos reside en su capacidad para hacer descubrimientos “buceando” en un océano de información masiva y compleja.
El laboratorio de innovación e investigación inLab FIB UPC enumera algunos pasos que debería realizar un científico de datos o data scientist en sus procesos de análisis de datos, entre los cuáles se destacan:
- Extraer datos independientemente de las fuentes (webs, redes sociales, logs, APIs, etc.) y del volumen de los mismos (Small Data o Big Data).
- Eliminar aquello que puede distorsionar los datos en función del objetivo que se persigue.
- Procesar la información implementando métodos como la inferencia estadística, las pruebas de hipótesis, o los modelos de regresión, entre otros.
- Visualizar y presentar en forma gráfica los datos, apoyándose en soluciones tecnológicas.
Lo que se espera de un Data Scientist es que no sólo sea capaz de abordar un problema de explotación de datos desde el punto de vista de análisis, sino que también tenga las aptitudes necesarias para cubrir la etapa de gestión de datos.
La clave pasa por acerca y facilitar la interacción entre la gestión y el análisis de datos.
3. Data Mining
El Grupo Fractalia considera que la minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible. En otras palabras: información útil -de acuerdo a los objetivos que tenga cada organización frente a un proceso puntual-, accesible y comprensible.
Para Arturo Licona, especialista de Deloitte Consulting Group, data mining es un conjunto de técnicas de extracción de datos para detectar patrones de comportamiento a través de algoritmos matemáticos.
Como sostienen Judith S. Hurwitz, Alan Nugent, Fern Halper y Marcia Kaufman, la minería de datos implica explorar y analizar grandes cantidades de datos para encontrar patrones de big data.
Generalmente, el objetivo de la minería de datos es la clasificación o la predicción.
Entre los algoritmos típicos utilizados en data mining se incluyen:
- Árboles de clasificación: técnica de extracción para clasificar una variable categórica en función de las mediciones de una o más variables predictivas.
- Regresión logística: técnica estadística que produce una fórmula para predecir la probabilidad de ocurrencia de un suceso en función de las variables independientes.
- Redes neuronales: un algoritmo de software que se basa en la arquitectura paralela de los cerebros animales.
- Técnicas de agrupación: identifica grupos de registros similares.
4. Big Data
Big data es un término que describe el gran volumen de datos – estructurados y no estructurados – que inundan una empresa todos los días”, indican desde SAS, especificando que lo importante no es la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos.
En tanto, Power Data apunta que Big Data refiere a conjuntos de datos o combinaciones de ellos, cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis, mediante la utilización de tecnologías como bases de datos relacionales y estadísticas o paquetes de visualización, en el marco de tiempo necesario para que sean útiles a los fines que se proponen.
El concepto de big data adquirió fuerza en la década de 2000, cuando Doug Laney planteó el concepto de las tres V:
- Volumen: se recopilan datos de diferentes fuentes.
- Velocidad: los datos llegan a una velocidad sin precedentes y deben ser manejados de manera oportuna.
- Variedad: los datos se presentan en todo tipo de formatos (numéricos estructurados en bases de datos, documentos de texto, emails, vídeos, audios, transacciones financieras).
Necesitamos automatizar y optimizar los procesos de análisis de datos, para reducir los tiempos y recursos empleados, a través de herramientas que consoliden toda la información, relacionen esos datos y permitan realizar análisis integrales.
5. Machine Learning
Cleverdata define al Machine Learning como una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente, identificando patrones complejos en millones de datos.
El machine learning es un maestro del reconocimiento de patrones, y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente”. Así lo explica José Luis Espinoza, científico de datos de BBVA México.
Se trata de un algoritmo que revisa datos y predice comportamientos futuros, y muy utilizado por los grandes marketplaces como Amazon y Mercado Libre, y también por Netflix, Google o cualquiera de las redes sociales, para poder anticipar las necesidades de sus clientes o usuarios.
6. Data Analytics
Se trata de un enfoque que implica el análisis de datos, principalmente voluminosos (big data) con el objetivo de sacar conclusiones valiosas para una organización.
Al usar data analytics, las empresas pueden estar mejor equipadas para tomar decisiones estratégicas y aumentar su volumen de negocios. Sus objetivos apuntan a:
- Alcanzar una mayor eficiencia en las operaciones.
- Optimizar las experiencias de clientes y usuarios.
- Ajustar, precisar y perfeccionar el modelo de negocio de una empresa.
Ventajas que provee el análisis de datos & data science a las empresas
Bantu Group identifica 5 beneficios que aporta el análisis de datos a organizaciones enfocadas en la experiencia de cliente;
- Mejora la toma de decisiones y la elaboración de estrategias comerciales, ofreciendo la capacidad de predecir comportamientos futuros, identificar riesgos, mejorar procesos internos y detectar nuevas oportunidades.
- Promueve el uso efectivo de la tecnología predictiva a partir de un buen procesamiento de datos.
- Facilita el entendimiento de los patrones de comportamiento de los clientes, para crear comunicaciones más personalizadas y atractivas.
- Automatiza los procesos de atención al cliente, mejorando la experiencia de los usuarios o consumidores.
- Favorece el desarrollo de estrategias comerciales efectivas.
El blog de Corebi suma algunas ventajas:
- Permite generar nuevos clientes, fidelizarlos y retenerlos.
- Transforma los procesos de negocio, gracias al acceso en tiempo real a información fiable sobre todos los aspectos de un negocio.
- Crea nuevos procesos de negocio, evitando que la competencia progrese más rápido.
- Maximiza el autoconocimiento, mejora la confianza, optimiza el balance.
Finalmente, MultiPeers aporta beneficios adicionales:
- Identifica los cambios del mercado de forma inmediata, permitiendo predecir el aumento o la disminución de la demanda de un producto o servicio. De esta manera, favorece la corrección de eventuales desviaciones en los procesos operativos, y reduce las probabilidades de error.
- Asegura procesos más ágiles y promueve una mayor productividad.
Oportunidades de desarrollo profesional en análisis de datos & data science
Como en las épocas de la fiebre del oro, hoy las organizaciones necesitan de profesionales capaces de extraer su principal activo, interpretarlo y aplicarlo a necesidades, soluciones y objetivos concretos.
Para adquirir estas competencias, el Centro de e-Learning de la UTN.BA ofrece una interesante oferta formativa, entre la que destacan los siguientes cursos:
Data Scientist con R: busca formar profesionales Científicos de Datos, brindándoles la posibilidad de gestionar información masiva de Big Data, y conocer la estructura, sintaxis y algoritmos de R para el diseño y uso de repositorios de datos.
Especialista en Big Data con Apache Hadoop: aporta conocimientos sobre las funciones del marco de trabajo Apache Haddop en JAVA, para aplicar las técnicas y herramientas del Big Data.
Google Data Studio: Tableros dinámicos en tiempo real. El curso permite aprender a utilizar la herramienta Google Data Studio para armar informes, gráficos, tableros de análisis y fuentes de datos de forma ágil y con actualización en tiempo real.