La ciencia de datos puede revelar lagunas y problemas que de otro modo pasarían desapercibidos. Mejor información sobre las decisiones de compra, los comentarios de los clientes y los procesos empresariales puede impulsar la innovación en las operaciones internas y las soluciones externas. Por ejemplo, una solución de pago en línea utiliza la ciencia de datos para cotejar y analizar los comentarios que hacen los clientes sobre la empresa en redes sociales. Los análisis revelan que los clientes olvidan las contraseñas durante los periodos de pico de compra y que no están satisfechos con el actual sistema de recuperación de contraseñas. La empresa puede innovar para obtener una mejor solución y ver un aumento significativo en la satisfacción del cliente. En este contexto, se acuña en la década del 70 el término “ciencia de datos”6 como una disciplina más amplia que contiene a la inferencia estadística clásica y que incluye conocimientos de informática y cálculo computacional.
De hecho, se estima que las empresas que no implementen este tipo de innovaciones en sus procesos, probablemente desaparezcan en los próximos años. En 1974 el científico danés, Peter Naur, utilizó el término como sustituto de las ciencias computacionales en su libro “Concise Survey of Computer Methods”. A partir de su publicación, el concepto comenzó a estudiarse y utilizarse más abiertamente en el entorno académico. Brandon Mora es consultor de datos e información en el Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
El arte de la ciencia de datos
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. El aprendizaje automático es una forma de análisis avanzado en el que los algoritmos aprenden sobre conjuntos de datos y luego buscan patrones, anomalías o conocimientos en ellos. Utiliza una combinación de métodos de aprendizaje supervisados, no supervisados, semi-supervisados y de refuerzo, con algoritmos que obtienen diferentes niveles de capacitación y supervisión de los científicos de datos. A medida que la ciencia de datos se vuelve aún más frecuente en las organizaciones, se espera que los científicos de datos ciudadanos asuman un papel más importante en el proceso de análisis. En su informe del Cuadrante Mágico de 2020 sobre ciencia de datos y plataformas de aprendizaje automático, Gartner dijo que la necesidad de brindar soporte a un amplio conjunto de usuarios de ciencia de datos es “cada vez más la norma”.
Pero lo que realmente interesa a la agencia es poder predecir el volumen de tráfico para una via cuya combinación de densidad poblacional y ancho de calzada no necesariamente fue observada. En conclusión, el abogado y las nuevas tecnologías deben ser dos caras de una misma moneda en esta era digital cada vez más automatizada. La adopción de herramientas como TimeBillingX no solo aumenta la capacidad de analizar los datos de una firma jurídica, sino también aumenta la productividad de los abogados gracias a la automatización de los procesos de facturación electrónica y gestión de cobros. De esta manera, para ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? entender mejor qué es data science y cómo funciona, es necesario conocer primero el significado de los términos datos, información y conocimiento. 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. 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.
Inteligencia empresarial frente a ciencia de datos
Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses. La ciencia de datos extrae conocimientos e ideas de datos organizados y no estructurados utilizando métodos, procedimientos, algoritmos y sistemas científicos. Utiliza métodos estadísticos y computacionales para evaluar e interpretar conjuntos de datos complicados y tomar decisiones https://noesfm.com/conoces-los-frameworks-modernos-una-guia-para-utilizarlos-en-el-desarrollo-web/ fundamentadas. El rol y trabajo diario de un científico de datos varían en función del tamaño y las necesidades de la organización. En los equipos de ciencia de datos más grandes, un científico puede trabajar con otros analistas, ingenieros, expertos en machine learning y estadísticos para garantizar que el proceso de la ciencia de datos se siga de principio a fin y se alcancen los objetivos empresariales.
