Es una combinación del método científico con las matemáticas, estadísticas, programación especializada, análisis avanzado y la inteligencia artificial para narrar historias y explicar la información de los datos.
Data Science extrae información procesable de grandes volúmenes de datos de las organizaciones. Abarcando la preparación de datos para su análisis y presentación de los resultados revelando patrones y permitiendo a los usuarios tomar decisiones basadas en conclusiones informadas.
Para preparar los datos se implica limpiarlos, agregarlos y manipularlos con la intención de que estén listos para los distintos tipos de procesamiento. Para el análisis se requiere el desarrollo y uso de algoritmos, análisis y modelos de Inteligencia Artificial (AI). Se impulsa por medio de un software el cual se encarga de encontrar patrones dentro de los datos, y estos patrones se transforman en predicciones que ayudan a la toma de decisiones empresariales.
Las predicciones se validan mediante pruebas y experimentos diseñados científicamente. Los resultados arrojados son compartidos en organización a través de herramientas de visualización de datos facilitando la comprensión e identificación de tendencias.
Ciclo de vida de Data Science
El ciclo de vida de Data Science consta de 5 pasos esenciales los cuales se muestran en el gráfico y se describen a continuación:
1. Capturar. – Consta de la recopilación de datos estructurados y no estructurados de todas las fuentes relevantes por medio de cualquier método. Desde la entrada manual y el respaldo web, hasta la captura de datos de sistemas y dispositivos en tiempo real.
2. Preparar y Mantener. – Se colocan los datos a procesar en un formato coherente para los modelos de análisis, de Inteligencia Artificial (AI) o Deep Learnig.
3. Procesar. – Se examinan los sesgos, patrones, rangos y distribuciones de valores en los datos, determinando los datos idóneos para análisis predictivos, de Inteligencia Artificial (AI) y otros métodos analíticos.
4. Analizar. – Los data scientists realizan análisis estadísticos, predictivos, de AI y Deep Learning entre otros, extrayendo información de los datos ya preparados.
5. Comunicar. – La información es presentada en informes o paneles con gráficos y visualizaciones de datos que facilitan la comprensión de los datos y el impacto que estos tienen en la organización.
Beneficios de Data Science
Mejor toma de decisiones
Con Data Science se pueden extraer números y estadísticas, para crear modelos predictivos que simulen gran variedad de posibilidades. Así las organizaciones pueden decidir qué solución tomar para obtener los mejores resultados y realizar acciones lógicas para mejorar el rendimiento.
Optimizar el producto y servicio
Ayuda a las empresas a entender como su producto o servicio se diferencia ante la competencia por medio de la exploración de lo histórico, comparaciones con la competencia y análisis de mercado. Proporcionando una profunda comprensión de la respuesta del mercado con los productos o servicios de la empresa.
Determinar Público Objetivo
Todos los datos que una empresa puede recopilar de los clientes como “likes” o reacciones en redes sociales, vistas a post en el sitio web o bien encuestas realizadas por diferentes medios se pueden analizar para comprender con mayor eficacia las necesidades de los clientes.
Data Science con esta información de los clientes, combina los datos generando información eficaz para comunicarse con los clientes. Lo que significa que adapta los servicios o productos a grupos particulares.
Conclusión
Al implementar Data Science en las organizaciones se puede mejorar considerablemente la toma de decisiones, comprensión de comportamientos de mercado, potencializar las campañas de marketing y las ventas.
Sin embargo, esta metodología mantiene un nivel de costo más alto que otras soluciones al contar con personal con mayor preparación, por lo que es implementada con mayor frecuencia en organizaciones con volúmenes de datos de gran tamaño.
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