Se trata del estudio que posibilita conseguir datos de vital importancia para las compañías, que luego estas pueden usar para diversos fines. De modo similar, se define como una perspectiva que armoniza varias disciplinas. Entonces, emplea nociones y habilidades de áreas como la estadística, la matemática, la IA, y la ingeniería en la computación. Debido al manejo de una cantidad inmensa de información. 

Dichas investigaciones facilitan a los expertos en el área plantear y responder a interrogantes como, ¿qué sucedió?, ¿por cuál razón?, ¿qué sucederá después?, ¿qué puedo lograr con las deducciones encontradas? 

¿Qué se estudia en ciencia de datos?

Comprendiendo qué es la ciencia de datos, es posible abordar cuál es su principal meta, y esta es dotar de coherencia a un gran número de data que, en un principio, no parecen perseguir una tendencia. 

Esto es posible aplicando un cúmulo de técnicas, que consiguen ordenar la data, agruparla y asociarla, para que esta tenga una mejor lectura. Así, los encargados de aplicar las indagaciones pertinentes, logran descifrar el cometido de dichos elementos y ofrecer acciones acordes en coordinación con la empresa u organización involucrada.

¿Dónde se aplica la ciencia de datos y cómo se hace?

La ciencia de datos es aplicable en diferentes instancias, como medicina, marketing, inteligencia artificial, entre otros medios. No obstante, es necesario entender que hay varias maneras de ejecutarlas. Siendo específicos, existen 4 clases de análisis para estudiar la información. 

Descriptivo

Se examinan los datos para responder a dudas como qué sucedió o qué está sucediendo en el entorno donde se consiguieron los mismos. En este método, es muy usual evidenciar técnicas de visualización tales como las representaciones circulares, las barras o línea, las tablas y las descripciones. 

Como ejemplificación, si una marca de viajes internacionales reconoce la cantidad de boletos apartados por cada día, podrá evidenciar cuándo hubo subidas y bajadas en las reservaciones. De esta manera, logrará establecer un patrón de cuáles meses hay altos y bajos en dicho servicio.

Diagnóstico 

Se efectúa un análisis profundo y con más detalles de la data para comprender la razón de determinado suceso, es decir, por qué está ocurriendo.  Para dicho mecanismo, es característico emplear técnicas que logren un entendimiento minucioso, así como el develamiento y método de minería de información y sus relaciones. Asimismo, se efectúan múltiples operaciones y la evolución de los informes para establecer patrones distinguidos. 

Siguiendo el escenario de la marca de viaje, es viable realizar un estudio de los vuelos completados y su rendimiento para comprender el motivo que originan los aumentos de reservaciones. Esto ayuda a revelar si, en dicho territorio, ocurren eventos especiales, tales como una actividad cultural, deportiva que ocurre con cierta regularidad. 

Predictivo 

Es una clase que emplea la data histórica para lograr tener estimaciones de lo que ocurrirá en la posteridad de acuerdo a los estándares encontrados. Usa metodologías como el “machine learning”, la suposición, y la concurrencia de estándares y los modelos de predicción. 

En cada proceso mencionado, es imprescindible el aprovechamiento de las computadoras y la ingeniería inversa para ocuparse de los enlaces de la causalidad de dichos datos. 

Siguiendo el orden de ideas, imagina una marca de viajes que emplee el método predictivo para determinar si habrá un pico en las reservaciones en un período concreto del año entrante. De esta manera, la compañía puede anticiparse a esta situación y establecer un calendario de publicidad. 

Prescriptivo

Consigue llevar la data prescriptiva al siguiente nivel. ¿De qué manera? En sí, este método no solo pronostica qué puede ser lo más probable, a la vez determina qué acción es la más adecuada en esta circunstancia, una que logre resultados óptimos. También utiliza el procesamiento de gráficos, pero emplea otros métodos como la simulación (esencial en estos casos), las redes neuronales, los motores de recomendación potenciados por el machine learning y el tratamiento de sucesos de complejidad superior. 

Volvamos con el ejemplo de la agencia viajera. Con un análisis prescriptivo, esta conseguiría tantear campañas de mercadeo ejecutadas anteriormente, y optimizar la ventaja obtenida durante la temporada con aumento de reservas. 

¿Cuáles son los procesos de la ciencia de datos?

La misma tiende a empezar a partir de una dificultad comparativa, en la que es requerida ocuparse de un cúmulo de información. Entonces, ¿cuáles son los procesos de la ciencia de datos? Te los explicamos en breve. 

Adquirir la información 

Estos datos ya pueden existir, o requieren su obtención por medio de variados mecanismos. Los científicos logran adquirirlos de las bases de data propias o externas de la compañía, del software CRM, de los récords web, de redes sociales o por medio de un gestor de confianza. 

Depuración 

También se le conoce como fase de “normalización”, que reside en limpiarlos siguiendo un formato determinado. En este proceso se abarca gestionar datos faltantes, la rectificación de faltas y la supresión de información atípica (que no corresponde a la naturaleza de lo solicitado). Estas son algunas muestras de lo que es la depuración: 

  • Modificar el total de los valores de las fechas siguiendo un formato estándar. 
  • Acomodar los errores de ortografía y gramática. Eliminar el espaciado de más o incluir espaciado si es necesario. 
  • Arreglar las equivocaciones matemáticas o cambiar las comas en los números de varios dígitos. 

Sondear la data

Es un análisis precedente que se emplea para planear el modo de modelar los datos. Los especialistas suelen emplear mecanismos como las estadísticas descriptivas o complementos visuales para asimilar los datos. Este paso promueve explorar alternativas interesantes a estos métodos. 

Modelar datos 

En este paso, se emplea tecnología similar a la de los algoritmos de machine learning para establecer un modelo, predecir resultado, adquirir información más completa y prescribir acciones óptimas. De esta manera, dicha tecnología consigue asociar, clasificar y agrupar los datos para lograr una mejor lectura de los mismos. 

Interpretación 

Aquí los analistas trabajan en unión con las compañías para transformar la información obtenida en acciones adecuadas. Para ello, realizan un diagrama, un gráfico o una tabla para presentar lo que se conoce como “tendencias” y “predicciones”. Con ello, las partes involucradas potencian la toma decisiones enfocada a resultados eficaces.