El dato: la gasolina para el motor del Data Science

El Data Science es un campo que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas. Podemos decir, por tanto, que es una continuación de algunos otros campos del análisis de datos como son la estadística, data mining, machine learning y la analítica predictiva.

La gasolina del siglo XXI

Como dijo Peter Sondergaard “La información es la gasolina del siglo XXI, y la analítica de datos el motor de combustión”. Con esto nos quiere mostrar la gran importancia que tiene el Data Science en el siglo que vivimos. Toda la información que recogemos son datos, posteriormente analizados mediante técnicas especializadas, y procesados. Son el presente y futuro del mundo actual.

¿Qué es un Data Scientist?

Un Data Scientist es la persona que se dedica al Data Science. Es una mezcla de estadístico, computólogo, y pensador creativo. A la hora de trabajar, un Data Scientist tiene que seguir cinco pasos. Son los siguientes:

• Extraer los datos, ya sea utilizando web scraping o otro tipo de técnicas.
• Limpiar los datos, para eliminar lo que no nos sea útil.
• Procesar esos datos utilizando diferentes métodos estadísticos.
• Diseñar nuevos tests o experimentos en caso necesario.
• Visualizar y presentar gráficamente los datos finales.

Por ello, el perfil de un Data Scientist requiere de habilidades avanzadas en informática, matemáticas y estadística. Y requiere de capacidades de saber de aprendizaje automático, manejar grandes volúmenes de datos y poder comunicarlos. Por último, para triunfar es necesario tener curiosidad, visión de negocio, y tener, en definitiva, pasión por los datos.

La figura del Data Scientist en tu negocio

Las aplicaciones del Data Science en tu negocio son muchas y muy diversas. Hoy en día, en todo lo que nos podemos imaginar están presentes los datos. Por ello, un experto en Data Science tiene como objetivo analizar todos los datos para obtener conclusiones sobre la situación de tu negocio.

Pero para ser más concretos, un Data Scientist se encarga de estudiar la viabilidad de nuestro negocio o saber si una campaña de segmentación de clientes podría resultar exitosa. También, nos ayuda a definir nuestro público, permitiendo ahorrar tiempo, esfuerzo, y dinero. De estas manera, con todas las previsiones que podemos hacer gracias al Data Science conseguimos que nuestro negocio sea capaz de anticiparse a situaciones futuras. Podemos aplicarlo tanto al marketing como en la gestión de la cartera.

En definitiva, el Data Science tiene múltiples aplicaciones en los negocios, y su diversidad hace que se refuerce la importancia que tiene hoy en día.

Data Science vs. Business Intelligence

Al hablar de Data Science inevitablemente tenemos que hacer referencia al Business Intelligence, aunque son conceptos diferentes. El Data Science tiene como objetivo utilizar procesos para saber analizar datos e interpretarlos. El Business Intelligence consiste en utilizar datos para conocer un entorno concreto.

La diferencia, por tanto, es mínima, pero importante. El Data Science trabaja con datos incompletos o desordenados. Los analiza con el fin de extraer conocimiento.

En cambio, el Business Intelligence trabaja con datos completos y ordenados para obtener información. Aunque ambas estrategias realizan un estudio de datos, el estado de los mismos es lo que hace que sean diferentes.

El Big Data

Tras la información recibida podemos extraer como conclusión que todas estas ciencias no serían nada sin la existencia de datos. Y por ello, tenemos que hablar de un último término: el Big Data. Se refiere a la existencia de una cantidad de datos de una capacidad tan considerable que superan la capacidad del software convencional para poder ser capturados, administrados y procesados en un tiempo razonable.

Lo que caracteriza en concreto al Big Data son cinco elementos, las denominadas “5 V”.

• Volumen: Localizar y organizar toda la información abarcable por empresas o entidades de cara a poderse tratar y estudiar para la toma de decisiones a nivel estratégico.
• Velocidad: recolectar datos rápido para conseguir un almacenamiento y posterior análisis continuo y aplicable de manera dinámica a las decisiones empresariales.
• Variabilidad: Los datos cambian y se generan constantemente, se deben encontrar diversas fuentes de datos y métodos para su almacenamiento y estudio posterior, para así ofrecer informes completos.
• Valor: Los datos extraídos deben presentar calidad por sus fuentes y métodos de procesamiento y estudio.
• Visualización: Se debe conseguir presentar los datos obtenidos de manera que pueda ser fácil comprender los aspectos y factores claves contenidos en los informes realizados.

Tras conocer conceptos relacionados con el Data Science, toca ponerse en marcha con el análisis de datos. Estudiar un master en Data Science tiene más ventajas que inconvenientes. La primera de ellas es la diversidad de oportunidades laborales. La segunda, el salario, y por último, que no deja de ser un sector en auge en la actualidad. ¿Quieres saber más sobre nuestro master en Data Science? ¡Escríbenos!