Data Science: cómo los datos están transformando industrias clave

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Hace 15 años, el 17 de junio de 2007, Steve Jobs presentaba al mundo el primer iPhone. La irrupción de los teléfonos inteligentes lo cambió todo a partir de entonces y, de 2010 hasta ahora, el proceso de transformación digital y la datificación han ido a más de forma exponencial. Actualmente, todos emitimos datos de forma continua mediante dispositivos conectados a la red, lo que ha propiciado y propiciará aún más toda una revolución y un cambio de paradigma que afecta a numerosos sectores.

Se prevé que el volumen de datos creados, capturados, copiados y consumidos se duplique en los próximos tres años, llegando a 180 zettabytes en 2025. Esto augura un gran impacto y la forja de nuevas disrupciones en industrias clave. El data será el gran protagonista. Por eso, el Data Science o Ciencia de Datos ha cobrado una gran relevancia a la hora de entender, anticipar y sumarse a las transformaciones que están ya en proceso en lo que ya se conoce como la IV Revolución Industrial.

¿Qué es el Data Science?

La ciencia de datos articula las técnicas que utilizamos para convertir los datos en información y extraer conocimiento de ellos, ya sea para elaborar patrones, predicciones o aplicaciones que aporten valor a partir de esa información. Durante años, una gran cantidad de datos se han abandonado por no saber qué hacer con ellos. Con el tiempo, la importancia de leerlos y utilizarlos en distintos negocios se ha revelado fundamental.

El marketing y el comercio, por ejemplo, han sido de los primeros ámbitos que han entendido que saber jugar con la enorme arquitectura de datos con que contamos a partir de la conexión permanente de la población es un activo inmejorable. El Big Data, la analítica y la transformación digital han sintetizado la complejidad y proceso de recavar datos, en un entorno en que cada vez será menos necesaria la codificación y la programación.

De la casa a la tienda: algunas aplicaciones

Los ámbitos donde la ciencia de datos ya se aplica o se aplicará para implementar e impulsar el desarrollo de nuevas tecnologías y negocios son innumerables, entre ellos la domótica. Estos son algunos de los más relevantes:

-Finanzas: Los modelos de inversiones, riesgo crediticio y seguros ya se basan en data science. En los próximos años cobrará peso también la lucha contra el fraude en un entorno blockchain.

-Retail: El comercio es uno de los principales sectores de disrupción, ya sea en cuanto al marketing, las operaciones, la cadena de suministros o las ventas. También las manufacturas se verán impulsadas en la eficiencia y control de calidad.

-Infraestructuras: La autogestión y mantenimiento de grandes infraestructuras es uno de los retos de la ciencia de datos. Lo mismo sucede con todo lo que tiene que ver con el desarrollo de las smart cities y la domótica.

Grandes retos del Data Science

El gran volumen de datos con que contamos y que no hará sino aumentar en los próximos años requiere de algoritmos y softwares especializados. Este proceso es cada vez más heterogéneo y complejo. Lograr que los datos interactúen entre ellos permite automatizaciones en la toma de decisiones.

Para las compañías, la fragmentación de las fuentes de datos es otro de los desafíos. Lograr agregar datos de distintos entornos en una estrategia omnicanal, cruzarlos y estandarizarlos incrementará la eficiencia y la capacidad de predecir modelos. El 5G es crucial también para garantizar una recogida de datos en tiempo real y sin latencia, lo que ayudará a procesar información de manera que sea posible dar respuestas rápidas.

Algunas aptitudes de un buen científico de datos

A la figura profesional del científico de datos ya se la compara con la de los informáticos a finales del siglo XX. Desde luego, su relevancia va a ser incuestionable en los próximos años y es una de las profesiones más demandadas. Estas son algunas de las habilidades o aptitudes que debe tener un data scientist:

-Conocimientos y pasión por las matemáticas y la estadística.

-Capacidad de programación para filtrar y limpiar datos.

-Pensamiento predictivo.

-Habilidades a la hora de comunicar resultados a personal no técnico.

-Entender el modelo de negocio de la compañía para la que trabaja.

La ciencia de datos está experimentando un gran auge ante el crecimiento exponencial de los datos y la conexión permanente de la población, lo que se traduce en grandes transformaciones en las industrias estratégicas.

Artículo escrito en colaboración de Marc Sansó, tech-management consultant, CEO en Elsebits y profesor en EAE

Fuente: EAE Business School

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