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CIENCIA DE LOS DATOS
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CIENCIA DE LOS DATOS
¿Para qué se utiliza la ciencia de datos?
- 1. Análisis descriptivo El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido u ocurre en el entorno de datos. Se caracteriza por las visualizaciones de datos, como los gráficos circulares, de barras o líneas, las tablas o las narraciones generadas. Por ejemplo, un servicio de reserva de vuelos registra datos como el número de billetes reservados cada día.
- 2. Análisis de diagnóstico El análisis de diagnóstico es un examen profundo o detallado de datos para entender por qué ha ocurrido algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones.
- 3. Análisis predictivo El análisis predictivo utiliza los datos históricos para hacer previsiones precisas sobre los patrones de datos que pueden producirse en el futuro. Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo.
- 4. Análisis prescriptivo El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado.
Innovar con nuevos productos y soluciones 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.
Optimización en tiempo real Para las empresas, en especial las grandes, es un gran reto responder en tiempo real a las condiciones cambiantes. Esto puede causar importantes pérdidas o interrupciones en la actividad empresarial.
La estadística es un campo con bases matemáticas que busca recopilar e interpretar datos cuantitativos. En cambio, la ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos de maneras diversas.
La ciencia de datos es importante porque combina herramientas, métodos y tecnología para generar significado a partir de los datos. Las organizaciones modernas están inundadas de datos; hay una proliferación de dispositivos que pueden recopilar y almacenar información de manera automática.
Historia de la ciencia de datos
- Todavía tuvo que pasar otra década para que el término se utilizara fuera del ámbito académico.
- Aunque el término ciencia de datos no es nuevo, sus significados y connotaciones cambiaron con el tiempo. La palabra apareció por primera vez en los años 60 como nombre alternativo de la estadística. A finales de los 90, los profesionales de la computación formalizaron el término. Una propuesta de definición la consideraba un campo independiente con tres aspectos: diseño, recopilación y análisis de datos.
La Ciencia de Datos se ha convertido en una valiosa aliada para las empresas y organizaciones puesto que facilita la identificación de patrones, tendencias y potencia la toma de decisiones acertadas.
Descubrir patrones desconocidos de transformación La ciencia de datos permite a las empresas descubrir nuevos patrones y relaciones con el potencial de transformar la organización. Puede revelar cambios de bajo coste en la administración de recursos para obtener el máximo impacto en los márgenes de benefici
La ciencia de datos es el estudio de datos con el fin de extraer información significativa para empresas. Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas del campo de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería de computación para analizar grandes cantidades de datos.
¿Cuáles son los beneficios de la ciencia de datos para las empresas?
- La ciencia de datos revoluciona el modo en que operan las empresas. Muchas empresas, independientemente de su tamaño, necesitan una sólida estrategia de ciencia de datos para impulsar el crecimiento y mantener una ventaja competitiva.