Por: Edwin Puertas del Castillo, profesor programa de Ingeniería en Sistemas y Computación
Aprender a interpretar información a través de la ciencia de datos puede ser la pasión de muchos que, aunque hayan iniciado una carrera profesional alejada de las matemáticas o estadística, pueden encaminar su éxito laboral en un sector que cada vez tiene más demanda de expertos en el análisis de datos para la toma de decisiones.
Entendamos qué es la ciencia de datos y veamos algunos aspectos claves para quienes quieran tomar este camino.
¿Qué es la ciencia de datos y de dónde viene?
Hace más o menos 10 años entramos en un proceso de transformación digital en el que la industria o todo lo que estaba interconectado, empezó a resguardar datos de manera digital, y nos hemos dado cuenta que no solamente es almacenar por almacenar, si no que esa data debería tener un sentido y debería aprovecharse, es decir, guardar con inteligencia.
La ciencia de datos nos ha permitido hacer un diagnóstico de la información que se resguarda en las empresas y conocer el estado actual, para predecir y pronosticar el comportamiento de la lógica empresarial teniendo en cuenta esos datos. Es ahí donde empiezan las disciplinas, como la inteligencia artificial y modelos de analítica de datos, porque permiten predecir el comportamiento de los datos, tanto del presente como del pasado.
Mis investigaciones, por ejemplo, están muy enfocadas hacia una tarea en particular que se hace en una subárea de la inteligencia artificial llamada: “procesamiento del lenguaje natural”, en donde me enfoco en el análisis de sentimientos.
La ciencia de datos en el análisis de sentimientos me ayuda a determinar aspectos, correlaciones entre esas variables, jugar con el presente y el pasado de las variables, para poder crear modelos que soporten la toma de decisiones.
¿Qué son los sistemas de recomendación y el filtrado colaborativo?
Los sistemas de recomendación son un modelo analítico o de inteligencia artificial que está intrínsecamente mezclado con los sistemas de información actual, que permite determinar o intuir acciones del comportamiento humano de acuerdo con ciertos perfiles, como por ejemplo Netflix o Spotify, que son sistemas de recomendación que ofrecen ciertos productos, como películas, series o música, de acuerdo con los gustos y perfil de usuario. Pero ese sistema de recomendación lo que hizo anteriormente fue aprender de esos datos históricos, utilizar mecanismos especiales para que los algoritmos se fueran entrenado, para que cuando llegue una nueva serie o una nueva película, sea un recomendado para el usuario y se ajuste a sus gustos.
En las universidades podríamos usar sistemas de recomendación, por ejemplo, en las matrículas; identificar cuál es la ruta o las materias más adecuadas de acuerdo con el rendimiento académico del estudiante, teniendo en cuenta las experiencias pasadas de otros estudiantes.
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En cuanto a los sistemas de filtrado colaborativo, estos van más usados en la parte de segmentación, con el propósito de conocer las posibles preferencias de grupos o perfiles segmentados.
Entonces, ese filtrado colaborativo lo que hace es que a medida que el cliente o el usuario interactúa con la tecnología o con la aplicación, permite ir dándole insumos o procesos para que el consumidor vaya alimentándose más y aprendiendo de acuerdo con esas preferencias o gustos en esas interacciones.
Las comunidades que se crean en Facebook pueden ser un ejemplo claro de estos sistemas de filtrado colaborativo, la posibilidad de crear comunidades o grupos para asociar preferencias, gustos y así determinar objetivos o estrategias puntuales para hacer recomendaciones, compras, etc.
El cuidado de los datos personales en la recolección de información
Colombia tiene definiciones muy puntuales sobre las políticas de datos. En el CONPES 3920 (Consejo Nacional de Política Económica y Social) está establecida la Política Nacional de Explotación de Datos, en donde se encuentra cómo realmente se deben explotar los datos, almacenarlos y coleccionarlos. Igualmente está la ley del Habeas Data, que detalla lineamientos sobre cómo utilizar los datos personales y hasta qué instancia se puede llevar.
Igualmente, hay otros CONPES que pueden apoyar esta política, y que deberían conocer quienes trabajan con datos personales:
- CONPES 3995 de confianza y de seguridad digital,
- CONPES 3975 de transformación digital e inteligencia artificial,
Estos establecen algunos elementos de código de ética en el uso ético de la información.
¿Quiénes pueden ser profesionales en Ciencia de Datos?
Sin duda este es el perfil profesional de moda, y lo mejor es que para ser científico de datos no es necesario estudiar una profesión de la ciencia de los datos, se puede ser científico de datos explotando otras habilidades, como en la tecnología de la información, en la estadística y la matemática.
Podemos decir que la ciencia de datos es una combinación de disciplinas, algunos pueden tener habilidades en la parte de estadística y matemática, otros en la ciencia de la computación, tecnologías de la información y conocimiento del contexto, esto quiere decir que los científicos de datos pueden estar en cualquier lugar de la ciencia.
En el mercado laboral hoy en día, los científicos de datos están entre los perfiles más solicitados en áreas de mercadeo, la salud, sector financiero e industria en general, y para fortalecer estos perfiles se han creado profesiones muy particulares en esta rama y programas de especializaciones y maestrías como las de la UTB.
La Maestría en Estadística Aplicada y Ciencia de Datos es un programa innovador y a la vanguardia, que muy seguramente complementará cualquier perfil profesional que quiera encaminar su experiencia en la toma acertada de decisiones basadas en la Big Data.
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Tema |
Importancia |
| Aplicaciones en la toma de decisiones | 📊 Permite tomar decisiones informadas y basadas en evidencia |
| Transformación digital de las organizaciones | 💻 Impulsa la innovación, optimización y ofrecimiento de servicios |
| Ética y privacidad en la ciencia de datos | 🔒 Aborda los desafíos éticos y protege la privacidad de los datos |
| Habilidades clave para profesionales no técnicos | 🎓 Permite entender y aprovechar el potencial de los datos |
| Impacto en la innovación sectorial | 🚀 Revoluciona sectores como salud, finanzas, marketing, etc. |
| Análisis de mercado | 📈 Ayuda a predecir tendencias, comprender comportamientos del consumidor |
| Personalización de la experiencia del cliente | 🎯 Permite ofrecer experiencias personalizadas y construir lealtad |
| Detección de fraudes | ⚠️ Ayuda a identificar y prevenir fraudes y comportamientos delictivos |
La ciencia de datos se ha convertido en un componente esencial en el mundo empresarial actual. Su capacidad para extraer información valiosa a partir de los datos ha transformado la forma en que los profesionales toman decisiones, generan innovación y crean ventajas competitivas.
En la UTB te mostramos estas ocho áreas clave en las que la ciencia de datos se ha vuelto crucial para los profesionales.
Aplicaciones de la ciencia de datos en la toma de decisiones empresariales
En primer lugar, las aplicaciones de la ciencia de datos en la toma de decisiones empresariales son inmensas. Los profesionales ahora pueden basar sus decisiones en evidencia concreta y análisis cuantitativos. Al aprovechar técnicas como el análisis predictivo, pueden evaluar diferentes escenarios y seleccionar la mejor estrategia para impulsar el éxito de su organización.
El papel de la ciencia de datos en la transformación digital de las organizaciones
Además, la ciencia de datos desempeña un papel fundamental en la transformación digital de las organizaciones. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, las empresas pueden identificar oportunidades de mejora, optimizar procesos y ofrecer productos y servicios innovadores. Aquellos que adoptan la ciencia de datos en su estrategia están un paso adelante en la era digital.
Ética y privacidad en la ciencia de datos para profesionales
La ética y la privacidad son temas críticos en la ciencia de datos. Los profesionales deben comprender los desafíos éticos asociados con la recopilación y el uso de datos, así como la importancia de proteger la privacidad de los individuos. Al implementar prácticas éticas y salvaguardias adecuadas, los profesionales pueden aprovechar los beneficios de la ciencia de datos sin comprometer la confianza del público.
Habilidades clave en ciencia de datos para profesionales no técnicos
Incluso los profesionales no técnicos pueden beneficiarse de las habilidades básicas en ciencia de datos. Comprender conceptos como la visualización de datos y el análisis exploratorio les permite interpretar y comunicar información de manera efectiva, colaborar con expertos en datos y tomar decisiones más fundamentadas.
La ciencia de datos como impulsor de la innovación
La ciencia de datos también impulsa la innovación. En campos como la salud, las finanzas y el marketing, el análisis de datos ha revolucionado la forma en que se abordan los desafíos y se brindan soluciones. Las organizaciones que adoptan enfoques basados en datos tienen una ventaja competitiva al ofrecer productos y servicios adaptados a las necesidades de los clientes.
El poder predictivo de la ciencia de datos en el análisis de mercado
El poder predictivo de la ciencia de datos en el análisis de mercado no puede pasarse por alto. Los profesionales pueden utilizar técnicas avanzadas de modelado y análisis para identificar tendencias emergentes, comprender el comportamiento del consumidor y anticiparse a las demandas del mercado. Esto les permite adaptar sus estrategias y mantenerse a la vanguardia de la competencia.
La ciencia de datos y la personalización de la experiencia del cliente
La personalización de la experiencia del cliente se ha vuelto esencial en la era digital. La ciencia de datos permite a los profesionales comprender mejor a sus clientes, analizando datos demográficos, patrones de compra y preferencias individuales. Con esta información, pueden ofrecer experiencias personalizadas, construir relaciones sólidas y mejorar la lealtad del cliente.
La ciencia de datos y la detección de fraudes en el entorno empresarial
La ciencia de datos es una poderosa herramienta para detectar fraudes en el entorno empresarial. Los profesionales pueden utilizar técnicas analíticas para identificar anomalías, patrones sospechosos y comportamientos fraudulentos. Esto ayuda a las organizaciones a protegerse de pérdidas financieras y salvaguardar su reputación.
La ciencia de datos desempeña un papel fundamental en el éxito de los profesionales en diversos campos. Desde la toma de decisiones basada en datos hasta la detección de fraudes, su impacto es evidente. Al comprender y aprovechar el poder de la ciencia de datos, los profesionales pueden impulsar la innovación, mejorar la toma de decisiones y lograr un crecimiento sostenible en la era digital.
