Existen algunas definiciones en el universo Big Data y Data Science que prácticamente cualquier profesional y estudiante debe conocer en este 2023, éstas configuran el escenario de una tendencia tecnológica que ya no resulta ajena prácticamente en ningún ámbito de la producción. De esto se desprende que, bien avanzado el siglo XXI, nadie preocupado por la proyección de su carrera profesional puede prescindir de un conocimiento acerca del papel que están desempeñando los datos en la mejora de todos los procesos de trabajo.

Dimensionemos la cuestión. En primer lugar, tenemos el concepto “volumen de datos”. Las escalas en las que se mueven las matrices que permiten extraer conocimiento útil de un análisis inteligente son, sencillamente, enormes. Imponiendo esto necesidades especiales de almacenamiento y metodologías para explorar dicha información. A su vez, se deriva la necesidad del escalamiento, así como una noción clara de lo que entenderíamos como información útil y a qué tipologías obedece.

Sumado a lo anterior, tenemos la velocidad en el procesamiento y la calidad, totalmente necesaria para que el Big Data y el Data Science cumplan su promesa central: facilitar una mejor toma de decisiones.

Fundamentalmente, tenemos que destacar que el dato debe transformarse en conocimiento. Esto redefine la noción de tejido industrial en los tiempos digitales y regresa a cierta noción clásica sobre el saber como sustento de la riqueza. Es decir, los datos permiten soluciones inteligentes y propuestas de valor.

Es interesante explicar que existe una pirámide de conocimiento aplicada a la comprensión temprana de lo que viene a estructurar la materia prima de las nuevas industrias digitales. En primer lugar tenemos datos en bruto. Es a partir de lo anterior cuando aparece información propiamente dicha, ocurre en el momento en que aquella base bruta se provee de un contexto. Esto es prácticamente equivalente a construir cierta narrativa de la que es posible extraer pensamiento lógico, con premisas y conclusiones.

Para entonces estaremos en un instante nuevo, donde la información se convierte en conocimiento gracias a que distintas narrativas se encuentran para mostrar las características y el posible comportamiento de un sistema. En este momento también podemos cumplir con un rasgo importante de cualquier aparato de ciencia: el conocimiento acumula experiencias hasta alcanzar un punto crítico donde emitimos juicios sobre una parcela de la realidad.

Si pudiéramos hacer uno de esos experimentos que se solían hacer en tiempos más interesantes para las ciencias sociales, y metiéramos en un aula a filósofos y científicos de datos, probablemente los primeros hablarían de “sabiduría” cuando los segundos construyeran modelizaciones sobre escenarios que no han llegado. Es cuando la ciencia de datos construye futuros posibles. Claro, esta pirámide de conocimiento también nos remite a retos profundos en materia tecnológica y cultural.

Atravesamos un momento histórico donde nunca antes se había revelado de forma tan clara uno de los grandes aportes de la tradición crítica al interior de la historia del pensamiento: la transitoriedad como rasgo definitorio de las formas de trabajar, producir y apropiarnos como sujetos de la realidad. Hasta un punto que resulta increíble si comparamos con el lugar donde el análisis de datos estaba hace cuatro o cinco años.

Hoy existen voces expertas proponiendo que las nociones básicas sobre cómo funcionan las nuevas industrias digitales, con el análisis inteligente de datos en la base de todo, se impartan en la educación básica y que estén presentes en programas superiores donde nunca hubo más que un par de asignaturas con estadística aplicada. De ahí el continuo crecimiento de programas superiores que, desde hace algunos años, están marcando el rumbo del mercado formativo, en concreto el programa de Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED.

Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED:

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