Al hilo de nuestra entrada blog anterior, donde repasamos algunas ideas básicas sobre la ciencia de datos, puntualicemos ahora para qué se utiliza. La respuesta no es otra que para extraer conocimiento útil de los datos, mediante la implantación de distintas metodologías.

Todas ellas pretenden resolver problemas y otorgar ventajas competitivas. La realidad puede entenderse como sistemas de información, por supuesto, aunque también puede vislumbrarse como un conjunto de ficciones simbólicas o percepciones subjetivas. Pero, en cualquiera de los casos, la materialidad solo resulta explorable mediante el estudio de los datos que cualquier sistema produce.

Decíamos, también en una entrada blog anterior: “Probablemente, muchos tuvieron un profesor o profesora que repitiera aquella máxima donde se decía: las matemáticas son sabias… El caso es que tenían razón, después de todo. Matemática y Estadística permiten llegar a uno de los grandes desafíos del modelo científico: el problema de la predicción. Cuando esto termina aplicado a la empresa, los riesgos se reducen proporcionalmente. Es esto lo que impone la necesidad de crear un equipo de análisis de datos.

Al hilo de lo anterior, la construcción de un modelo estable faculta el seguimiento, con el consiguiente impacto en la calidad, el suministro, la atención, la observación de la normativa, etc. Es decir, del propio modelo resultan las posibles mejoras para orientar a la dirección. Mejor calidad se traduce en más aceptación, ventas, etc., lo que nos dirá cómo se comportará el retorno de la inversión.

Nada de esto es posible sin matemáticas y Estadística. La conclusión es enorme y a la vez simple: la respuesta a los grandes desafíos de productividad, mejor utilización de recursos, mejores ventas y atención a los usuarios, etc. es un equipo de profesionales en Big Data y Data Science 100% enfocado al análisis de datos.”

¿CÓMO ACTÚA LA CIENCIA DE DATOS?

El abordaje científico de los datos se realiza a partir de distintos enfoques. En primer lugar, tenemos el análisis descriptivo, donde lograremos información sobre los fenómenos o comportamientos ocurridos en el nicho de donde provienen esos datos. Es un momento donde priman modelos de visualización (las diferentes estructuras de gráficos) que nos muestran subidas, bajadas, etc. de una actividad o un proceso en ejecución.

En segundo lugar, tenemos el análisis de diagnóstico, donde la ciencia de datos pretende un nivel totalmente nuevo de profundidad, al menos, el necesario para saber por qué se ha desencadenado el fenómeno en indagación. Es donde veremos procedimientos como la minería de datos, entre otras técnicas, que buscan patrones no exactamente manifiestos. En el análisis diagnóstico se obtiene un tipo de información, por ejemplo, sobre comportamientos del mercado, que resultan de gran interés para las empresas.

En tercer lugar, existe el análisis predictivo. Aquí llegamos a una de las piedras angulares de la ciencia de datos. Los patrones descubiertos podrían llevarnos a generar modelos que muestran los cambios de un sistema en la flecha del tiempo. Entran en acción técnicas como el machine learning, entre otras, para generar una suerte de ingeniería inversa, un recorrido por las cadenas de causalidad que nos permitirán adelantarnos a los cambios o prepararnos mejor para su llegada en el futuro.

En cuarto lugar, asistimos al análisis prescriptivo. Llegaremos allí impulsados por el anterior análisis predictivo. Es decir, en tiempos con tanta incertidumbre, no debe existir prácticamente ninguna empresa o administración que, además de saber lo que posiblemente ocurrirá, no quiera contar con un sistema de acciones en forma de respuestas óptimas a distintos niveles.

Básicamente, el análisis prescriptivo nos puede mostrar un árbol de causalidades desprendidas de adoptar una u otra decisión gracias a graficaciones que muestran simulaciones. El valor de este tipo de conocimiento en investigación científica es extraordinariamente grande.

Naturalmente, estamos hablando de filosofías de trabajo donde, en realidad, el factor humano (la calidad en las habilidades y competencias del equipo en análisis de datos) soporta todo el peso. En este sentido, el programa modular (Experto, Especialista y Máster) en Big Data y Data Science de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) lleva varias ediciones siendo el líder en formación superior en análisis de datos, año tras año aporta al mundo empresarial profesionales que ocupan cargos de relevancia en múltiples sectores estratégicos.

Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED (séptima edición):

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