Estudiar análisis de datos es una decisión muy acertada en el contexto actual, en el que la información juega un papel crucial en la toma de decisiones en diversas áreas. El análisis de datos implica la recopilación, limpieza, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas. Esta disciplina combina conocimientos de estadística, matemáticas, programación y, en muchos casos, conocimientos específicos del área de aplicación como pueden ser los negocios, la salud, las ciencias sociales, entre otros, según la naturaleza del objetivo que se persiga, pues tiene presencia en todas las disciplinas.

Un científico de datos es un profesional encargado de analizar grandes cantidades de datos para obtener información valiosa y relevante. En la era digital, su papel se ha vuelto cada vez más importante debido al aumento de la cantidad de información disponible. Construir los mejores profesionales en Big Data y Data Science es el objeto de grandes universidades como la UNED.

La ciencia de datos se ha convertido en un elemento crucial en el mundo empresarial. Con el aumento de la cantidad de datos disponibles, las empresas necesitan utilizar herramientas y técnicas de ciencia de datos para analizar y entender mejor su entorno y tomar decisiones informadas. Este campo del conocimiento proporciona una ventaja competitiva a las estructuras que la utilizan de manera efectiva.

Llevamos ya algunos años presenciando la revolución protagonizada por la inteligencia artificial generativa, en medio de grandes debates sobre el papel que desempeña en la creación de contenidos “típicamente humanos” (fotografía, poesía y literatura, recetas o programas informáticos). ¿Cuál es el escenario actual? ¿Qué papel desempeña el análisis de datos?

La ciencia, como todos los grandes constructos psicosociales y simbólicos humanos, tiene su orden de problemas angulares. Uno de ellos es la gran cuestión de la interpretación de los datos y la predicción. Quizá en la ciencia de datos vemos la objetivación más clara de lo anterior en mucho tiempo. Aunque con un añadido que lo cambia todo: cuando hablamos, por ejemplo, de Big Data y Data Science enfocados al análisis de datos nos dirigimos a sistemas de información que se convierten en movilización de la estructura, en acción casi inmediata.

Los procesos empresariales, incluyendo las varias dificultades que suelen presentarse, son habitualmente interpretables como un nudo problémico abordable desde la ciencia de datos. Los expertos y profesionales de esta área del conocimiento, por otra parte, necesitan importantes habilidades comunicativas para comprender las necesidades que se ponen en juego entre las partes de un proceso productivo.

¿Qué obtienen las empresas de la ciencia de datos? Según el punto de vista donde nos encontremos, la ciencia de datos puede significar todo, en el sentido de ser capaz de transformar completamente la actividad productiva. Hablamos de una profunda revolución en la forma de trabajar y concebir la creación de valor. Por otra parte, estamos ante metodologías que nos facultan para estrategias directamente relacionadas con el crecimiento, la mejor utilización de recursos, el empleo de calidad y las ventajas competitivas.

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.

En la actualidad las estructuras productivas pueden definirse de muchas formas, una de ellas es la imagen de la empresa o la organización como cúmulo de información. En múltiples casos, esa información se presenta inconexa, incompleta y espectacularmente caótica. La ciencia de datos aplica distintas metodologías para extraer de ese océano de datos información que se convierte en significativa desde diversas ópticas.

No es un secreto que la generación de energía constituye una de las mayores preocupaciones de las actuales economías. En la escena global, sobresalen políticas en torno a energías renovables, como las existentes en la Unión Europea. Pero asistimos a importantes paradojas geopolíticas, donde las industrias tradicionales (como el petróleo) se mantienen y profundizan de la mano de los nuevos paradigmas tecnológicos. ¿Cómo participa el análisis de datos en la generación de energías?