La ciencia de datos: ¿Qué es y en qué se diferencia del Big Data?

Pablo Cebriá, CEO de la empresa especializada en servicios de consultoría de Data Science y análisis de datos Todoestada: “La ciencia de datos nos da las herramientas y procesos necesarios para responder a preguntas de negocio concretas con datos”

La ciencia de datos se define como el estudio de datos con el fin de extraer información de valor para las empresas. 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. Pero, ¿en qué se diferencia del Big Data y cómo se utiliza?

Mientras que el Big Data extrae información útil de grandes volúmenes de datos, la ciencia de datos utiliza los algoritmos de machine learning y otros métodos estadísticos para obtener predicciones precisas. En palabras de Pablo Cebriá, CEO de la empresa especializada en servicios de consultoría de Data Science y análisis de datos Todoestada, “el Big Data nos permite aplicar la ciencia de datos a escalas enormes. Nunca me cansaré de decir que esta es una tecnología que necesita menos del 1% de las empresas. Lo que ha ocurrido en los últimos tiempos es que el término Big Data se emplea prácticamente para cualquier proyecto que tenga que ver con datos. La realidad es que el 100% de las empresas pueden hacer ciencia de datos y solo una pequeña parte necesita proyectos de Big Data”.

Cebriá afirma que la ciencia de datos se presenta como una metodología que permite responder preguntas específicas: “Pensemos en la ciencia de datos como una metodología que nos permite responder preguntas de negocio con datos: ¿Qué producto se venderá mejor? ¿Qué precio tendrá mejor aceptación? ¿Cuándo dejará de funcionar esta máquina?, etc. La mayoría de las preguntas se pueden contestar con una cantidad limitada de datos. Cuando hablamos de millones de clientes, en 20 plataformas, en 150 países con millones de interacciones, hablamos de herramientas de Big Data. Mientras no hablemos en esos términos, hablar de ciencia de datos sería más apropiado”.

El modelado predictivo, el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías o el análisis de sentimientos son solo algunos de los ejemplos en lo que se emplea la ciencia de datos. Parece que esta tecnología ha venido para quedarse en casi todas las áreas de las organizaciones: “La ciencia de datos nos da las herramientas y procesos necesarios para responder a preguntas de negocio concretas con datos. Las empresas tienen preguntas que resolver todos los días. Por poner algunos ejemplos, podríamos plantearnos quién será el siguiente cliente que no pague una factura, qué producto le puedo recomendar a un cliente que no está comprando, qué proveedor me va a subir el precio o cuánto facturaré el próximo año” indica Cebriá.

Asimismo, la ciencia de datos permite que las organizaciones puedan tomar decisiones basadas en las predicciones que ofrece esta innovadora tecnología: “Mediante un buena aplicación de la ciencia de datos, todas estas preguntas están encima de la mesa, se han estimado las acciones que se deberían llevar a cabo si se pudieran responder y se ha estimado el retorno de inversión de estas acciones. Con esta lista en la mano, el equipo de datos se pone a trabajar para poder responder a esas preguntas de forma que tengan un impacto real en el negocio. Si reemplazamos las palabras ‘ciencia de datos’ por ‘marketing’ o ‘finanzas’ nos sonaría normal a todos. Por  lo tanto, el departamento de Data tiene funciones tan importantes como cualquier otro, pero metodologías y herramientas nuevas, lo que aporta una importante ventaja competitiva respecto al resto de competidores” subraya Cebriá.La ciencia de datos no solo es importante para hacer frente a los retos actuales a los que se enfrentan las empresas, sino que parece que también cuenta con un futuro brillante. Según Cebriá, “la auténtica revolución llegará de la mano de la ciencia de datos. Las empresas comenzarán a tener un responsable de datos en su organigrama que sea capaz de orquestar los proyectos. Esta persona no tiene que tener necesariamente un equipo muy amplio, pero sí los casos de uso principales identificados y una red de empresas que le apoyan en este camino Muchos de los procesos repetitivos que existen en las empresas se habrán reemplazado en su mayoría por herramientas de Big Data o ciencia de datos y, por norma general, conocer estas herramientas y el uso que pueden tener será un requisito indispensable para cualquier persona que tenga que tomar decisiones”. 

Se tratarán todas estas cuestiones en la jornada ‘Big Data: Mitos, verdades y cómo sacarle el máximo provecho en tu empresa’ organizada con Todoesdata (08/02/23).

Compartir en:
X