DATA SCIENCE QUÉ ES

Data Science es un campo interdisciplinario, es el conjunto de métodos, técnicas y teorías para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de la información en datos proveniente de múltiples fuentes, ya sea estructurados o no estructurados. Y enfocar sus resultados a diversos ámbitos: marketing y publicidad, mejora de procesos productivos, servicios públicos, investigación científica y médica, Business Intelligence etc.

Para ello se realiza primero un trabajo de Data Mining y posteriormente Data Analytics, que mediante tecnología Big Data permite abarcar una gran cantidad de información y orientarla a aplicaciones reales como las antes mencionadas. De hecho, Data Science es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, el mismo Data Mining, el aprendizaje automático o la analítica predictiva.

USO PRÁCTICO DEL DATA SCIENCE

Las personas que se dedican al Data Science se les conoce como Data Scientist. El proyecto Master in Data Science define al Data Scientist como una mezcla de estadístico, computólogo y pensador creativo. Las empresas pueden utilizar el trabajo de estos científicos para orientar su funcionamiento diario en aspectos como:

• Localizar, interpretar y combinar fuentes de datos
• Generar conjuntos de datos y asegurar su consistencia
• Crear sistemas de visualización para comprender el análisis de datos previamente hecho
• Crear Dashboards para dinamizar y relacionar la toma de decisiones y actividad empresarial
• Proporcionar análisis dinámicos y continuados para aspectos críticos estratégicos
• Contribuir a comprender en tiempo real la evolución del mercado y consumidores a nivel de estrategia comercial y de marketing

BIG DATA Y DATA SCIENCE

Big Data es el proceso de recolección de grandes cantidades de datos, almacenamiento continuado y análisis en tiempo real; buscando patrones repetitivos dentro de los datos que permitan extraer conclusiones y propuestas (encontrar información oculta, nuevas correlaciones, etc.).

Big Data se basa en 5 aspectos clave:

• Volumen: Localizar y organizar toda la información abarcable por empresas o entidades de cara a poderse tratar y estudiar para la toma de decisiones a nivel estratégico
• Velocidad: Es necesario que la recolección de datos sea rápida para conseguir un almacenamiento y posterior análisis continuo y aplicable de manera dinámica a las decisiones empresariales. Siendo compatible con una actualización continuada y que amplíe los resultados y conclusiones previas
• Variabilidad: Los datos cambian y se generan constantemente. Deben encontrarse diversas fuentes de datos y métodos para su almacenamiento y estudio posterior, para así ofrecer informes completos en la información estratégica que contienen y a la vez poderse tratar y presentar como un conjunto único
• Valor: Los datos extraídos deben presentar calidad por sus fuentes y métodos de procesamiento y estudio. Al igual que Big Data puede reportar grande beneficios estratégicos; la baja calidad de las fuentes y análisis pueden suponer unas fuentes enormes de pérdidas, a nivel interno y comercial para una empresa.
• Visualización: Debe conseguirse presentar los datos obtenidos de manera que pueda ser fácilmente comprensible los aspectos y factores claves contenidos en los informes realizados. Son por ello importantes herramientas como los Dashboards para favorecer un conocimiento a nivel visual y gráfico que permite entender mejor muchos factores contenidos a nivel estratégico.

Si necesitas ayuda de expertos en data science no dudes en contactar con Aleasoft.