¿Qué es la ciencia de datos? o ‘Data science’

La ciencia de datos continúa evolucionando como uno de los temas más importantes sobre todo en marketing. Hoy en día, los profesionales del marketing entienden la importancia de trabajar con profesionales en la gestión de datos y que éstos deben superar las habilidades tradicionales de análisis de grandes cantidades de datos, minería de datos y habilidades de programación. Para descubrir inteligencia útil para sus estrategias, los científicos de datos deben dominar el espectro completo del ciclo de vida de la ciencia de datos y poseer un nivel de flexibilidad y comprensión para maximizar los beneficios en cada fase del proceso.

Podemos resumir en cinco las etapas del ciclo de vida de la ciencia de datos: Captura, (adquisición de datos, entrada de datos, recepción de señales, extracción de datos); Mantenimiento (almacenamiento, limpieza, preparación y procesamiento de datos, así como la arquitectura de datos); Proceso (minería de datos, agrupamiento/clasificación, modelado de datos, resumen de datos); Análisis (exploratorio/confirmatorio, análisis predictivo, regresión, minería de texto, análisis cualitativo); Comunicación (informe de datos, visualización de datos, inteligencia empresarial, toma de decisiones).

El término "científico de datos" se acuñó en 2008 cuando las empresas se dieron cuenta de la necesidad de profesionales de datos que tuvieran habilidades para organizar y analizar cantidades masivas de datos. En un artículo de McKinsey&Company de 2009, Hal

Varian, economista en jefe de Google y profesor de UC Berkeley, predijo la importancia de adaptarse a la influencia de la tecnología y la reconfiguración de diferentes industrias.

Todas las empresas necesitan Data Science. Por ejemplo, hablemos de Data Science aplicada al turismo, a propósito del evento que se llevará a cabo en Cozumel, el “World Tourism Trends Summit” dónde el tema principal es la tecnología aplicada a la industria, pero ¿qué tiene que ver la ciencia de datos?

La información que genera el turista como círculo virtuoso, analicemos. ¿Qué hace un turista para decidir a qué destino visitar? Se llena de información, investiga en internet, lee todo la información disponible, pero…¿quién genera esa información? ¡otro turista! y depende de la experiencia que haya vivido es el contenido que va a compartir por todos sus medios de comunicación, pero ¿cómo hace una empresa turística, llámese hotel, tour, atracción, restaurante o aerolínea para hacer que ese contenido les favorezca?, el común denominador son los datos y la industria debe de tener la capacidad de tomarlos, de poder entenderlos, de procesarlos, extraer valor de ellos, visualizarlos, comunicarlos, esto es y será una habilidad muy importante en las próximas décadas.

¿Necesito entonces contratar a un profesional de datos? la respuesta es, si, eventualmente necesitaremos estos perfiles en las empresas, indistintamente el giro:

Data Scientist (científico de datos), Data Analyst (analista de datos) y Data Engineer (ingeniero en datos); cada uno de ellos tiene su descripción de puestos y sus habilidades requeridas muy bien definidas, que le parece si la semana que entra le explico cada uno. Data Science es un tema, acompañado de Machine Learning e Inteligencia Artificial (AI) que necesariamente los tendrá que tener en el radar para mantenerse o crecer en los negocios. Búsqueme en mis redes sociales y platiquemos @ MarcelaMexia