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Es la disciplina que combina estadística, programación y aprendizaje automático para extraer conocimiento útil de grandes volúmenes de datos. Trabaja tanto sobre datos estructurados, como las tablas de una base de datos, como sobre datos no estructurados, como el texto libre, las imágenes o el video. Su método consiste en extraer los datos, limpiarlos, analizarlos con modelos matemáticos y presentar los resultados de forma comprensible. El objetivo no es solo describir lo que ya pasó, sino detectar patrones y anticipar comportamientos futuros.
La Ciencia de datos combina estadística, programación y aprendizaje automático para sacar conocimiento útil de grandes volúmenes de datos.
Analiza datos estructurados, como las tablas de una base de datos, y también datos no estructurados, como el texto libre, las imágenes o el video, que necesitan un procesamiento previo.
Esto lo hace mediante procedimientos estadísticos, matemáticos y otros que involucran minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis de conglomerados.
Lo que la distingue de un informe tradicional es su objetivo: no describir lo que ya pasó, sino anticipar lo que va a pasar.
Entre los beneficios de la Ciencia de datos destacan:
La diferencia que existe entre la Ciencia de datos y Big data se apoya en el hecho de que la última es un conjunto masivo de datos, mientras que la Ciencia de datos implica los procedimientos y métodos a seguir para procesarlos, analizarlos e interpretarlos.
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial y una de las herramientas centrales de la disciplina.
En lugar de programar cada regla a mano, el sistema deduce los patrones a partir de los datos que se le entregan.
Con esos resultados el científico de datos los interpreta y los convierte en información de utilidad para la toma de decisiones.
Un procedimiento estándar a emplear por los científicos de datos se puede resumir de la siguiente manera:
Tal como se puede apreciar, la Ciencia de datos puede crear algoritmos, modelos y técnicas informáticas que facilitan el análisis y permiten la construcción de información útil a partir de los datos procesados.
Es por ello que la programación, los procedimientos matemáticos y el análisis estadístico están siempre presentes, y potenciados por la inferencia y los estudios predictivos
Su aplicación dentro del Marketing genera grandes beneficios, dada la gran cantidad de datos que se pueden recopilar y procesar acerca de los usuarios de un servicio o los consumidores de un producto.
Con ello se aumenta la predictibilidad de conversión de clientes y se elaboran estrategias ajustadas a los requerimientos del mercado.
Si se conoce mejor al consumidor, se puede vender más.
Con algoritmos que procesen datos siguiendo modelos de análisis, y en base a hipótesis de investigación, es posible acercarse con gran precisión a los patrones y costumbres de los consumidores y usuarios.
Y de esa manera se logra mejorar la segmentación y la oferta, aprendiendo del usuario y brindándole recomendaciones más acertadas y ajustadas a su perfil y hábitos de consumo.
El hub de Inteligencia de negocios, informes y tableros ubica este concepto dentro de un proceso empresarial.
En Big Data en empresas medianas: mito, realidad y qué hacer con tus Datos hoy vemos cómo se aplica a decisiones y tareas concretas.
Informes y Paneles de la Plataforma muestra cómo se refleja dentro de la Plataforma.
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