En esencia, la ciencia de datos es un nombre que refiere un amplio conjunto de actividades de procesamiento numérico inventadas hace mucho tiempo. Recientemente empezó a incluir técnicas mejoradas que implicaban: más datos, mayor capacidad de procesamiento y resultados efectivos a un precio económico.
Conforme ha disminuido el costo de almacenamiento y de procesamiento de datos, ha aumentado el volumen de datos recopilados: principio simple de oferta y demanda. Es decir, el precio baja, el volumen sube.
La Universidad de Berkeley considera que conlleva una de las trayectorias profesionales más prometedoras para profesionales calificados. Por otro lado, el término “ciencia de datos” sugiere ser la solución a un problema. Parece óptimo, no sólo en cuanto a carrera profesional, sino también como estrategia empresarial.
El uso efectivo de la ciencia de datos
Incluso aunque muchos tipos de ciencia de datos están adquiriendo popularidad, como la inteligencia artificial y los programas de marketing relacionados con ella, el éxito en la profesión es útil solamente con ayuda de un conocimiento profundo sobre el área.
Para tener éxito con los datos, uno debe poder sobresalir en identificar y resolver problemas específicos y relevantes, en lugar de convertirse en un experto generalista o en aspectos meramente teóricos desde un punto de vista académico.
Los datos y los algoritmos son herramientas poderosas. Pero, como con cualquier herramienta, solo serán tan efectivas como el uso que se haga de ellas.
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La necesidad de una estrategia empresarial
¿Cómo puede alcanzarse el éxito con los datos? Es preciso concentrarse en el problema a resolver, en vez de en los datos. Para quienes se enfocan en el crecimiento de un negocio, la estrategia empresarial resulta imprescindible para que los datos realmente puedan trascender a nivel práctico. Aquélla abarcaría:
- Problema comercial a definir, investigar y resolver
- Enfoque científico basado en datos
- Impacto comercial: resultado objetivo cuantificable
Para otros casos (que prescindieran del lucro), la lógica sería similar: comenzar con una pregunta o hipótesis, emplear una metodología rigurosa y comprobar con criterios de validez. El problema, entonces, consistiría en implementar dicha tarea, es decir, la estrategia empresarial, que incluiría estos aspectos:
1. Medición de impacto
Una estrategia empresarial en la actualidad debe valerse de la ciencia de datos para planificar y medir efectivamente sus objetivos y su impacto, antes de poder incluir la información descubierta y redirigir los esfuerzos.
2. Orientación productiva
Cualquier estrategia implica la inversión de una cantidad formidable de tiempo, de esfuerzo y de presupuesto, para lo cual la ciencia de datos le permite a una empresa investigar a profundidad la orientación para aprovecharlos con el mínimo menoscabo posible.
Asimismo, ante el riesgo de responder a hipótesis mal canalizadas, una interpretación óptima de datos aportaría la retroalimentación de autoaprendizaje crucial para un éxito continuo, a pesar de la constante disrupción en el mercado. Actualmente, los datos ofrecen los modelos idóneos a seguir.
3. Economía en los resultados
Las estrategias empresariales, en la mayoría de casos, deben empezar a centrarse más en preparar resultados basados en datos que en investigarlos.
La ciencia de datos, bien empleada, puede contribuir con visualizaciones de datos que no sean tan dinámicas y confusas, es decir, sólo interesantes para técnicos. Así, pueden destilar los mensajes contenidos en los datos, valiéndose de menos información y un mayor más énfasis en la comunicación.
Con base en todo lo anterior, vale la pena que empresarios e investigadores aprendan técnicas de ciencia de datos que busquen resolver aplicaciones comerciales específicas, fundamentadas más en las metas que en los datos en sí. Deben, entonces, renovar el uso común de los datos en la estrategia empresarial.
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