La ciencia de datos es una combinación de varias herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático cuyo objetivo consiste en identificar patrones ocultos a partir de datos sin procesar.
Los científicos de datos realizan análisis ejemplares para descubrir oportunidades por medio de los datos y también utilizan varios algoritmos avanzados para predecir la ocurrencia de eventos particulares a futuro. Un científico de datos observará los datos desde muchos ángulos, a veces ángulos antes desconocidos.
El concepto de ciencia de datos surgió cuando John Tukey escribió sobre avances en el mundo de la estadística, en 1962. Mencionó: “a medida que las estadísticas matemáticas han evolucionado, he tenido motivos para preguntarme y dudar. He llegado a sentir que mi interés central es el análisis de datos".
En su declaración, se refería a la conjunción de la estadística y de la computación en un tiempo en que los resultados estadísticos recién empezaban a presentarse en horas (y no en días o incluso semanas).
En 1974, Peter Naur escribió el libro "Concise Survey of Computer Methods", empleando el término ciencia de datos repetidamente.
En 1994, Business Week publicó el artículo de portada "Database Marketing", revelando las ominosas noticias de que las empresas habían comenzado a recopilar grandes cantidades de información personal. Sin embargo, la ciencia de datos ocupó un lugar central a partir de 2010.
Desafortunadamente, la ciencia de datos abarca muchos temas. El término científico de datos puede resultar atractivo para los empleadores, pero implica muchas expectativas y diversas responsabilidades.
Las empresas esperan que los científicos de datos puedan desarrollar e investigar hipótesis, proyectar experimentos y crear modelos matemáticos para identificar puntos de optimización.
Recopilamos una gran cantidad de datos a diario. El rol de un científico de datos aborda el análisis de datos y la obtención de respuestas que podrían decidir el futuro de una empresa.
No obstante, la evolución del panorama tecnológico está llevando a la ciencia de datos a una posible obsolescencia al materializar tres tendencias diferentes:
- la automatización del flujo de trabajo individual que suelen realizar los científicos de datos
- los productos de datos que eliminan de manera efectiva una parte repetitiva del trabajo de los científicos de datos
- la transición hacia resultados de mayor valor añadido.
La gente ha dejado de ambicionar la ciencia de datos como carrera por varias razones: la interpretación gerencial, la infraestructura inadecuada y la incertidumbre.
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La automatización del flujo de trabajo se está volviendo común
La automatización del flujo de trabajo se refiere al diseño, la ejecución y automatización de procesos basados en reglas en las cuales las tareas humanas, los datos o los archivos se enrutan entre personas o sistemas que obedecen a una estructura comercial particular.
Dado que la automatización del flujo de trabajo minimiza el trabajo humano y maximiza los ingresos a bajos costos, un número cada vez mayor de empresas elige valerse de tecnología emergente en lugar de contratar a científicos de datos.
Los productos de datos eliminan las tareas repetitivas
Los productos de datos son herramientas o aplicaciones que procesan datos y generan resultados. Las empresas pueden utilizar estos resultados para obtener información útil como la predicción de abandono y la segmentación de clientes, y aprovecharlos con el fin de tomar decisiones más inteligentes.
Un trabajo de mayor valor se convertirá en la próxima “ciencia de datos”
Como se mencionó anteriormente, la ciencia de datos ocupó la posición de los analistas de negocios en la década antepasada. Lo mismo ocurrirá en el futuro. Alguna capacidad superior ocupará este sitio en el mundo digital.
Los expertos estiman que podrían ser las ciencias empresariales. El término ciencias empresariales subraya el aspecto multidisciplinario y fundamentado en el contexto del sector tecnológico.
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Las ciencias empresariales buscan la implementación, la comprensión y el aprendizaje de las interacciones entre procesos, datos o sistemas y personas. Todo esto se hace con el objetivo del éxito de los negocios, que, finalmente, implica brindarle un bien o un servicio al público.
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