Las empresas han cambiado su enfoque dirigiéndose hoy a la toma de decisiones basadas en datos. Se trata de un fenómeno mundial. De hecho, según los informes de International Data Corporation (IDC 2021 ), para 2025 esos datos mundiales crecerán un 61% hasta los 175 zettabytes. Entonces, ¿qué es la ciencia de datos y por qué es tan importante?
El campo de la ciencia de datos ha ganado protagonismo porque permite a las organizaciones procesar e interpretar información de manera eficiente. Los líderes, a su vez, utilizan este análisis para tomar decisiones empresariales informadas, impulsar el crecimiento, optimizar el gasto e impulsar el rendimiento.
Profundicemos y entendamos por qué es necesario aprender esta materia para tomar mejores decisiones dentro de una organización.
Breve historia de la ciencia de datos
La ciencia de datos es popular gracias al auge de la tecnología. Especialmente los lenguajes de programación, y las técnicas para recopilar, analizar e interpretar datos. En 1962-63, un matemático estadounidense, John W. Tukey, predijo el surgimiento de un nuevo campo en su artículo “El futuro del análisis de datos”. Otro pionero, Peter Naur, que era ingeniero informático, dio la primera definición de ciencia de datos en su libro “Concise Survey of Computer Methods”.
La tecnología avanzó y la recopilación de datos se hizo indispensable. Las computadoras personales fueron lanzadas por IBM en 1981. Apple hizo lo mismo en 1983. En los años 80, la informática evolucionó a un ritmo exponencial, dando a las empresas la oportunidad de transformarse digitalmente y recopilar datos fácilmente. Durante los años 90, la tecnología avanzó velozmente al generalizar prácticamente la conectividad a Internet, la comunicación y (por supuesto) la recopilación de datos.
En la primera década de 2000, los datos se volvieron más importantes y las organizaciones se interesaron en encontrar patrones para tomar mejores decisiones comerciales. La demanda de científicos de datos creció drásticamente y la ciencia de datos sigue siendo uno de los campos más prósperos en la actualidad.
Ciclo de vida de la ciencia de datos
¿Te preguntas qué pasos se toman para crear, entregar y mantener cualquier producto de ciencia de datos? No todas las empresas abordan la ciencia de datos de la misma manera, pero, su ciclo de vida en general, incluye los mismos pasos. Regularmente incorpora el uso de prácticas estadísticas, el procesamiento de números, los algoritmos de aprendizaje automático y los modelos de predicción.
Los cinco pasos comúnmente involucrados son:
- Extracción de datos
- Preparación
- Limpieza
- Modelado
- Evaluación
Este proceso se conoce como el proceso estándar intersectorial para la minería y el análisis de datos. Con estos pasos, los expertos en datos aprovechan el poder de la ciencia de datos para descubrir información procesable. Esto, a su vez, ayuda a transformar la toma de decisiones de una organización.
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¿Por qué es importante la ciencia de datos?
Los datos son la herramienta más poderosa que poseen actualmente las empresas. Tiene el poder de contar una historia convincente, así como de guiar e influir en la toma de decisiones. Ahora se pueden tomar acciones empresariales rápidas basadas en el tipo correcto de datos. Independientemente de la industria, todas las organizaciones deben estar en el negocio de los datos ahora si desean seguir siendo relevantes. Las investigaciones han demostrado que las organizaciones basadas en datos son más rentables y tienen más probabilidades de retener a los clientes.
Estas son algunas muestras de su utilidad:
- Al aprovechar los datos correctos, las empresas pueden crear e implementar estrategias comerciales para mantenerse por delante de la competencia.
- Los líderes pueden tomar decisiones para resolver problemas empresariales utilizando tendencias e información útil.
- Se pueden hacer recomendaciones para el crecimiento y la expansión del negocio combinando estadísticas.
- Es una buena oportunidad para que las empresas logren una ventaja competitiva sostenible mediante la evaluación del enfoque actual de la estrategia de datos.
- Los líderes también pueden impulsar la mejora del negocio y reevaluar las necesidades de la empresa mediante el análisis de conjuntos de datos y tendencias futuras
¿Por qué convertirse en un científico de datos?
¿Sabías que…? Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., se espera que el campo crezca un 22% para 2030, que es tres veces la tasa promedio de otras profesiones. ¡Nunca ha habido un mejor momento para comenzar tu carrera en ciencia de datos!
Existe una brecha entre la demanda de científicos de datos y su oferta. Según una encuesta realizada en 2021, el 92% de los gerentes de contratación sienten que hay escasez de talento. Es una gran oportunidad para que los aspirantes encuentren y embolsen los papeles de sus sueños. Además, se estima que el 55% de las empresas han comenzado a utilizar el análisis de datos para mejorar la eficiencia como resultado de COVID-19. Es natural que estas empresas e industrias demanden talento capacitado en ciencia de datos.
Un informe de LinkedIn muestra que ciencia de datos, el aprendizaje automático (MI) y la IA están entre los 15 trabajos de mayor demanda actualmente.
¿Qué habilidades debe tener un científico de datos?
- Análisis y modelado de datos
- Resolución de problemas
- Curiosidad intelectual
- Pensamiento crítico
- Matemáticas y estadística
- Conocimientos básicos de codificación: Java/ Python es una ventaja añadida
- Comprensión del mercado
- Perspicacia para los negocios
- Comunicación y colaboración
- Habilidades de visualización y presentación
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