Las empresas generan y recopilan enormes cantidades de datos. Cualquier empresa que quiera lograr un éxito duradero en una economía que cambia y se acelera rápidamente debe utilizar estos datos de forma rentable. Para iniciar la transformación digital y convertir los datos en conocimientos valiosos, necesitan la ciencia de datos.
La ciencia de los datos es un campo extremadamente diverso que requiere conocimientos informáticos, estadísticos, matemáticos y de big data, pero también de procesos empresariales y macroeconómicos. En consecuencia, hay muchas formas y posibilidades de Científico de datos una de las profesiones más solicitadas del siglo XXI.
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¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de los datos es sinónimo de Ciencia interdisciplinar para obtener conocimientos a partir de datos está en juego. Aquí se extraen grandes cantidades de información de los datos para obtener sobre esta base una declaración sobre la gestión óptima en la empresa. Esto permite mejorar la calidad de las propias decisiones y aumentar la eficacia de los procesos de trabajo ya activos.
El enfoque de la ciencia de datos se remonta a 1960, cuando el término "ciencia de datos" se utilizaba como sinónimo de "informática". No fue hasta 2001 cuando el informático estadounidense William S. Cleveland convirtió la ciencia de datos en una disciplina independientesobre cuya base se han desarrollado nuevos modelos y métodos científicos de análisis y utilización de datos.
En su fase actual, la ciencia de datos ha logrado desarrollarse cada vez más. Incluye puntos centrales de las matemáticas basadas en la ciencia, así como de la informática moderna.k. Combinado con conocimientos específicos del sector, puede aplicarse a cualquier industria para aumentar el potencial de ingresos y aportar mayor valor añadido a la gestión.
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Ciencia de datos frente a TI
En este contexto, los objetivos de la ciencia de datos difieren significativamente de las tareas informáticas convencionales. Proyectos de ciencia de datos se sitúan en la interfaz entre datos empresariales de diversa índole y cuestiones afines que pueden referirse -concreta y potencialmente- a escenarios, tendencias o acontecimientos futuros.
Los objetivos centrales de la Ciencia de Datos son:
- Proporcionar una mejor base para las decisiones empresariales
- Controlar, optimizar o automatizar procesos
- Lograr ventajas competitivas
- En el marco de Análisis predictivo hacer previsiones fiables sobre acontecimientos futuros
En este sentido, ciencia de datos puede utilizarse como sinónimo de una nueva forma de percibir comprender: Los análisis de datos permiten obtener nuevos conocimientos en áreas que hasta ahora habían eludido la percepción. Esto crea nuevas perspectivas para que las empresas compitan en una economía digital y global.
Diferencia entre Big Data y Ciencia de Datos
En los últimos años, la atención prestada a la cuestión de la Grandes datos y la ciencia de datos por parte de la investigación y la industria ha aumentado de forma muy acusada. En este contexto, el Big Data es una poderosa herramienta que, en consecuencia, a menudo es un Componente importante de las soluciones de ciencia de datos es.
En primer lugar, big data es un término colectivo que, al igual que las ciencias de datos, abarca muchos aspectos diferentes. Los big data pueden englobar las siguientes subáreas:
- La amplia recopilación y cotejo de datos
- El almacenamiento seguro y masivo, por ejemplo en un lago de datos
- Procesamiento paralelo y simultáneo de grandes cantidades de datos
- Análisis de datos con métodos especiales
- El vínculo significativo con las cuestiones empresariales
Los conocimientos que pueden obtenerse de los análisis de datos permiten comprender mejor los procesos empresariales, optimizarlos y desarrollar nuevos modelos de negocio o una estrategia de datos global. Debido al potencial de los macrodatos para abrir nuevos sectores empresariales, la ciencia de datos en su conjunto se está convirtiendo cada vez más en un factor de éxito empresarial.
Hoy en día, el bombo y platillo del tema de los Big Data suele estar en el centro de la transformación digital. Además, es importante destacar que Big Data y Data Science son algo más que temas de TI.
Áreas de actividad en Ciencia de Datos
Existen numerosos campos de actividad dentro de la ciencia de datos. Entre ellos se encuentran, por ejemplo, informáticos, programadores, profesionales del desarrollo de software, expertos en bases de datos y muchos otros profesionales. Los conocimientos especializados deben incluir las matemáticas y las ciencias informáticas conocidas como informática en casi todos los campos. El conocimiento de la industria específica de la aplicación también es elemental e indispensable para el éxito, dependiendo del empleo.
Además de los requisitos personales, como la capacidad activa de resolución de problemas y la creatividad, una titulación suele ser un requisito previo para trabajar como científico de datos. A este respecto, muchas universidades de ciencias aplicadas y universidades Programas de licenciatura en ciencia de datosque puede completarse con una licenciatura o un máster en los campos de la ciencia o la ingeniería. El clásico programa de licenciatura suele durar seis semestres, y el posterior programa de máster otros cuatro semestres. Tras completar con éxito la titulación, es posible trabajar como científico de datos en numerosas industrias y adquirir los conocimientos específicos. Sin embargo, el programa de estudios a menudo carece de relevancia práctica. Por este motivo, algunas empresas ofrecen a los principiantes de carrera Programas de prácticas en Ciencia de Datos y Programas de prácticas para ingenieros de datos an.
Requisitos profesionales y tecnológicos
En consecuencia, los proyectos de ciencia de datos no pueden entenderse como proyectos puramente tecnológicos, aunque muchos de sus aspectos estén basados en datos. Conocimientos técnicos por sí sola no basta para desarrollar soluciones rentables de ciencia de datos. Esta es una de las principales razones por las que los expertos en ciencia de datos son tan escasos. Sin conocimientos técnicos específicos de procesos económicos y la industria respectiva, es difícil elaborar preguntas significativas.
El nombre Big Data procede de grandes cantidades de datosque a menudo deben procesarse en el contexto de proyectos de ciencia de datos. En algunos casos, nuestras soluciones generan millones de valores de medición individuales cada día, lo que corresponde a muchos cientos de gigabytes de datos.
Los requisitos técnicos de Big Data siguen siendo grandes hoy en día, aunque los costes llevan muchos años disminuyendo. Para almacenar y procesar grandes cantidades de datos son necesarios grandes centros de datos y, en algunos casos, muchos cientos de procesadores trabajando en paralelo. Como alternativa al almacenamiento y procesamiento de datos in situ, hoy en día suele ser posible externalizar los datos en los Nube an.
¿En qué sectores se utiliza la ciencia de datos?
El uso de la ciencia de datos es especialmente importante para las grandes empresas. Pero cada vez más empresas medianas utilizan también soluciones de ciencia de datos. Ejemplos de aplicación de la ciencia de datos son las empresas minoristas y de comercio, las empresas de logística y las empresas del sector sanitario, Bancos, Seguros y empresas industriales.
Los rasgos característicos de la Ciencia de Datos
En los últimos años, se ha convertido en costumbre referirse a los macrodatos en términos de un conjunto variable de términos en V, como "datos". Volume, Variedad o Velocity - definir. El número exacto de términos necesarios de este tipo puede debatirse durante mucho tiempo. Una pequeña pista para iniciados: al final, por supuesto, debe haber exactamente 42. Nos limitamos aquí a los Cinco rasgos esenciales y característicos de Big Data:
1. la cantidad de datos
Como sugiere la palabra, big data es inicialmente una "gran" cantidad de datos ("volumen"). Dado que los datos representan una pequeña parte de la realidad, en general se aplica lo siguiente: cuantos más datos haya disponibles, más completa será la imagen de la realidad que podamos formarnos con ellos.
2. la variedad de datos
En la mayoría de los casos, los Big Data se componen de tipos de datos muy diferentes y conjuntos de datos extremadamente complejos ("Variedad"), lo que hace que las conexiones y los patrones sean reconocibles. Por tanto, el reto suele consistir en relacionar los datos entre sí de forma significativa.
3. la velocidad de procesamiento
Además de la cantidad y variedad de datos, la rápida disponibilidad de los resultados es cada vez más importante. Con la correspondiente velocidad de procesamiento ("velocity"), garantizada por muchos cientos de procesadores trabajando en paralelo, los resultados están disponibles a veces en tiempo real. Si sólo trabajasen ordenadores convencionales, los resultados de los análisis tardarían días o incluso semanas en estar disponibles. En ese caso, los resultados serían en gran medida inútiles.
4. los datos deben ser modificables
En ocasiones, los datos se generan con extrema rapidez: la turbina de una central eólica o un avión vigilado por sensores suministran hasta 15 terabytes de datos brutos y de sensores por hora. Sin embargo, la pertinencia de la información que puede derivarse de estos datos se deteriora con el tiempo ("variabilidad"). Por tanto, los datos deben ser variables o recogerse una y otra vez para que sigan siendo pertinentes.
5. visualización de datos
Al fin y al cabo, los datos deben interpretarse y traducirse en conceptos significativos para la acción. Una presentación atractiva, clara y que favorezca la comprensión Visualización de datos es un factor clave para el éxito de los proyectos de Big Data.
Este último ejemplo también muestra por qué los macrodatos están en la cresta de la ola. Interacción de los distintos subaspectos se basa. Si, por ejemplo, se está a punto de producirse una avería, indicada regularmente por el aumento de temperatura de un componente, esta información sólo es útil si la base de datos es, por un lado, lo más precisa posible y, por otro, puede compararse con otros conjuntos de datos más antiguos. Para ello, debe disponerse al mismo tiempo de un modelo de reconocimiento y evaluación de los datos y, a ser posible, los resultados deben estar disponibles en tiempo real.
Decidir qué acción tomar a partir del resultado de Análisis de datos no la hace el científico de datos. Por eso los datos deben presentarse de forma comprensible para los responsables de la toma de decisiones. Sólo entonces se Ventaja de tiempo y conocimientosa partir de la cual hay margen de maniobra: El operador sabe en una fase temprana de un daño inminente y puede tomar contramedidas incluso antes del fallo real.
Inteligencia de negocio frente a ciencia de datos
Con el Análisis de datos empresariales De ello se ha ocupado hasta ahora el Business Intelligence (BI) clásico. Se centraba en la evaluación de los datos de la empresa con el objetivo de comprender mejor los procedimientos y optimizar los procesos. Con la ciencia de datos, este concepto se ha modernizado considerablemente.
En (Avanzado) Análisis de datos y el análisis predictivo, ya no se trata sólo de analizar los datos y procesos existentes para comprender mejor el pasado, sino de mirar hacia el futuro. A partir de datos sobre clientes, carteras, procesos de venta y marketing, servicio, riesgos, cumplimiento, desarrollo de precios y fijación de precios y de la contabilidad financiera, pueden derivarse afirmaciones que mejoren de forma sostenible las decisiones orientadas al futuro.
El cambio decisivo que aporta la Ciencia de Datos en comparación con el BI a través de su enfoque en el futuro es Dinamización. En lugar de extraer consecuencias reactivas para el presente a partir de una mirada al pasado, la mirada puede dirigirse directamente hacia escenarios o acontecimientos futuros.
Conclusión
La ciencia de datos permite la acción proactiva y se convierte así en un motor de innovación. El cambio desencadenado por la digitalización se hace controlable a través de la ciencia de datos y sitúa a las empresas en posición de moldear activamente el futuro.
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