Durante el siglo XXI el papel del científico de datos a cobrado gran importancia, ya que las organizaciones constantemente requieren interpretar los datos y ofrecer recomendaciones prácticas que faciliten la toma de decisiones y mejores los resultados empresariales.
La ciencia de datos combina las matemáticas y la estadística, la programación especializada, el análisis avanzado, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning con conocimientos específicos en la materia para descubrir conocimientos procesables ocultos en los datos de una organización. Estos conocimientos pueden utilizarse para orientar la toma de decisiones y la planificación estratégica.
El proceso de la ciencia de datos se refiere a las acciones y técnicas de los científicos para analizar y comprender datos, extraer conclusiones y resolver problemas. Comparativamente, los científicos de datos aprovechan lenguajes de programación comunes, como R y Python, para realizar más inferencia estadística y visualización de datos.
Con base en lo anterior, es necesario describir una adecuada arquitectura de datos que permita hacer una correcta gestión de estos, desde la recopilación hasta la transformación, distribución y consumo. De igual forma, es necesario establecer un adecuado plan para los datos y la forma en que estos fluyen a través de los sistemas de almacenamiento.
A continuación, se menciona las fases del ciclo de vida de los datos
- Generación o captura: normalmente la generación o captura de datos se da desde diferentes fuentes como lo es dentro de la organización, clientes y otros.
- Recolección de datos: se identifica, etiquetan y registran los de fuentes potencialmente relevantes, considerando la necesidad de tener diversos procesos de copias de seguridad.
- Mantenimiento y procesamiento de datos: los datos se someten a procesos como la integración, depuración y la extracción, transformación o carga.
- Uso de los datos: los datos llegan a la fase de utilización por la organización
- Intercambio de datos: los datos se ponen a disposición de los usuarios de la empresa para llevar a cabo los diferentes análisis y visualizaciones de datos.
- Archivo de datos: consiste en la copia de los datos en un software para repositorios de investigación.
- Destrucción de los datos: los datos se eliminan de los archivos cuando superan el periodo de retención requerido o ya no tienen un propósito significativo para la organización.
Se destaca que una organización puede tomar como referencia los siguientes casos, para determinar la necesidad de incluir una plataforma de ciencia de datos:
- Alta necesidad de mejorar la productividad y colaboración
- Cuando emplea modelos de machine learning que no se pueden auditar ni reproducir
- Cuando los modelos no llegan a producción
Por lo cual, una plataforma de ciencia de datos disminuye la redundancia e impulsa la innovación al acelerar la entrega de modelos con mayor rapidez y menos errores, facilitar el trabajo con grandes volúmenes y variedad de datos, y ofrecer inteligencia artificial fiable de nivel empresarial.
Conclusión
Hay una creciente demanda de plataformas de ciencia de datos en el mercado, y se espera un crecimiento superior al 39% en los próximos años, derivado de la necesidad de crear modelos de colaboración más simples y eficaces a través de la organización; por lo cual es necesario aprovechar al máximo cada etapa del ciclo de vida de los datos y llevarla a cabo de forma eficiente, permitiendo crear un valor agregado durante la implementación de estas.
