Ciencia de datos: la información útil para tomar decisiones vitales

“Ciencia de datos, big data, internet de las cosas, la era de la tecnología” estos son términos que se escuchan frecuentemente, pero ¿realmente se conoce a profundidad qué significa cada uno de ellos y cuál es el gran impacto que tienen sobre la forma en que interactúan y toman decisiones los individuos?

La cuarta revolución industrial fue responsable en traer una infinidad de cambios para las personas, empresas y gobiernos. La fecha exacta de inicio de esta revolución se desconoce, sin embargo, se consideran a las últimas décadas del siglo XX como el hito entre la tercera y cuarta revolución industrial.

Una de las aportaciones más significativas que deja este evento es la accesibilidad a los datos sobre cualquier materia, pero si no existe una herramienta que trabaje a los datos para convertirlos en información, entonces estos se vuelven inútiles. He aquí donde yace la importancia de la ciencia de datos.

Provost y Fawcett (2013) definen a la ciencia de datos como un conjunto de principios fundamentales que apoyan y guían a la extracción de la información y conocimiento que ofrecen los datos. Básicamente, la ciencia de datos es la encargada de transformar a grandes volúmenes de datos que llevan un valor intrínseco nulo, en información importante y muy valiosa. Si bien, esta podría parecer una definición simple y concreta, el conjunto de principios que mencionan estos autores se vuelve cada vez más grande entre más se estudie y más avancen los desarrollos tecnológicos.

Cuando se remonta a los orígenes del estudio de datos, ciencias como probabilidad bayesiana, estadística inferencial y econometría proporcionan las primeras herramientas para el análisis de datos y pueden considerarse como las madres de las ciencias modernas tal y como lo son la ciencia de datos y machine learning o aprendizaje de máquina, aunque la realidad es que desde la segunda guerra mundial, metodologías que darían pie a la creación de estas ciencias ya se estaban implementando, tal es el caso de la máquina de Turing, nombrada así por su creador Alan Turing matemático inglés, la cual sirvió originalmente para desencriptar mensajes provenientes de países del Eje.

La ciencia de datos entonces, unifica a las matemáticas y a la computación para poder comprender al mundo real. Uno de los objetivos más importantes de esta ciencia es la predicción sobre eventos futuros a través de regresiones y tendencias, para así anticipar fenómenos que puedan llegar a ser negativos y una de las principales ventajas que tiene es que es aplicable en cualquier objeto de estudio que se imagine, por ejemplo, en el sector empresarial, sector salud, seguridad y protección, y hasta en entretenimiento. Algunos ejemplos pueden llegar a ser de índole mercadológica; las recomendaciones de contenido en plataformas streaming como Netflix y Spotify, predicción de texto en smartphones o reconocimiento de voz para traductores de idioma instantáneos, mientras que otras aplicaciones muestran un interés vital; aplicaciones en electrocardiogramas, encefalogramas, prevención de enfermedades terminales, etc.

Si bien entonces, las aplicaciones en ciencia de datos son muy amplias, existe una importancia específica en el sector empresarial. Cuando se habla acerca de una empresa, generalmente lo primero que se viene a la mente son temas financieros principalmente relacionados con utilidades económicas, ¿cuánto va a ganar la empresa en el periodo o cuánto va a perder? La ciencia de datos puede dar respuesta a este tipo de preguntas, pero no es la única aplicación que tiene. Una empresa que realmente conoce como obtener datos y trabajarlos en beneficio propio obtiene una ventaja competitiva respecto a otras empresas que compartan el mismo giro, debido a que podrá realmente saber cómo son sus clientes, qué es lo que realmente quieren o necesitan, cuál es su poder adquisitivo, qué gustos y preferencias tienen, cuál es la edad promedio de ellos, qué historial de consumo manejan, e infinidad de cosas más. Así, entre más se conozca al cliente, será más fácil proporcionarle un bien o servicio que este realmente quiera y consuma.

Ahora bien, no solamente podrá conocer información sobre sus clientes, sino también sobre su núcleo interno; sus procesos productivos y sus trabajadores. Cuando se habla sobre producción en economía, existen tres factores de producción primordiales: tierra, trabajo y capital. Se puede considerar, en la manera más simple, que el factor tierra será la materia prima con la que se producen bienes y servicios, el factor trabajo serán los empleados y el factor capital la maquinaria que ayuda a optimizar los procesos productivos. Si una empresa conoce sus fortalezas en producción, esto a través de ciencia de datos obteniendo registros históricos de producción, podrá entonces conocer también de qué manera puede obtener ahora una ventaja comparativa con otras empresas, esto es producir un mayor volumen con menos recursos o factores productivos. De igual manera, cuando se conoce al empleado, la empresa podrá ofrecerle condiciones laborales óptimas para que este explote su productividad al máximo y así incrementar su posición en el mercado empresarial.

Ya se enfatizó en la importancia de la ciencia de datos en el sector empresarial, pero en ámbitos generales, ¿cuál es la importancia de su estudio? La respuesta sería en todo, actualmente se vive en una era de la información en la cuál la mayoría de las cosas que ayudan a desempeñar un trabajo más eficiente o disfrutar tiempos de ocio van directamente relacionados con la ciencia de datos. Se puede observar en situaciones tan simples y cotidianas, como cuando se observan videos en redes sociales o internet y que la misma página ofrece recomendaciones relacionadas a lo que le gusta al espectador disfrutar, o situaciones más complejas como el que un auto eléctrico se pueda manejar por si mismo identificando señalamientos viales, calles y aceras, árboles, personas, y otros mismos vehículos para evitar accidentes. Este último ejemplo da partida a lo que es el internet de las cosas y que en un futuro cercano será de gran ayuda para la comodidad de los individuos.

El hecho que la tecnología vaya avanzando de manera exponencial, se debe principalmente al estudio y uso correcto de los datos. Situaciones que ahora representan una inversión de tiempo y generan esfuerzo extra, en un futuro serán cosas que se podrán considerar dadas por hecho, otorgando así una mayor comodidad para los individuos, empresas, y gobierno. Es por esto, en donde radica la importancia del estudio continuo de la ciencia de datos y de la necesidad de profesionistas especializados en el tema tales como matemáticos, estadísticos, programadores, economistas, etc. Varios economistas afirman que el desarrollo de las tecnologías hará que desaparezcan diversos oficios y profesiones que actualmente existen, es por esto que se necesita actualizar la fuerza laboral del mercado para que trabajos automatizados sean realizados por maquinaria o inteligencia artificial, pero entonces, tener la creación de nuevos empleos en donde las personas migren a otros sectores laborales los cuales necesitarán de menor fuerza bruta y de un mayor análisis y comprensión de la información.

Autor:Oscar Andrés Tafoya Codina

Licenciado en Economía Internacional e Ingeniero Matemático

Colaborador de Compecer

Currículum del autor

Oscar Andrés Tafoya Codina. Licenciado en Economía Internacional e Ingeniero Matemático, ambas carreras por parte de la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACH). Se desempeña como docente en la Facultad de Contaduría y Administración de la UACH desde el año 2019 impartiendo diversas materias tales como microeconomía, macroeconomía, estadística inferencial, cálculo diferencial, investigación de operaciones, probabilidad, y álgebra lineal. Tiene certificaciones de la Oklahoma State University (OSU) en el seminario de emprendedores y empresarios, y del Global StartUp Labs México impartido por el Massachusetts Institute of Technology (MIT), ambos en el año 2015.

Bibliografía

Foster, P. y Fawcett, T. (2013). Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making. Mary Ann Liebert, INC. Vol. 1. No. 1. DOI: 10.1089/big.2013.1508