{"id":1157,"date":"2021-10-22T01:48:05","date_gmt":"2021-10-22T01:48:05","guid":{"rendered":"https:\/\/compecer.com\/revista\/?p=1157"},"modified":"2021-10-25T19:06:28","modified_gmt":"2021-10-25T19:06:28","slug":"ciencia-de-datos-la-informacion-util-para-tomar-decisiones-vitales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/compecer.com\/revista\/ciencia-de-datos-la-informacion-util-para-tomar-decisiones-vitales\/","title":{"rendered":"Ciencia de datos: la informaci\u00f3n \u00fatil para tomar decisiones vitales"},"content":{"rendered":"

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<\/span><\/span><\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=”” row_type=”row” use_row_as_full_screen_section=”no” type=”full_width” angled_section=”no” text_align=”left” background_image_as_pattern=”without_pattern”][vc_column][vc_column_text]\u201cCiencia de datos, big data, internet de las cosas, la era de la tecnolog\u00eda<\/em>\u201d estos son t\u00e9rminos que se escuchan frecuentemente, pero \u00bfrealmente se conoce a profundidad qu\u00e9 significa cada uno de ellos y cu\u00e1l es el gran impacto que tienen sobre la forma en que interact\u00faan y toman decisiones los individuos?<\/p>\n

La cuarta revoluci\u00f3n industrial fue responsable en traer una infinidad de cambios para las personas, empresas y gobiernos. La fecha exacta de inicio de esta revoluci\u00f3n se desconoce, sin embargo, se consideran a las \u00faltimas d\u00e9cadas del siglo XX como el hito entre la tercera y cuarta revoluci\u00f3n industrial.<\/p>\n

Una de las aportaciones m\u00e1s 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 informaci\u00f3n, entonces estos se vuelven in\u00fatiles. He aqu\u00ed donde yace la importancia de la ciencia de datos.<\/p>\n

Provost y Fawcett (2013) definen a la ciencia de datos como un conjunto de principios fundamentales que apoyan y gu\u00edan a la extracci\u00f3n de la informaci\u00f3n y conocimiento que ofrecen los datos. B\u00e1sicamente, la ciencia de datos es la encargada de transformar a grandes vol\u00famenes de datos que llevan un valor intr\u00ednseco nulo, en informaci\u00f3n importante y muy valiosa. Si bien, esta podr\u00eda parecer una definici\u00f3n simple y concreta, el conjunto de principios que mencionan estos autores se vuelve cada vez m\u00e1s grande entre m\u00e1s se estudie y m\u00e1s avancen los desarrollos tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n

Cuando se remonta a los or\u00edgenes del estudio de datos, ciencias como probabilidad bayesiana, estad\u00edstica inferencial y econometr\u00eda proporcionan las primeras herramientas para el an\u00e1lisis 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 m\u00e1quina<\/em>, aunque la realidad es que desde la segunda guerra mundial, metodolog\u00edas que dar\u00edan pie a la creaci\u00f3n de estas ciencias ya se estaban implementando, tal es el caso de la m\u00e1quina de Turing, nombrada as\u00ed por su creador Alan Turing matem\u00e1tico ingl\u00e9s<\/em>, la cual sirvi\u00f3 originalmente para desencriptar mensajes provenientes de pa\u00edses del Eje.<\/p>\n

La ciencia de datos entonces, unifica a las matem\u00e1ticas y a la computaci\u00f3n para poder comprender al mundo real. Uno de los objetivos m\u00e1s importantes de esta ciencia es la predicci\u00f3n sobre eventos futuros a trav\u00e9s de regresiones y tendencias, para as\u00ed anticipar fen\u00f3menos 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 protecci\u00f3n, y hasta en entretenimiento. Algunos ejemplos pueden llegar a ser de \u00edndole mercadol\u00f3gica; las recomendaciones de contenido en plataformas streaming<\/em> como Netflix y Spotify, predicci\u00f3n de texto en smartphones<\/em> o reconocimiento de voz para traductores de idioma instant\u00e1neos, mientras que otras aplicaciones muestran un inter\u00e9s vital; aplicaciones en electrocardiogramas, encefalogramas, prevenci\u00f3n de enfermedades terminales, etc.<\/p>\n

Si bien entonces, las aplicaciones en ciencia de datos son muy amplias, existe una importancia espec\u00edfica 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 econ\u00f3micas, \u00bfcu\u00e1nto va a ganar la empresa en el periodo o cu\u00e1nto va a perder? La ciencia de datos puede dar respuesta a este tipo de preguntas, pero no es la \u00fanica aplicaci\u00f3n 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 podr\u00e1 realmente saber c\u00f3mo son sus clientes, qu\u00e9 es lo que realmente quieren o necesitan, cu\u00e1l es su poder adquisitivo, qu\u00e9 gustos y preferencias tienen, cu\u00e1l es la edad promedio de ellos, qu\u00e9 historial de consumo manejan, e infinidad de cosas m\u00e1s. As\u00ed, entre m\u00e1s se conozca al cliente, ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil proporcionarle un bien o servicio que este realmente quiera y consuma.<\/p>\n

Ahora bien, no solamente podr\u00e1 conocer informaci\u00f3n sobre sus clientes, sino tambi\u00e9n sobre su n\u00facleo interno; sus procesos productivos y sus trabajadores. Cuando se habla sobre producci\u00f3n en econom\u00eda, existen tres factores de producci\u00f3n primordiales: tierra, trabajo y capital. Se puede considerar, en la manera m\u00e1s simple, que el factor tierra ser\u00e1 la materia prima con la que se producen bienes y servicios, el factor trabajo ser\u00e1n los empleados y el factor capital la maquinaria que ayuda a optimizar los procesos productivos. Si una empresa conoce sus fortalezas en producci\u00f3n, esto a trav\u00e9s de ciencia de datos obteniendo registros hist\u00f3ricos de producci\u00f3n, podr\u00e1 entonces conocer tambi\u00e9n de qu\u00e9 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 podr\u00e1 ofrecerle condiciones laborales \u00f3ptimas para que este explote su productividad al m\u00e1ximo y as\u00ed incrementar su posici\u00f3n en el mercado empresarial.<\/p>\n

Ya se enfatiz\u00f3 en la importancia de la ciencia de datos en el sector empresarial, pero en \u00e1mbitos generales, \u00bfcu\u00e1l es la importancia de su estudio? La respuesta ser\u00eda en todo, actualmente se vive en una era de la informaci\u00f3n en la cu\u00e1l la mayor\u00eda de las cosas que ayudan a desempe\u00f1ar un trabajo m\u00e1s 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 p\u00e1gina ofrece recomendaciones relacionadas a lo que le gusta al espectador disfrutar, o situaciones m\u00e1s complejas como el que un auto el\u00e9ctrico se pueda manejar por si mismo identificando se\u00f1alamientos viales, calles y aceras, \u00e1rboles, personas, y otros mismos veh\u00edculos para evitar accidentes. Este \u00faltimo ejemplo da partida a lo que es el internet de las cosas<\/em> y que en un futuro cercano ser\u00e1 de gran ayuda para la comodidad de los individuos.<\/p>\n

El hecho que la tecnolog\u00eda vaya avanzando de manera exponencial, se debe principalmente al estudio y uso correcto de los datos. Situaciones que ahora representan una inversi\u00f3n de tiempo y generan esfuerzo extra, en un futuro ser\u00e1n cosas que se podr\u00e1n considerar dadas por hecho, otorgando as\u00ed 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 matem\u00e1ticos, estad\u00edsticos, programadores, economistas, etc. Varios economistas afirman que el desarrollo de las tecnolog\u00edas har\u00e1 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 creaci\u00f3n de nuevos empleos en donde las personas migren a otros sectores laborales los cuales necesitar\u00e1n de menor fuerza bruta y de un mayor an\u00e1lisis y comprensi\u00f3n de la informaci\u00f3n.<\/p>\n

Autor:<\/strong>Oscar Andr\u00e9s Tafoya Codina<\/p>\n

Licenciado en Econom\u00eda Internacional e Ingeniero Matem\u00e1tico<\/p>\n

Colaborador de Compecer[\/vc_column_text][vc_single_image image=”1214″ qode_css_animation=””][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=”” row_type=”row” use_row_as_full_screen_section=”no” type=”full_width” angled_section=”no” text_align=”left” background_image_as_pattern=”without_pattern”][vc_column][vc_column_text]Curr\u00edculum del autor<\/strong><\/p>\n

Oscar Andr\u00e9s Tafoya Codina. Licenciado en Econom\u00eda Internacional e Ingeniero Matem\u00e1tico, ambas carreras por parte de la Universidad Aut\u00f3noma de Chihuahua (UACH). Se desempe\u00f1a como docente en la Facultad de Contadur\u00eda y Administraci\u00f3n de la UACH desde el a\u00f1o 2019 impartiendo diversas materias tales como microeconom\u00eda, macroeconom\u00eda, estad\u00edstica inferencial, c\u00e1lculo diferencial, investigaci\u00f3n de operaciones, probabilidad, y \u00e1lgebra lineal. Tiene certificaciones de la Oklahoma State University (OSU) en el seminario de emprendedores y empresarios, y del Global StartUp Labs M\u00e9xico impartido por el Massachusetts Institute of Technology (MIT), ambos en el a\u00f1o 2015.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=”” row_type=”row” use_row_as_full_screen_section=”no” type=”full_width” angled_section=”no” text_align=”left” background_image_as_pattern=”without_pattern”][vc_column][vc_column_text]Bibliograf\u00eda<\/strong><\/p>\n

Foster, P. y Fawcett, T. (2013). Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making<\/em>. Mary Ann Liebert, INC. Vol. 1. No. 1. DOI: 10.1089\/big.2013.1508[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=”” row_type=”row” use_row_as_full_screen_section=”no” type=”full_width” angled_section=”no” text_align=”left” background_image_as_pattern=”without_pattern”][vc_column]<\/i><\/span><\/span>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=”” row_type=”row” use_row_as_full_screen_section=”no” type=”full_width” angled_section=”no” text_align=”left” background_image_as_pattern=”without_pattern”][vc_column][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=”” row_type=”row” use_row_as_full_screen_section=”no” type=”full_width” angled_section=”no” text_align=”left” background_image_as_pattern=”without_pattern”][vc_column][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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