Ciencia de datos: ¿Qué es y por qué deberían invertir las empresas?

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La ciencia de datos abarca un conjunto de herramientas analíticas que convierte datos en oro para los negocios.

Ciencia de datos: ¿Qué es y por qué deberían invertir las empresas?

 

Hoy en día las empresas encuentran un tesoro en los datos. Ya lo habrá leído o escuchado antes, en los últimos dos años se ha generado más del 90% de los datos existentes en el mundo. Son océanos de información que crecen a diario y necesitan ser explotados, es allí donde cobra relevancia la ciencia de datos o Data Science. 

 

En líneas generales, la ciencia de datos abarca un conjunto de herramientas analíticas que convierte datos en información valiosa, en apoyo a decisiones sustentadas.  

 

De acuerdo con Oracle, sólo los usuarios de Facebook generan 10 millones de imágenes por hora.  Las tecnologías modernas fomentan la creación y almacenamiento de cantidades de datos que crecen a un ritmo exponencial.  

 

Pero los datos por sí solos no aportan valor, es la Data Science la que convierte esos datos en información de valiosa, creando patrones, develando tendencias y generando el conocimiento para que las empresas puedan tomar decisiones acertadas, orientando mejor sus productos y servicios.  

 

Ahondemos en el concepto de la ciencia de datos, su importancia y por qué las empresas deben invertir en ella para generar visión de negocios. 

  

¿Qué es la Ciencia de Datos?  

La ciencia de datos o Data Science es un subconjunto o serie de aplicaciones de la inteligencia artificial que convierten datos en información de valor para la toma de decisiones.  

 

Data Science conjuga una serie de herramientas analíticas provenientes de la estadística, el análisis numérico, análisis predictivo y otros métodos científicos, para extraer valor de los datos captados a través de: la web, los dispositivos móviles, objetos IoT, sensores inteligentes y otras fuentes de data procesable. 

 

El fin último de la ciencia de datos es aportar información valiosa para la toma de decisiones comerciales, planificación estratégica, investigación, nuevos desarrollos, academia y otros usos.    

 

 

¿Por qué Data Science es importante para los negocios?  

Podemos resumir afirmado que la ciencia de datos potencia y permite una mejor toma de decisiones.  

 

TechTarget hace referencia a un evento de finales de 2020 auspiciado por el Instituto de Ciencias Computacionales Aplicadas de la Universidad de Harvard. Una de las participaciones en dicho evento concluye con la “clara relación entre la Data Science y los resultados comerciales”.   

 

Las empresas que hacen uso activo de la ciencia de datos reportan mayores retornos de la inversión, crecimiento en ventas, eficiencia operacional, ciclo de comercialización más rápidos, mejores experiencias de venta y satisfacción de sus clientes.  

 

Los análisis, reportes e información que proveen la ciencia de datos facilitan a las corporaciones la identificación nuevas oportunidades comerciales y un mejor enfoque de sus programas de marketing y ventas, entre otros aportes significativos antes mencionados.  

 

En última instancia, la Data Science permite a las empresas generar ventajas competitivas sobre sus rivales comerciales. 

 

¿Cómo las empresas hacen uso de la ciencia de datos? 

Los beneficios de invertir en ciencia de datos son tangibles independientemente del sector o industria donde se empleen, y la manera como las empresas hacen uso de ella varían según el área.  

 

Así por ejemplo, negocios orientados al servicio al cliente usan Data Science para refinar su público objetivo y elevar la experiencia pre y post venta.  

 

Entre otros ejemplos del uso y aporte de la ciencia de datos están:  

 

Marketing: Extraer data del comportamiento y percepción del consumidor para mejorar las tasas de conversión de leads a clientes leales. 

Publicidad: Campañas promocionales eficientes, mejor enfoque de los recursos de marketing (campañas personalizadas).  

Finanzas: Detectar el fraude en los servicios financieros mediante el reconocimiento de comportamientos sospechosos y atípicos; gestión de riesgos eficaz.  Crear potentes algoritmos predictivos tratando de anticipar el comportamiento de la bolsa. 

Manufactura: Predicción de averías en equipos, optimización de inventarios, planeación de la producción y centros de trabajo.  

Logística: Optimización del rendimiento en las cadenas de suministro, despachos inteligentes. Análisis predictivos de patrones de tráfico, averías, estado del tiempo.  

Salud: Mejora en el diagnóstico de enfermedades, salud preventiva.  

 

Más a fin al sector de la tecnología de la información, empresas y proveedores de servicios Cloud Compunting hacen uso de la Data Science para predecir escalamientos del servicio, presupuestar la oferta y consumo de sus servicios SaaS, PaaS e IaaS bajo demanda así como optimizar migraciones y cargas de trabajo.  

 

En materia de Ciberseguridad, investigaciones muestran el uso de la ciencia de datos aplicada al funcionamiento de sistemas inteligentes, como las plataformas SIEM y SOAR.

 

Plataformas capaces de develar patrones de incidentes de seguridad de forma automatizada y la construcción de modelos de respuesta basados en comportamientos anómalos.  

 

Herramientas de protección similares basadas en IA y ciencias de datos son los sistemas EDR y firewalls inteligentes (NGFW).  

 

Invertir en plataformas de ciencia de datos 

Con todo lo expuesto podrá inferir el por qué las empresas y negocios de TI deben invertir en ciencias de datos. Simplemente, las plataformas basadas en Data Science son “un éxito masivo que impulsa los ingresos comerciales a otro nivel”. 

 

Hablamos de un mercado global que crece a una tasa promedio anual del 39.2% y se estima alcanzará los US$ 385.200 millones para 2025, según proyecciones de Analytics Insight 

 

Así lo resume Forbes: “La recompensa de una analítica exitosa es clara y cuantificable”. 

 

Convertirse en un negocio que fundamenta sus estrategias comerciales y tecnologías en la ciencia de datos ofrece beneficios tanto en las operaciones como en los resultados.  

 

Para capitalizar esas recompensas las empresas, debe invertir tanto en plataformas de ciencias de datos y analítica emergente, como en la infraestructura en tecnología de la información que permita soportarlas y es allí donde SYNNEX Westcon-Comstor con su amplio catálogo y experticia puede convertirse en un aliado estratégico.  

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