Ciencia de datos, un reto en la transformación digital
El Data Science es un campo en el que se aplican técnicas analíticas avanzadas para extraer información de los datos que sea relevante de cara a su uso en toma de decisiones, planificaciones, estrategias y estrategias empresariales. Tras la pandemia, está siendo mucho más relevante y ha ganado más presencia a la hora de facilitar las decisiones de negocio. Pero todavía quedan retos por cumplir para lograr la mayor efectividad de este proceso de cara a alcanzar el mayor grado en la transformación digital de las empresas.
Qué es la ciencia de datos
La ciencia de datos se trata de un campo en el que se aplican técnicas analíticas avanzadas para extraer información de los datos que sea relevante de cara a su uso en toma de decisiones, planificaciones, estrategias u otros fines relacionados con la empresa.
Conforme han ido pasando los años, el tratamiento de datos ha ido teniendo una importancia mucho más presente en las empresas. Sin embargo, para beneficiarte de ella hay que ser un científico de datos, y ahí es dónde entran todas las nuevas profesiones del siglo XXI: Data Scientist, Chief Data Officer o Data Analyst.
Dentro de la ciencia de datos, veremos muchas disciplinas y la formación en cada una de ellas es esencial para alguno de los fines de la empresa. A día de hoy, las empresas que operen vía online encontrarán una gran utilidad en estos profesionales porque sabrán qué hacer con todos los datos que gestionan en el día a día.
Son estos profesionales los que aplican Machine Learning o Inteligencia Artificial (entre otros) para optimizar los resultados y tratar todos esos datos de forma más inteligente. El proceso es sencillo: se recopilan datos, se escogen los relevantes, reciben un tratado para su interpretación y se elaboran conclusiones que indican cuál es su utilidad o qué decisiones se pueden tomar a través de ellos.
La ciencia de datos no ha parado de crecer
Dentro de las empresas, el Data Scientist ha sido un profesional cada vez más demandado, ¿por qué? Por la cantidad de proyectos de transformación digital que han surgido en los dos últimos años. El trabajo de este profesional es clave para analizar datos, y es que hay mucha ciencia detrás de ellos.
Desde que brotó el COVID-19, muchos científicos de datos han mostrado su descontento con la forma de proceder de la empresa respecto al análisis de datos y modelos. Por tanto, hay que afrontar la realidad de que la Data Science ha llegado para quedarse y la importancia de estos procesos en la transformación digital.
Transformación digital y Data Science: la piedra en el camino
La ciencia de datos está siendo un problema en las transformaciones digitales, y esto ocurre porque, dentro de las empresas, no se encuentran muchos Data Scientists. Hay una falta de personal capaz de escribir códigos avanzados para cloud computing y administración de bases de datos. Por otro lado, la nube no para de crecer, ¿verdad? Entonces, ¿cómo es posible qué los servicios cloud computing sean demandados sin tener profesionales capaces de gestionarlos? Básicamente, por la necesidad que impone el mercado: el cloud ofrece muchas más facilidades a las empresas y clientes.
Sin embargo, no hay una optimización en el uso de la Ciencia de Datos: análisis de datos para interpretarlos y usarlos en las tomas de decisiones. No estamos diciendo que esto ocurra en todas las empresas, pero sí en más de las idóneas, lamentablemente.
Se entiende que la demanda del cloud computing ha crecido como la espuma, pillando desprevenidas a muchas empresas. Así, muchas necesitan invertir en equipos de Data Scientists porque aportan un valor enorme a la empresa y suponen un impacto clave en el ROI, especialmente cuando se utilizan procesos que involucran Machine Learning o IA.
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Jefe de Producto, destaca por su expertise en Ingeniería de Telecomunicaciones y Marketing. Su labor principal en Arsys se enfoca en la consecución de la mejora continua de nuestros servicios, garantizando que cada proyecto que emprendemos con nuestros clientes culmine en un rotundo éxito.