Las organizaciones actualmente están llenas de datos. Se pueden obtener y almacenar datos de muchos dispositivos automáticamente. Estos datos pueden ser texto, audio, imagen y video, entre otros. El gran reto que las empresas tienen es procesarlos y sacar información y hasta conocimiento que facilite una mejor toma de decisiones. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han facilitado y acelerado la extracción de información significativa como “qué pasó”, “por qué pasó”, “qué pasará” y “qué se puede hacer con los resultados”. 

La ciencia de datos es un campo crucial en la era actual. Permite extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos, lo que impacta directamente en la toma de decisiones y la resolución de problemas.

La ciencia de datos se utiliza para realizar cuatro tipos de análisis: 

a) El análisis descriptivo. Como su nombre lo indica se dedica a resumir y describir las características principales de un conjunto de datos. Una herramienta fundamental para este análisis son las visualizaciones de datos en las que se pueden utilizar distintos tipos de gráficos, tablas o narraciones. Es importante porque proporciona una base de conocimiento para análisis posteriores, ayuda a interpretar resultados de modelos más complejos y permite descubrir patrones y características en la población. 

b) El análisis de diagnóstico. En el contexto de la ciencia de datos es una técnica que va más allá de simplemente describir lo que sucedió. Se centra en identificar las razones detrás de ciertos resultados y proporciona información valiosa para la toma de decisiones. Algunas de las técnicas que se utilizan son la minería de datos y las correlaciones. Se pueden llevar a cabo varias operaciones y transformaciones de datos en un determinado conjunto con el fin de descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas. Su importancia radica en que maximiza el valor de los datos porque convierte datos complejos en visualizaciones y conocimientos que se pueden aprovechar, hace análisis profundos para encontrar respuestas específicas para cada empresa y utiliza herramientas que permitan un análisis versátil, ágil y personalizable. 

c) El análisis predictivo. Se basa en algoritmos y modelos matemáticos para anticipar los resultados que se obtendrán. Estos modelos se entrenan con datos históricos y luego se aplican a nuevos datos para hacer predicciones. A diferencia del análisis descriptivo (que simplemente describe lo que ha sucedido), el análisis predictivo busca responder preguntas como: “¿Qué sucederá?” o “¿cuál es la probabilidad de que ocurra un evento específico?”. Se utiliza en mercadotecnia para predecir el comportamiento del cliente, como qué productos comprarán o si abandonarán una suscripción, en finanzas para pronosticar tendencias del mercado, riesgo crediticio y fraudes; en salud con la finalidad de predecir enfermedades, resultados de tratamientos o necesidades de atención médica; en manufactura puede utilizarse para optimizar la cadena de suministro y predecir fallas en equipos o bien en recursos humanos para predecir rotación de empleados o desempeño laboral. 

d) El análisis prescriptivo. es de un nivel superior que el predictivo. Utiliza técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para anticipar lo que sucederá. Este tipo de análisis no solamente se enfoca en anticipar lo que ocurrirá, va más allá al sugerir cursos de acción cuando se obtenga el resultado anunciado. Analiza las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomienda el mejor curso de acción. Se utiliza para optimización de recursos, como determinar la cantidad óptima de inventario o asignar recursos de manera eficiente; para la toma de decisiones empresariales, ya que proporciona recomendaciones sobre estrategias de marketing, precios, inversiones, etc. También es útil en la gestión de riesgos porque evalúa diferentes opciones para minimizar riesgos y maximizar beneficios.         

Las empresas gestionan grandes cantidades de datos y requieren de la resolución de problemas importantes, por lo que cotidianamente son los candidatos ideales para aprovechar la ciencia de datos. Pueden ser empresas de los sectores financiero, de salud, de manufactura o también organizaciones de gobierno.

Las áreas de aplicación de la ciencia de datos son diversas y van desde el análisis de mercado y la toma de decisiones empresariales hasta la investigación científica y la medicina. El trabajo de un científico de datos implica colaborar estrechamente con equipos multidisciplinarios, como ingenieros, matemáticos, estadísticos y expertos en dominios específicos.