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Voy a darles la definición más actualizada de la Ciencia de Datos que pueda. Pero lo cierto es éste es es un campo que se encuentra en constante y rápida evolución desde los últimos 25 años causa del desarrollo tecnológico, la rápida expansión del internet y el internet de las cosas.
Por lo que dar una descripción general de lo que es la ciencia de datos y de sus componentes es más adecuado que atenerse a una definición específica.
Si uds buscan en Wikipedia encontrarán que se le define como:
"La ciencia de datos es un sistema ordenado de conocimientos estructurados que estudia, investiga e interpreta los fenómenos naturales, sociales y artificiales. ”
Pero la verdad creo que es mucho más, y para darles mi punto de vista voy a definirla con base en su tiempo de acción, es decir,
dependiendo de si los resultados que se quieren obtener son del pasado, del presente o del futuro. Así que iniciemos:
1. Pasado (poner estos títulos como law&order)
Cuando creamos análisis o reportes específico con el propósito de conocer el resultado de actividades pasadas para conocer insights del negocio.
A esta subdisciplina de la ciencia de datos se le conoce como análisis de negocio o business analysis.
Para diferenciar ésta parte más fácil yo le denomino análisis postmortem debido a que son análisis que son informativos nada más y que por su periodicidad no nos permiten tomar acciones rápidas que corrijan las desviaciones observadas en sus resultados. Algunos ejemplos son:
- El estado de resultados
- Los estados financieros
- Un reporte semestral o anual de ventas
- Comparaciones de anuales
2. Presente
Cuando creamos reportes, KPI’s, métricas y tableros de control o dashboards cuyo objetivo es el de tomar decisiones informadas para corregir desviaciones observadas rápidamente.
A diferencia de los análisis postmortem éstos nos permiten realizar acciones a tiempo para mejorar los resultados de lo que sea que estemos analizando.
A ésta sub-disciplina de la Ciencia de Datos se le conoce como Business Intelligence y ejemplos pueden ser:
- El tablero de control o dashboard de gastos
- El reporte semanal de cumplimiento de objetivos de ventas
- El reporte diario de inventario
3. Futuro
Cuando hablamos del futuro hablamos de los análisis que podemos realizar para obtener pronósticos para anticiparnos a eventos como cuando creamos un modelo para predecir si alguien de la empresa va a renunciar o algún cliente no va a volver a comprar.
Acá se voy a dividir los análisis hechos para el futuro en 2: en futuro clásico y en futuro nuevo.
Los divido porque uno hace referencia a como se hacían las cosas antes para las pronósticos y modelos y otro hace referencia a las nuevas herramientas y métodos.
Futuro (old school)
Cuando evaluamos el potencial de diferentes escenarios futuros utilizando métodos estadísticos avanzados.
A ésta sub-disciplina de la ciencia de datos se le conoce también como Business Analitycs, predictive analytics o analítica de negocio.
Acá podemos encontrar:
• Modelos de regresión y regresión
múltiple
• Modelos de regresión logística
• Clustering
• Análisis Factorial
• El análisis de series de tiempo siempre y cuando se incluyan pronósticos del futuro
4. Futuro (new school)
Cuando evaluamos el potencial de diferentes escenarios futuros utilizando Inteligencia Artificial para pronosticar la ocurrencia de un evento.
A ésta sub-disciplina de la ciencia de datos se le conoce también como Business Analitycs, predictive analytics o analítica de negocio. Acá podemos encontrar:
• El aprendizaje supervisado
• El aprendizaje no supervisado
• El aprendizaje reforzado
Ya que conocemos como está conformada la ciencia de datos y que tipo de análisis encontramos en ella podríamos dar una definición propia mucho más completa:
“La ciencia de datos comprende diferentes subdisciplinas que a través de métodos computacionales tienen el objetivo de convertir los datos en conocimiento. Sea analizando el presente, el pasado o intentando realizar pronósticos del futuro”.
Espero que les haya gustado ésta definición, como les digo, ésta Ciencia se encuentra en constante cambio y evolución y de hecho las fronteras entre las sub disciplinas que vimos son borrosas.
Igual es importante conocer el concepto a nivel general para que sepamos que es lo que estamos
¿qué opinan de ésta definición? ¿le cambiarían alto, le añadirían o quitarían algo? es mas ¿tienen otra? háganmelo saber en los comentarios.
Adicional les hice un resumen de lo que vimos hoy en una diapositiva. Para aquellos que la quieran está en los comentarios en un link de descarga ¿Adivinen lo mejor? ES GRATIS.
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