La ciencia, como todos los grandes constructos psicosociales y simbólicos humanos, tiene su orden de problemas angulares. Uno de ellos es la gran cuestión de la interpretación de los datos y la predicción. Quizá en la ciencia de datos vemos la objetivación más clara de lo anterior en mucho tiempo. Aunque con un añadido que lo cambia todo: cuando hablamos, por ejemplo, de Big Data y Data Science enfocados al análisis de datos nos dirigimos a sistemas de información que se convierten en movilización de la estructura, en acción casi inmediata.

Los procesos empresariales, incluyendo las varias dificultades que suelen presentarse, son habitualmente interpretables como un nudo problémico abordable desde la ciencia de datos. Los expertos y profesionales de esta área del conocimiento, por otra parte, necesitan importantes habilidades comunicativas para comprender las necesidades que se ponen en juego entre las partes de un proceso productivo.

¿Qué obtienen las empresas de la ciencia de datos? Según el punto de vista donde nos encontremos, la ciencia de datos puede significar todo, en el sentido de ser capaz de transformar completamente la actividad productiva. Hablamos de una profunda revolución en la forma de trabajar y concebir la creación de valor. Por otra parte, estamos ante metodologías que nos facultan para estrategias directamente relacionadas con el crecimiento, la mejor utilización de recursos, el empleo de calidad y las ventajas competitivas.

Al hilo de nuestra entrada blog anterior, donde repasamos algunas ideas básicas sobre la ciencia de datos, puntualicemos ahora para qué se utiliza. La respuesta no es otra que para extraer conocimiento útil de los datos, mediante la implantación de distintas metodologías.

En la actualidad las estructuras productivas pueden definirse de muchas formas, una de ellas es la imagen de la empresa o la organización como cúmulo de información. En múltiples casos, esa información se presenta inconexa, incompleta y espectacularmente caótica. La ciencia de datos aplica distintas metodologías para extraer de ese océano de datos información que se convierte en significativa desde diversas ópticas.

No es un secreto que la generación de energía constituye una de las mayores preocupaciones de las actuales economías. En la escena global, sobresalen políticas en torno a energías renovables, como las existentes en la Unión Europea. Pero asistimos a importantes paradojas geopolíticas, donde las industrias tradicionales (como el petróleo) se mantienen y profundizan de la mano de los nuevos paradigmas tecnológicos. ¿Cómo participa el análisis de datos en la generación de energías?

Es sorprendente pensar en la cantidad de cuestiones que resultan trascendentales para la opinión pública y que pueden interpretarse como un reto en análisis de datos. Tenemos un problema que está apareciendo en la prensa y estudios científicos: un número indeterminado de ballenas está muriendo en los océanos y mares del mundo como resultado de colisiones con barcos, petroleros y grandes buques mercantes. Big Data y Data Science para salvar a las ballenas.

El pasado cambio de siglo asistió a un salto verdaderamente prodigioso en todos los sectores asociados a la transformación digital. Entre ellos sobresale claramente la inteligencia artificial. La IA pasó a ser una suerte de “proveedor” (con varias filosofías de desarrollo) de productos y soluciones cada vez más integradas en el estilo de vida contemporáneo. IA y Big Data expresan una alianza estratégica.

Dentro de algunos años, cuando los historiadores comiencen las crónicas definitivas de estos tiempos, se hablará de muchas cosas, las grandes crisis financieras, la pandemia, las nuevas guerras geopolíticas, los conflictos por recursos como el agua, los problemas alimentarios, la crisis climática, etc. Pero habrá cierto consenso sobre los signos que identifican y marcan nuestra época, todos llegados desde nuevos paradigmas tecnológicos: acelerada transformación digital, análisis de datos, inteligencia artificial, Data Science, Big Data, etc.

Expertos y profesionales en Big Data y Data Science enfocados en análisis de datos, es el perfil más solicitado en múltiples sectores económicos. Pero, al mismo tiempo, son cuadros productivos escasos. Aquellos que pueden mostrar mejores credenciales académicas y mayor preparación están en una situación de privilegio dentro del mercado laboral.

Las voces expertas parecen coincidir: todo lo relacionado con la industria del marketing es especial objeto de innovaciones, nuevas tendencias y distintas clases de experimentos creativos. Posiblemente, en el marketing digital encontramos la fuente de diversos cambios en el lenguaje sobre la forma de comunicar, contar historias y modificar corrientes de opinión. El análisis de datos y el marketing de contenidos se convierten en la clave de las nuevas narrativas que buscan conexión a otro nivel con el usuario.

La respuesta a casi todo está en los datos. Desde hace décadas la ciencia viene acumulando conocimientos e información llegada desde el espacio, en base a millones de datos. Más recientemente, equipos de astrónomos intentan aplicar complejas formulaciones matemáticas para encontrar la traza que únicamente deja la inteligencia en esos cada vez mayores volúmenes de datos arribados desde las estrellas. El Big Data y el Data Science resultan fundamentales en una de las grandes búsquedas de nuestra especie.

No hay duda, la Fórmula 1 es un deporte caracterizado por su enorme sofisticación y por atraer a un número cada vez más grande de aficionados. Las transmisiones de los últimos campeonatos movieron unos 1.700 millones de espectadores cada año en todo el mundo. Un Gran Premio está soportado por una millonaria industria de alta tecnología, equipos de ingenieros que parecen sacados de ese cine de ciencia ficción donde los mejores cerebros conducen misiones a otros planetas y pilotos cuyo talento al volante de su monoplaza raya en la auténtica genialidad. Y, sin embargo, en todo este entramado existe algo que ha venido a resultar totalmente decisivo: el análisis de datos.

Cuando se habla de análisis de datos mucho se especula y se argumenta sobre su contribución al proceso de toma de decisiones. Pero detrás de esta formulación, que luego de varios años suena un poco a tópico, tenemos la irrupción de un auténtico paradigma tecnológico que transforma información bruta en nuevos productos y servicios donde se disputa la supervivencia y el liderazgo en el mundo actual.

La digitalización ha modificado profundamente el mercado de trabajo, han surgido perfiles que las empresas demandan a toda costa. Uno de los signos de estos cambios es que el trabajo prolongado en una sola compañía es cosa del pasado. Los profesionales del análisis de datos, por ejemplo, migran de un proyecto a otro en poco tiempo, guiados por la búsqueda de nuevos y apasionantes desafíos.

Comienza a ser una verdad más o menos aceptada que a cada paso que damos por el mundo y la vida cotidiana dejamos una huella digital más profunda y duradera. Cada compra o búsqueda, cada trazado de ruta o elección de una lista de reproducción que nos acompañe durante un trayecto en medio de las tareas diarias, todo genera un rastro de datos que codifica, al menos, parte de nuestra existencia.