Es una metodología que involucra actividades interdisciplinarias a través de métodos científicos, sistemas y procesos para extraer información.

Su finalidad es procesar los datos en diferentes formas, sean estructurados y no estructurados, para proceder a su debido análisis, cuyos resultados serán utilizados para diferentes aplicaciones. Aunque para definir qué es la ciencia de datos o Data Science también es necesario que entiendas otros términos como los siguientes.

Conceptos involucrados en la ciencia de datos

Aunque el procesamiento de información parezca una actividad simple, la verdad es que involucra una serie de términos y conceptos que se manifiestan a través del ciclo de vida del proyecto de Data Science.

Especialmente durante la etapa de análisis, en este caso, se involucran campos como la estadística, aprendizaje automático o Machine Learning, analítica predictiva y minería de datos. Pero los más importantes para tus procesos de marketing o business intelligence son los siguientes.

  • Aprendizaje automático o Machine Learning: Se trata de una rama de la ciencia de la computación e inteligencia artificial, utiliza sistemas y técnicas destinadas especialmente para el aprendizaje. Es decir, son robots o softwares capaces de almacenar y procesar información hasta 1.000 veces más rápido que un humano.
  • Analítica predictiva: En ésta se utiliza una variedad de técnicas de estadística que también pueden involucrar el aprendizaje automático. A través de estas, se analiza información histórica y actual para realizar predicciones de acontecimientos en el futuro o situaciones que se desconocen en la actualidad.
  • Minería: También se le conoce como exploración. Es una ciencia computacional que consiste en descubrir patrones en grandes cantidades de información y aprendizaje automático, estos a su vez se pueden utilizar para la predicción o Machine Learning.

¿Cuándo empezó a utilizarse el Data Science o la ciencia de datos?

Aunque parezca un término nuevo, Data Science se utilizó por primera vez en 1962 en un artículo llamado “El futuro del análisis de datos” escrito por John W. Tukey.

En este, explicaba que esta práctica era una evolución de la estadística matemática. Aunque lo definió más específicamente como un procedimiento para analizar información, así como un conjunto de técnicas que se utilizan para interpretar los resultados de esos procedimientos.

Asimismo, también lo utilizó para definir las formas en cómo se planifica la recuperación de información y hacer que el análisis final sea más preciso, fácil y acertado. Todo esto involucrando la maquinaria necesaria para desarrollar esa estadística matemática. Más adelante, el término se utilizaría en otros estudios informáticos.

Actualmente, la representación más importante en cuanto a eventos y publicaciones sobre esta ciencia podrás verla en la Revista Internacional de Data Science y Analítica lanzada por Springer Publishing en el 2015 y se utiliza exclusivamente para publicar trabajos originales sobre el análisis de información.

¿Por qué es importante y necesario utilizar Data Science?

Aunque es una rama científica, el Data Science o la ciencia de datos ha evolucionado a campos comerciales en los últimos años.

Por lo que ahora no solo es utilizada para encontrar y procesar información de Internet para investigaciones científicas, sino que las empresas también pueden utilizarla para encontrar patrones de comportamiento y tendencia de sus usuarios en Internet, así como comprender distintos escenarios del mercado. De hecho en nuestra agencia hemos empezado a utilizarlo para el desarrollo de páginas web en Valladolid

Al mismo tiempo, esta práctica se vuelve necesaria gracias a la gran cantidad de información que existe en Internet.

De esta forma, actualmente no es posible determinar efectivamente las tendencias en un mercado globalizado sin procesar grandes volúmenes de información, al pasar de los años la información disponible en Internet es cada vez mayor, por lo que es imprescindible si quieres seguir formando parte del mercado.

¿Cuál es la relación del Data Science con el Big Data?

Aunque ambos términos se utilizan para hacer referencia al análisis de información, se debe tener en cuenta su definición y cómo se utilizan en el campo. Por una parte, está el Big Data (o macrodatos), que es el nombre que se le da a una base de información de gran volumen, se puede encontrar en diferentes herramientas de almacenamiento en Internet.

Este elemento también hace referencia al lugar donde se almacena la información de una empresa y de sus clientes, pero básicamente, es toda la información disponible en Internet. Si lo comparas con la ciencia, que es una serie de técnicas que involucra el análisis, se puede decir que ésta utiliza los macrodatos para llevar a cabo sus objetivos.

Es por eso que suelen relacionarse con frecuencia, sobre todo en lo que se refiere a la minería de datos, donde es necesario explorar macrodatos para encontrar los patrones de información para el proyecto.

¿Cuáles son las aplicaciones del Data Science actualmente?

Cómo ya se ha dicho, el Data Science es utilizado en diferentes campos, principalmente para la investigación científica. Sin embargo, actualmente cuenta con otras aplicaciones como en el marketing e incluso en el diseño de políticas públicas.

  • La ciencia en el marketing: Empezó a utilizarse gracias a la publicación de Business Week en 1994 llamada “El marketing de base de datos”, en la cual explicaba que predecir la probabilidad de que un usuario compre un producto era posible a través de esta ciencia.
  • En el diseño de políticas públicas: Los gobiernos han empezado a implementar estudios para presentar recomendaciones en la implementación y mantenimiento de políticas públicas, como en la movilidad urbana sostenible, la creación de ciudades inteligentes o en la seguridad y privacidad. En países como Argentina y Brasil se han implementado efectivamente.

Ejemplos de cómo se utiliza la ciencia de datos

Por último, no está de más que tengas en cuenta algunos casos de éxito, como es el de la empresa Spotify que apuesta por estrategias de seo y ciencia de datos. Se trata de una plataforma de streaming de música que ha basado todo su algoritmo en esta metodología.

Con esto, también ha desarrollado una nueva funcionalidad personalizada llamada Discover Weekly que recomienda a sus usuarios una selección de canciones a través del análisis de información y el análisis de su historial de búsqueda.

Igualmente, Netflix también utiliza esta práctica para estudiar los datos de sus usuarios, aplican el aprendizaje automático para conocer mejor a cada usuario y así acertar mejor en sus recomendaciones. ¿Te das cuenta que las grandes empresas saben cuál es el beneficio de esta tecnología? Ya es hora de que también empieces a aplicarlo en tus ideas de negocio.

Ahora que  sabes de verdad en que consiste la ciencia de datos debes plantearte como beneficiarte de esta metodología para tu posicionamiento web, es decir plantéate estas preguntas ¿qué es el link building? ¿como puedo mejorarlo? ¿como puedo automatizarlo?