Fundamentos, métodos y aplicaciones para transformar datos en conocimiento y mejores decisiones.
Descubre qué es la ciencia de datos, para qué sirve, cómo funciona y sus principales aplicaciones en empresas y organizaciones.
La ciencia de datos combina estadística, informática y conocimiento especializado para transformar información en conocimiento útil. Descubre qué es, cómo funciona, cuáles son sus principales técnicas y cómo puede ayudar a empresas y organizaciones a tomar mejores decisiones.
¿Qué es la ciencia de datos y para qué sirve?
La ciencia de datos está transformando nuestra capacidad para comprender el mundo y tomar decisiones. Desde una pequeña empresa que necesita prever sus ventas hasta una institución científica que investiga el cambio climático, los datos pueden ayudarnos a identificar patrones, contrastar hipótesis y descubrir información que antes resultaba difícil de obtener.
Pero ¿qué es exactamente la ciencia de datos? ¿En qué se diferencia de la inteligencia artificial? ¿Qué problemas permite resolver y qué necesita una organización para aprovecharla?
En este artículo explicamos sus fundamentos, principales métodos y aplicaciones, con una perspectiva orientada a profesionales, directivos y organizaciones.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que combina estadística, matemáticas, informática y conocimiento especializado para obtener información y conocimiento a partir de los datos.
Su propósito no consiste simplemente en recopilar información o producir gráficos. Busca formular preguntas relevantes, analizar evidencias, identificar relaciones, desarrollar modelos y generar conocimiento que pueda utilizarse para comprender fenómenos o fundamentar decisiones.
El National Institute of Standards and Technology (NIST) describe la ciencia de datos como un campo que integra conocimiento del ámbito de aplicación, programación, matemáticas y estadística para extraer información significativa de los datos [1].
Por su parte, las National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine destacan su carácter interdisciplinar y la importancia de combinar diferentes conocimientos para abordar problemas concretos [2].
Esta combinación es esencial porque los datos no se explican por sí solos. Necesitamos comprender cómo se han obtenido, qué representan, qué limitaciones presentan y qué métodos son adecuados para analizarlos.
Un ejemplo sencillo
Imaginemos una empresa turística que observa una disminución de sus reservas.
Sus responsables podrían atribuirla a un aumento de precios, a la competencia o a cambios en las preferencias de los clientes.
La ciencia de datos permite investigar estas hipótesis mediante información sobre reservas, precios, temporadas, canales comerciales y otros factores relevantes.
El análisis podría revelar que la caída se concentra en determinados mercados, períodos o segmentos de clientes.
También podría mostrar que las variaciones observadas no permiten identificar todavía una causa concreta.
En ambos casos, el resultado es útil: la organización dispone de una comprensión más fundamentada del problema y puede decidir qué investigar o modificar.
La ciencia de datos no garantiza encontrar respuestas definitivas. Proporciona métodos para formular mejores preguntas y evaluar las respuestas disponibles.
¿Para qué sirve la ciencia de datos?
La ciencia de datos permite abordar problemas muy diversos, pero sus aplicaciones pueden agruparse en cinco grandes capacidades.
1. Comprender lo que está ocurriendo
El análisis de datos ayuda a describir situaciones, identificar tendencias y detectar diferencias entre grupos, períodos o territorios.
Una empresa puede estudiar la evolución de sus ventas, una ciudad puede analizar sus patrones de movilidad y un investigador puede examinar cambios en una población.
Esta capacidad descriptiva constituye un punto de partida para comprender fenómenos más complejos.
2. Descubrir patrones y relaciones
Los métodos estadísticos y computacionales permiten identificar regularidades que no siempre resultan evidentes mediante la observación directa.
Por ejemplo, podemos investigar si determinadas características de un proceso industrial se relacionan con una mayor frecuencia de defectos.
Sin embargo, identificar una relación estadística no demuestra necesariamente que exista una relación causal.
Esta distinción resulta fundamental cuando queremos utilizar los resultados para intervenir sobre la realidad.
3. Realizar predicciones
Los modelos predictivos utilizan información disponible para estimar resultados futuros o desconocidos.
Entre sus aplicaciones encontramos la previsión de demanda, la estimación de necesidades de inventario y la identificación de equipos con mayor probabilidad de presentar determinadas incidencias.
Las predicciones siempre están sujetas a incertidumbre.
Su utilidad depende, entre otros factores, de la calidad de los datos, la estabilidad del fenómeno estudiado y la capacidad del modelo para funcionar con observaciones que no ha utilizado durante su desarrollo.
4. Comparar alternativas y apoyar decisiones
La ciencia de datos también permite evaluar escenarios y analizar las posibles consecuencias de diferentes decisiones.
Una empresa puede comparar políticas de inventario, una administración puede estudiar alternativas de movilidad y una organización puede analizar distintas estrategias de asignación de recursos.
En determinados problemas se utilizan técnicas de optimización, simulación o análisis de decisiones.
Los resultados no sustituyen automáticamente el criterio profesional: proporcionan información adicional para decidir considerando objetivos, restricciones y riesgos.
5. Generar nuevo conocimiento científico
La ciencia de datos tiene un papel relevante en disciplinas como la biología, la astronomía, la economía y las ciencias ambientales.
Permite analizar grandes conjuntos de observaciones, integrar información procedente de diferentes fuentes y desarrollar modelos para investigar fenómenos difíciles de estudiar mediante métodos exclusivamente tradicionales.
Su contribución científica depende de la calidad de las preguntas, la metodología empleada y la posibilidad de contrastar los resultados.
¿Cómo funciona un proyecto de ciencia de datos?
Un proyecto de ciencia de datos no empieza necesariamente con un algoritmo. Habitualmente comienza con una pregunta o un problema que necesitamos comprender.
Una referencia metodológica ampliamente utilizada es CRISP-DM, un modelo que organiza los proyectos de minería de datos en seis fases interrelacionadas [3].
Aunque fue desarrollado para la minería de datos, ofrece una estructura útil para numerosos proyectos de ciencia de datos.
Fase 1. Comprender el problema
Antes de analizar información, debemos definir qué queremos conseguir.
Por ejemplo:
- ¿Por qué están aumentando los costes logísticos?
- ¿Qué factores se relacionan con la pérdida de clientes?
- ¿Cómo podemos mejorar la previsión de la demanda?
- ¿Qué información necesitamos para evaluar una inversión?
Una pregunta mal definida puede conducir a un análisis técnicamente correcto, pero poco útil.
También debemos establecer cómo evaluaremos el resultado del proyecto.
Fase 2. Comprender los datos
El siguiente paso consiste en identificar qué información tenemos disponible y qué representa.
Es necesario conocer su procedencia, estructura, cobertura temporal y posibles limitaciones.
También debemos comprobar si los datos son adecuados para responder a la pregunta inicial.
Disponer de grandes cantidades de información no garantiza que contengan las variables necesarias para resolver un problema.
Fase 3. Preparar los datos
Los datos pueden contener errores, registros duplicados, valores ausentes o formatos incompatibles.
Antes de analizarlos, puede ser necesario corregir inconsistencias, integrar fuentes y transformar variables.
Esta preparación debe documentarse, ya que las decisiones tomadas durante el proceso pueden modificar los resultados posteriores.
La calidad de los datos es una condición fundamental para obtener conclusiones fiables.
Fase 4. Analizar y desarrollar modelos
Una vez preparados los datos, seleccionamos los métodos adecuados.
Dependiendo del problema, podemos utilizar estadística descriptiva, análisis exploratorio, modelos predictivos, técnicas de aprendizaje automático o simulaciones.
No todos los proyectos necesitan inteligencia artificial.
En ocasiones, una comparación estadística sencilla proporciona una respuesta más comprensible y suficiente para la decisión que queremos tomar.
Fase 5. Evaluar los resultados
Debemos comprobar si el análisis responde realmente a la pregunta planteada.
En un modelo predictivo, por ejemplo, no basta con obtener buenos resultados sobre los datos utilizados para construirlo.
Es necesario evaluar su comportamiento con datos apropiados que no hayan intervenido en el entrenamiento y examinar si los errores son aceptables para la aplicación prevista.
También debemos revisar los supuestos, las limitaciones y las posibles consecuencias de utilizar los resultados.
Fase 6. Utilizar los resultados y realizar seguimiento
El conocimiento obtenido puede incorporarse a informes, cuadros de mando, procesos operativos o sistemas de apoyo a las decisiones.
Sin embargo, implementar un modelo no significa que el proyecto haya terminado.
Es necesario comprobar si continúa funcionando adecuadamente, si cambian las condiciones y si se están obteniendo los resultados esperados.
La ciencia de datos es un proceso iterativo: durante el desarrollo podemos descubrir que necesitamos nuevos datos, modificar una hipótesis o reformular el problema inicial.
¿Cuáles son las principales técnicas de la ciencia de datos?
La ciencia de datos utiliza métodos procedentes de diferentes disciplinas.
Su selección depende del problema, los datos disponibles y el tipo de resultado que necesitamos.
Estadística
Permite describir información, estimar parámetros, contrastar hipótesis y cuantificar incertidumbre.
Es fundamental para interpretar resultados y evitar conclusiones injustificadas.
Aprendizaje automático o machine learning
Comprende métodos mediante los cuales los sistemas informáticos aprenden patrones a partir de datos para realizar predicciones, clasificaciones u otras tareas.
Puede utilizarse, por ejemplo, para detectar anomalías, clasificar documentos o estimar la demanda.
Visualización de datos
Utiliza representaciones gráficas para explorar información y comunicar resultados.
Una visualización bien diseñada puede facilitar la identificación de tendencias, distribuciones y relaciones.
No obstante, una representación gráfica inadecuada también puede inducir a interpretaciones erróneas.
Análisis de redes
Estudia sistemas formados por elementos y relaciones.
Puede aplicarse a cadenas de suministro, redes de transporte, relaciones empresariales o sistemas biológicos.
Resulta especialmente útil cuando las interdependencias son relevantes para comprender el comportamiento del conjunto.
Simulación y modelización
Permiten representar determinados aspectos de un sistema y explorar cómo podría comportarse bajo diferentes condiciones.
Sus resultados dependen de los supuestos del modelo y no deben confundirse con predicciones ciertas.
Estas técnicas pueden combinarse dentro de un mismo proyecto.
Ciencia de datos e inteligencia artificial: ¿son lo mismo?
No. Son campos estrechamente relacionados, pero no equivalentes.
La ciencia de datos se centra en obtener conocimiento y valor a partir de los datos mediante diferentes métodos.
La inteligencia artificial estudia y desarrolla sistemas capaces de realizar tareas asociadas con capacidades como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento o la generación de contenido.
El aprendizaje automático constituye una importante zona de intersección entre ambos campos.
Un proyecto de ciencia de datos puede utilizar modelos de inteligencia artificial para analizar imágenes, procesar textos o realizar predicciones.
Pero también puede basarse exclusivamente en métodos estadísticos tradicionales.
Del mismo modo, un sistema de inteligencia artificial puede tener como finalidad generar texto, reconocer objetos o controlar un dispositivo, sin que su objetivo principal sea desarrollar un proyecto de análisis de datos.
¿Qué aporta la inteligencia artificial generativa?
La IA generativa puede facilitar determinadas tareas relacionadas con la ciencia de datos, como explorar documentación, generar propuestas de código, explicar procedimientos o preparar borradores de informes.
Sin embargo, sus respuestas pueden contener errores, referencias inexistentes o interpretaciones incorrectas.
Por ello, los resultados deben verificarse y el código generado debe revisarse y probarse antes de utilizarlo.
La combinación de ciencia de datos e inteligencia artificial ofrece nuevas posibilidades, pero exige mantener el rigor metodológico y la supervisión humana.
Aplicaciones de la ciencia de datos en empresas y organizaciones
Una de las características más interesantes de la ciencia de datos es su carácter transversal.
No pertenece exclusivamente a las grandes empresas tecnológicas ni requiere necesariamente infraestructuras informáticas complejas.
Su aplicación debe adaptarse al problema, los recursos disponibles y las capacidades de cada organización.
Turismo: comprender la demanda y la estacionalidad
Los establecimientos turísticos pueden analizar reservas, ocupación, precios y comportamiento de la demanda.
Esta información puede ayudar a planificar recursos, estudiar mercados y mejorar las previsiones.
Por ejemplo, un hotel podría investigar qué variables contribuyen a explicar las diferencias de ocupación entre temporadas.
Finanzas: analizar riesgos y necesidades de liquidez
La ciencia de datos permite estudiar flujos de caja, patrones de ingresos y gastos, exposición a determinados riesgos y posibles escenarios financieros.
Una empresa exportadora podría analizar cómo diferentes movimientos del tipo de cambio afectarían a sus márgenes.
El resultado dependerá de los supuestos utilizados y no eliminará la incertidumbre de los mercados.
Industria: mejorar procesos y detectar anomalías
Los datos procedentes de máquinas, sensores y sistemas de producción pueden utilizarse para estudiar incidencias, tiempos de funcionamiento y variaciones de calidad.
Estos análisis pueden contribuir a identificar problemas operativos y evaluar posibles mejoras.
Logística: comprender las cadenas de suministro
Las cadenas de suministro están formadas por organizaciones, instalaciones, transportes e inventarios interdependientes.
La ciencia de datos permite analizar estas relaciones, estudiar vulnerabilidades y explorar escenarios ante posibles interrupciones.
Cuando las interacciones entre los elementos generan comportamientos difíciles de explicar individualmente, el análisis de sistemas complejos puede aportar una perspectiva complementaria.
Ciudades y entorno construido
Los datos sobre movilidad, consumo energético, edificios y servicios urbanos pueden contribuir a comprender el funcionamiento de las ciudades.
Sus aplicaciones incluyen el estudio de patrones de desplazamiento, la evaluación del consumo energético y el análisis de necesidades de mantenimiento.
En todos estos ámbitos, el valor depende de formular problemas relevantes y utilizar información adecuada.
Un ejemplo práctico: cómo una pequeña empresa puede empezar a utilizar ciencia de datos
Imaginemos una empresa que distribuye productos a diferentes establecimientos y quiere reducir las roturas de stock.
Actualmente dispone de información histórica sobre ventas, inventarios y plazos de entrega.
El proyecto podría desarrollarse de la siguiente manera.
Primero: definir el problema. La empresa establece que quiere reducir las situaciones en las que un producto solicitado no está disponible.
Segundo: identificar los datos. Reúne información sobre ventas, existencias, pedidos y entregas.
Tercero: evaluar su calidad. Comprueba si existen registros incompletos, errores de inventario o diferencias entre sistemas.
Cuarto: analizar la situación. Estudia qué productos presentan más incidencias y si existen patrones relacionados con la demanda o los plazos de reposición.
Quinto: desarrollar una solución. Puede comenzar con reglas sencillas de reposición y, si resulta necesario, evaluar métodos de previsión de demanda.
Sexto: comprobar los resultados. Compara las roturas de stock y otros indicadores relevantes antes y después de introducir los cambios, teniendo en cuenta factores externos que puedan influir.
Este ejemplo es hipotético. No representa un proyecto ejecutado ni demuestra que una técnica concreta produzca una mejora determinada.
Su finalidad es mostrar que la ciencia de datos puede comenzar con un problema delimitado y herramientas relativamente sencillas.
¿Qué necesita una organización para aprovechar la ciencia de datos?
La tecnología es importante, pero no constituye el único requisito.
Una organización necesita combinar diferentes capacidades.
Conocimiento del problema. Comprender el negocio o fenómeno que se pretende analizar.
Datos adecuados. Disponer de información relevante, suficientemente fiable y obtenida de manera legítima.
Capacidad analítica. Seleccionar métodos apropiados e interpretar correctamente sus resultados.
Competencias tecnológicas. Utilizar las herramientas necesarias para gestionar, procesar y analizar información.
Criterio profesional. Evaluar las conclusiones considerando objetivos, incertidumbre y consecuencias.
Capacidad de implementación. Incorporar el conocimiento obtenido a decisiones o procesos concretos.
Estas competencias no tienen que concentrarse necesariamente en una sola persona. Pueden distribuirse entre profesionales de diferentes especialidades.
La colaboración entre expertos del ámbito de aplicación y profesionales técnicos es especialmente importante.
¿Cuáles son los principales riesgos y limitaciones?
La ciencia de datos ofrece posibilidades relevantes, pero también presenta limitaciones que deben reconocerse.
Datos incompletos o sesgados
Si la información disponible no representa adecuadamente el fenómeno estudiado, los resultados pueden ser engañosos.
Confundir correlación con causalidad
Dos variables pueden evolucionar conjuntamente sin que una sea la causa de la otra.
Establecer relaciones causales requiere métodos y supuestos adicionales.
Modelos que no generalizan
Un modelo puede funcionar correctamente con datos históricos y producir errores importantes cuando cambian las condiciones.
Interpretaciones incorrectas
Los resultados estadísticos necesitan contexto. Una cifra aislada puede adquirir significados diferentes dependiendo de cómo se haya obtenido.
Privacidad, seguridad y uso responsable
Los proyectos deben considerar la protección de datos personales, la seguridad de la información y las posibles consecuencias de las decisiones apoyadas en modelos.
Confundir precisión técnica con utilidad
Un modelo sofisticado no es necesariamente más útil que una solución sencilla.
La complejidad debe justificarse por su contribución al problema que queremos resolver.
El verdadero valor de la ciencia de datos: comprender para decidir
La ciencia de datos no consiste en utilizar el mayor número posible de algoritmos ni en acumular grandes cantidades de información.
Su valor aparece cuando conseguimos conectar una pregunta relevante con datos adecuados, métodos rigurosos e interpretaciones útiles.
En una organización, esto puede traducirse en una mejor comprensión de los clientes, una planificación más fundamentada o una evaluación más precisa de determinados riesgos.
En investigación científica, puede permitir estudiar fenómenos complejos y contrastar nuevas hipótesis.
En ambos casos, el objetivo es el mismo: transformar información en conocimiento, reconociendo siempre sus límites.
La ciencia de datos no elimina la incertidumbre ni sustituye las decisiones humanas. Nos proporciona herramientas para comprender mejor la realidad y decidir con mayor fundamento.
Esa es la perspectiva desde la que desarrollamos CienciaDeDatos.pro: conectar conocimiento científico, métodos analíticos e inteligencia artificial con problemas y aplicaciones del mundo real.
Preguntas frecuentes sobre ciencia de datos
¿Es necesario saber programar para utilizar ciencia de datos?
No siempre. Existen herramientas que permiten realizar análisis sin escribir código. Sin embargo, la programación amplía las posibilidades de automatización, personalización y reproducibilidad.
¿La ciencia de datos es lo mismo que el big data?
No. Big data hace referencia a datos y desafíos de gestión o procesamiento asociados a características como grandes volúmenes, velocidad o variedad. La ciencia de datos es un campo más amplio y también puede trabajar con conjuntos de datos pequeños.
¿Todas las empresas necesitan inteligencia artificial para analizar sus datos?
No. Muchas preguntas pueden abordarse mediante estadística descriptiva, visualización, consultas a bases de datos o métodos analíticos sencillos.
¿Puede una pequeña empresa beneficiarse de la ciencia de datos?
Sí, siempre que identifique problemas adecuados y disponga de información y recursos suficientes. No necesita comenzar con proyectos de gran complejidad.
¿La ciencia de datos permite predecir el futuro con certeza?
No. Los modelos predictivos generan estimaciones sujetas a errores e incertidumbre. Su fiabilidad debe evaluarse en relación con el contexto en el que se utilizarán.
¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos?
El análisis de datos constituye una actividad fundamental dentro de la ciencia de datos. Esta última puede abarcar además la formulación de problemas, la obtención y gestión de información, el desarrollo de modelos, su implementación y la evaluación de resultados.
Bibliografía y fuentes
[1] National Institute of Standards and Technology (NIST). Data Science. Computer Security Resource Center Glossary. https://csrc.nist.gov/glossary/term/data_science
[2] National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (2018). Envisioning the Data Science Discipline: The Undergraduate Perspective: Interim Report. The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/24886
[3] IBM. CRISP-DM Help Overview. Documentación de IBM SPSS Modeler. https://www.ibm.com/docs/en/spss-modeler/18.6.0?topic=dm-crisp-help-overview
[4] National Institute of Standards and Technology (NIST) (2019). NIST Big Data Interoperability Framework: Volume 1, Definitions. NIST Special Publication 1500-1r2. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.1500-1r2
[5] National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (2018). Data Science for Undergraduates: Opportunities and Options. The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/25104
Nota editorial
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