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Preguntas frecuentes sobre la ciencia de datos

¿QUÉ ES LA CIENCIA DE DATOS?

En pocas palabras, la ciencia de datos significa aplicar análisis predictivos para obtener el máximo valor de la información de su organización. No es un producto, sino un grupo de herramientas y técnicas interdisciplinarias, que integran estadísticas, ciencias de la computación y tecnología avanzada, que lo ayudan a convertir los datos en información estratégica.

La mayoría de las empresas están abrumadas con los datos en la actualidad y probablemente no estén aprovechando su potencial al máximo. Ahí es donde entra Hitachi Vantara, que ofrece capacidades únicas de ciencia de datos para ayudarle a traducir la información en conocimiento estratégico significativo, y una ventaja competitiva real.

Si aplica la ciencia de datos, su organización puede tomar decisiones con confianza y actuar en consecuencia, ya que trabaja con hechos y el método científico, en lugar de la intuición y las conjeturas.

¿POR QUÉ LA CIENCIA DE DATOS DE REPENTE ES TAN IMPORTANTE?

La teoría matemática y estadística que subyace a la ciencia de datos ha sido significativa durante décadas. Pero las tendencias tecnológicas recientes han permitido la implementación industrial de lo que anteriormente era solo teoría. Estas tendencias están desencadenando un nuevo nivel de demanda de ciencia de datos y un nivel de entusiasmo sin precedentes sobre lo que puede lograr. Estas incluyen lo siguiente:

  • El auge de Big Data e Internet de las cosas (IoT, Internet of Things). La transformación digital del mundo empresarial ha dado como resultado una enorme cantidad de datos sobre clientes, competidores, tendencias del mercado y otros factores claves que afectan su éxito financiero. Debido a que estos datos provienen de muchas fuentes y pueden no estar estructurados, gestionarlos implica todo un desafío. Es difícil, si no imposible, que los grupos internos, como los analistas comerciales tradicionales y los equipos de TI que trabajan con sistemas heredados, los administren y apliquen por su cuenta.
  • La nueva accesibilidad de la inteligencia artificial (IA). Antes conceptos de ciencia ficción, hoy la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML, Machine Learning) son comunes, y han llegado justo a tiempo para resolver el desafío que plantean los Big Data. Como el volumen, la variedad y la velocidad de los datos han aumentado exponencialmente, la capacidad de detectar patrones y hacer predicciones excede la capacidad de la cognición humana y de las técnicas estadísticas tradicionales. Hoy en día, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son necesarios para realizar tareas de clasificación, análisis y predicción de datos con solidez.
  • Grandes beneficios en potencia de computación. La ciencia de datos avanzada no sería posible sin las grandes mejoras recientes en la potencia de procesamiento informático. Un avance fundamental fue descubrir que los procesadores de computación diseñados para representar imágenes en juegos también serían adecuados para aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estos chips informáticos avanzados son capaces de administrar algoritmos estadísticos y matemáticos extremadamente sofisticados, y ofrecen resultados rápidos incluso para los desafíos más complejos, lo que los hace ideales para aplicaciones en ciencia de datos.
  • Nuevas técnicas de almacenamiento de datos, incluida la computación en la nube. Del mismo modo, la ciencia de datos depende de una mayor capacidad para almacenar datos de todo tipo a un costo razonable. Ahora las empresas pueden almacenar petabytes (o millones de gigabytes) de datos de manera razonable, ya sean internos o externos, estructurados o no estructurados, a través de un híbrido de almacenamiento local y en la nube.
  • Integración de sistemas. La ciencia de datos reúne a cada parte de su organización, por lo que es esencial una integración de sistemas estrecha y de alta velocidad. Las tecnologías y los sistemas diseñados para mover datos en tiempo real deben integrarse perfectamente con las funcionalidades de modelado automatizado que aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático para predecir un resultado. Luego, los resultados se deben comunicar a las aplicaciones orientadas al cliente, con poca o ninguna latencia, para aprovechar una ventaja.
¿QUÉ HACEN LOS CIENTÍFICOS DE DATOS EXACTAMENTE?

Los científicos de datos son expertos en tres disciplinas: estadística aplicada y matemáticas, informática, y experiencia en negocios y dominios. Si bien los científicos de datos pueden tener conocimientos en física, ingeniería, matemáticas y otros campos técnicos o científicos, también necesitan comprender los objetivos estratégicos de su organización para poder brindar beneficios comerciales reales.

El trabajo diario de los científicos de datos implica definir un problema o una oportunidad comercial, administrar y analizar todos los datos pertinentes al problema, construir y probar modelos para proporcionar información y predicciones, presentar resultados a las partes comerciales interesadas y luego escribir un código informático para ejecutar la solución elegida. Cuando escriben un código, aplican su conocimiento de una combinación de lenguajes utilizados para la administración de datos y el análisis predictivo, como Python, R, SAS y SQL/PostgreSQL. Por último, los científicos de datos también son responsables de analizar e informar los resultados empresariales reales.

Debido a que hay tantos conjuntos de habilidades específicas involucradas, los científicos de datos calificados son difíciles de identificar y reclutar, además de costosos de mantener como parte de su equipo interno. La mayoría de las organizaciones eligen aprovechar la experiencia establecida y comprobada de proveedores como Hitachi Vantara. Hitachi ofrece experiencia líder mundial en la resolución de desafíos relacionados con datos para clientes en una amplia gama de industrias de una manera flexible y rentable.

¿POR QUÉ DEBO PREOCUPARME POR LA CIENCIA DE DATOS?

La respuesta simple es esta: debe centrarse en la ciencia de datos porque sus competidores ya la están utilizando y sus clientes esperan que también lo haga. Los competidores centrados en el análisis están desarrollando una comprensión más profunda de los clientes para mejorar las ventas, el soporte y la satisfacción del cliente. Están aumentando la eficacia de sus procesos para controlar costos. Están obteniendo información sobre las tendencias futuras para la planificación estratégica. Quizás lo más importante es que están tomando decisiones basadas en hechos, no en mejores conjeturas.

Si no está invirtiendo activamente en ciencia de datos, su organización será superada y quedará obsoleta en la era de la inteligencia artificial y el renacimiento de los datos.

¿QUÉ BENEFICIOS PRÁCTICOS PUEDE OBTENER MI NEGOCIO DE LA CIENCIA DE DATOS?

La ciencia de datos puede ofrecer una enorme variedad de resultados financieros y beneficios estratégicos, según su organización, sus desafíos específicos y sus objetivos estratégicos.

Por ejemplo, una empresa de servicios públicos podría optimizar una red inteligente para reducir el consumo de energía, confiando en el uso en tiempo real y los patrones de costos. Un minorista podría aplicar la ciencia de datos a la información del punto de compra para predecir futuras compras y seleccionar productos personalizados. Los fabricantes de automóviles están utilizando activamente la ciencia de datos para reunir información de conducción del mundo real y desarrollar sistemas autónomos a través del aprendizaje automático. Los fabricantes industriales utilizan la ciencia de datos para reducir los residuos e incrementar el tiempo de actividad del equipo.

En términos generales, la ciencia de datos y la inteligencia artificial están detrás de los avances en análisis de texto, reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural que están impulsando las innovaciones en todas las industrias.

La ciencia de datos puede mejorar significativamente el rendimiento en casi cualquier área de su negocio, de estas formas, entre otras:

  • Optimización de la cadena de suministro.
  • Aumento de la retención de empleados.
  • Comprensión y satisfacción de las necesidades del cliente.
  • Pronóstico de métricas comerciales con precisión.
  • Seguimiento y mejora del diseño y el rendimiento del producto.

La pregunta no es ¿qué puede hacer la ciencia de datos? Una pregunta más precisa sería ¿qué no puede hacer? Su negocio ya tiene enormes volúmenes de información almacenada, así como acceso a flujos de datos externos claves. La ciencia de datos puede aprovechar toda esa información para mejorar prácticamente todos los aspectos de su rendimiento, incluidos los resultados financieros a largo plazo.

¿QUIÉNES SON LOS LÍDERES EN CIENCIA DE DATOS?

Hitachi Vantara se ha establecido como un líder afianzado en ciencia de datos, ya que brinda información estratégica y apoya un proceso de toma de decisiones basado en hechos para una amplia gama de clientes. Con casi 110 años de éxito en tecnologías operativas y 60 años en TI, Hitachi sabe perfectamente cómo funcionan las empresas, y cómo la ciencia de datos puede hacer que funcionen mejor.

Cualesquiera sean sus objetivos estratégicos únicos, los científicos expertos en datos de Hitachi pueden recopilar y extraer la información existente, incorporar flujos de datos de terceros según sea necesario, aplicar los análisis más avanzados y recomendar planes de acción tácticos que hagan avanzar a su organización. Los expertos en datos de Hitachi pueden ayudarlo a predecir resultados y luego comparar los resultados reales para crear una cultura de aprendizaje y mejora continua.

Hitachi ha aplicado el inmenso poder de la ciencia de datos para resolver un conjunto diverso de desafíos de clientes, y nuestro equipo de ciencia de datos puede hacer lo mismo por su organización.

¿CUÁLES SON LAS TENDENCIAS FUTURAS EN CIENCIA DE DATOS?

La ciencia de datos se está volviendo cada vez más automatizada, y el ritmo de automatización seguramente continuará. Por ejemplo, hoy en día un científico de datos puede configurar una máquina para realizar una búsqueda de red automatizada de todas las combinaciones posibles de miles de parámetros de datos para encontrar la mejor solución posible a un problema dado en tiempo real.

Históricamente, los estadistas tenían que diseñar y ajustar los modelos estadísticos de manera manual durante un largo período de tiempo, utilizando una combinación de experiencia estadística y creatividad humana. Pero en la actualidad, a medida que crecen los volúmenes de datos y la complejidad de los problemas comerciales, este tipo de tarea es tan matemáticamente compleja que debe abordarse mediante inteligencia artificial, aprendizaje automático y automatización. Esta tendencia continuará a medida que los Big Data se hagan aún más grandes.

Si bien la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a menudo se asocian con la eliminación de trabajadores humanos, de hecho solo aumentan la importancia de los científicos de datos y los campos relacionados. Lograr una ventaja competitiva cuando cada empresa tiene acceso a estas tecnologías requerirá una innovación continua y nuevos enfoques que prueben los límites actuales de las estadísticas, la informática y la experiencia en dominios. Dependerá de los científicos de datos proporcionar nuevas teorías, adelantos en investigación y desarrollo, y aplicaciones específicas de inteligencia artificial que permitan la próxima generación de resultados estratégicos y financieros.

No hay indicios de que la automatización vaya a reemplazar a los científicos de datos calificados, ingenieros de datos y profesionales de DataOps, como los de Hitachi, debido a que se necesita toda la creatividad humana posible en diferentes pasos para capitalizar todo el poder de la automatización y la inteligencia artificial.

¿CUÁL ES LA RELACIÓN ENTRE LA CIENCIA DE DATOS Y DATAOPS?

Un concepto emergente, DataOps (u operaciones de datos) es la administración de datos a nivel empresarial para la era de la inteligencia artificial. Con la implementación de una estrategia global de DataOps, puede conectar sin problemas a sus consumidores y creadores de datos para encontrar y usar con rapidez todo el valor de sus datos.

DataOps no es un producto, servicio o solución. Es una metodología, un cambio tecnológico y cultural destinado a mejorar el uso de datos de su organización a través de una mejor calidad de datos, un tiempo de ciclo más corto y una gestión de datos superior.

Obviamente, la ciencia de datos es un concepto clave en las operaciones de datos. Si bien DataOps abarca todo el ciclo de recopilación y aplicación de información, la ciencia de datos es un componente clave en la aplicación de matemáticas, estadísticas, inteligencia artificial y aprendizaje automático para dar sentido a sus datos. La ciencia de datos respalda el proceso de DataOps de un extremo a otro ya que traduce información sin procesar en datos procesables que le ayudan a realizar su estrategia de nivel superior.

Con una experiencia líder en la industria tanto en DataOps como en ciencia de datos, Hitachi Vantara es un socio natural no solo para extraer valor de su información sin procesar, sino también para inculcar una cultura y mentalidad impulsadas por los datos, haciendo de los datos un enfoque para su comercio diario.

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