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Data Science. El tesoro de las empresas para aportar valor.

Cada empresa es un tesoro, nunca más cierto que cuando se trata de sus datos. A medida que la tecnología moderna ha permitido la creación y el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de información, los volúmenes de datos se han disparado. En tan solo estos dos últimos años, más del 90% de datos ha sido creados. Un tesoro, ¿cierto?, depende de si se aprovechan y se saben gestionar. 

Data Science.

La gran cantidad de datos que constantemente se recopilan y se almacenan por medio del uso de la tecnología puede aportar beneficios transformadores a las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero sólo si podemos interpretarlos. Es aquí donde entra Data Science.

 ¿Qué es Data Science?

Data Science o Ciencia de Datos, se refiere a la extracción de información procesable a partir de datos sin procesar. Esta disciplina combina múltiples campos que incluyen estadística, métodos científicos y análisis de datos para extraer insights de valor. Los científicos de datos combinan una gran variedad de habilidades para analizar datos recopilados de la web, teléfonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes. 

La Ciencia de Datos revela tendencias y genera inteligencia que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones, anticiparse al cambio y por supuesto, generar productos y servicios más innovadores. Permite que los modelos de machine learning (ML) aprendan a partir de grandes cantidades de datos que se les suministra, en lugar de depender de analistas de negocios para ver que pueden descubrir a partir de la información que pueden absorber. 

Un científico de datos (Data Scientist) no solo realiza el análisis exploratorio para descubrir información, también utiliza algoritmos avanzados de ML para identificar un evento particular en el futuro. Por lo tanto, la ciencia de datos se usa principalmente para tomar decisiones y predicciones haciendo uso de análisis causal predictivo, análisis prescriptivo y aprendizaje automático. 

  • Análisis causal predictivo: modelo que se utiliza para predecir las posibilidades de un evento particular en el futuro. Este modelo es utilizado, por ejemplo, en los bancos, donde por medio de este modelo pueden predecir de acuerdo con el historial del cliente si los pagos llegarán a tiempo o no, por lo tanto, si está sujeto a crédito. 
  • Análisis prescriptivo: Modelo que tiene inteligencia para tomar decisiones propias y con la capacidad de modificarlo de acuerdo con parámetros dinámicos. No solo predice, también sugiere una variedad de acciones prescritas y resultados asociados. Este tipo de análisis es parte fundamental del desarrollo de coches autónomos. Los datos recopilados por los vehículos regulares se pueden utilizar para entrenar vehículos autónomos. Esta información permitirá que el vehículo pueda tomar decisiones como cuando girar, qué camino tomar, cuando reducir, acelerar, etc. 

>>>El futuro del transporte por carretera: camiones sin conductor<<<

  • Machine Learning para hacer predicciones: Si una compañía posee datos históricos, se puede entrenar al aprendizaje automático para hacer previsiones. Por ejemplo, una empresa que tiene datos históricos de compras fraudulentas puede utilizarlos como base de datos que el algoritmo de aprendizaje automático utiliza para prevenir fraudes. Este modelo también se le conoce como aprendizaje supervisado, porque ya se tienen datos de base para poder entrenar a sus máquinas y estos pueden ser utilizados para diferentes objetivos. 
  • Machine Learning para el descubrimiento de patrones: Si no se tiene parámetros ni datos base con los que hacer predicciones, se utiliza el descubrimiento de patrones ocultos dentro del conjunto de datos para poder hacer predicciones significativas. Esto es un modelo sin supervisión, donde el algoritmo más común utilizado para el descubrimiento de patrones es el Clustering. 

¿Cómo puede aplicarse Data Science en diferentes sectores? Aquí algunos ejemplos:

Sector de la Salud. Grandes avances gracias al Data Science. 

El sector de la salud, especialmente, recibe grandes beneficios de las aplicaciones de la Ciencia de Datos. 

Análisis de imágenes médicas:

Procedimientos como la detección de tumores, la estenosis de las arterias o la delimitación de órganos emplea métodos de aprendizaje automático, máquinas de vectores de soporte (SVM), indexación de imágenes médicas basadas en contenido y análisis de ondas para la clasificación de texturas sólidas. 

Google ha desarrollado la herramienta LYNA, que identifica tumores de cáncer de mama que hacen metástasis en los ganglios linfáticos cercanos. En el ensayo Lymph Node Assistant, identificó con precisión el cáncer metastásico el 99% de las veces utilizando su algoritmo de aprendizaje automático.

 https://ai.googleblog.com/2018/10/applying-deep-learning-to-metastatic.html 

Desarrollo de fármacos:

El proceso de descubrimiento de fármacos es muy complicado e involucra muchas disciplinas. Las mejores ideas a menudo están limitadas por miles de millones de pruebas, una gran inversión financiera y de tiempo. En promedio, se necesitan doce años para realizar una presentación oficial.

Las aplicaciones de ciencia de datos y los algoritmos de aprendizaje automático simplifican y acortan este proceso. La idea detrás del descubrimiento de fármacos computacionales es crear simulaciones de modelos informáticos como una red biológicamente relevante que simplifica la predicción de resultados futuros con alta precisión.

Asistencia virtual para pacientes y atención al cliente:

La optimización del proceso clínico se basa en el concepto de que en muchos casos no es realmente necesario que los pacientes visiten al médico en persona. Una aplicación móvil puede ofrecer una solución más eficaz sin salir de casa.

Las aplicaciones móviles impulsadas por IA pueden proporcionar asistencia sanitaria básica, normalmente como chatbots. Simplemente se describen los síntomas o se realizan preguntas para recibir información clave sobre la condición médica, vinculando los síntomas con las causas dentro de una amplia red de información disponible. También pueden recordar al paciente tomar el medicamento y, si es necesario, asignarle una cita con un médico.

El impacto en la logística, el transporte y el last mile delivery.

El avance más significativo o la evolución que nos ha dado la ciencia de datos en el campo del transporte es la introducción de automóviles autónomos. Se apuesta por proporcionar entornos de conducción más seguros, optimizar el rendimiento del vehículo, agregar autonomía al conductor y mucho más. Mediante ML y la introducción a la autonomía, los fabricantes de vehículos son capaces de crear automóviles inteligentes y mejores rutas logísticas. 

UPS: Optimizando el enrutamiento de paquetes

UPS utiliza la ciencia de datos para optimizar el transporte de paquetes. Network Planning Tools (NPT),  es una plataforma que incorpora aprendizaje automático e inteligencia artificial para resolver desafíos logísticos, como el cambio de ruta para evitar el mal tiempo o los cuellos de botella en el servicio. NPT permite a los ingenieros simular una variedad de soluciones y elegir las mejores. La IA también tiene el poder de sugerir rutas por sí misma. 

https://www.technologyreview.es/s/10759/asi-ayuda-una-ia-ups-en-el-reparto-de-regalos-navidenos 

UBER EATS: Entrega a domicilio

Los científicos de datos de Uber Eats, tienen un objetivo bastante simple: entregar comida caliente rápidamente. Sin embargo, hacer que eso suceda requiere aprendizaje automático, modelado estadístico avanzado y meteorólogos en plantilla. Para optimizar el proceso de entrega completo, el equipo tiene que predecir como cada variable es posible, desde tormentas hasta prisas navideñas, el tráfico y el tiempo de cocción.

 

El valor empresarial de la ciencia de datos depende de las necesidades de cada organización. Data Science puede ayudar a crear las herramientas para todo tipo de objetivos desde realizar tareas de forma más automatizada, prevenir fallos, hasta apoyarnos a crear estrategias, productos y servicios que aporten valor al consumidor de forma constante y adaptable a sus necesidades a lo largo del tiempo.  

Esta tecnología está ya en movimiento, y nuestros datos pueden ser el mayor activo de la empresa. Por lo que es importante realmente considerarla dentro del proceso de Transformación Digital de nuestro negocio.

 

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