{"id":3759,"date":"2021-01-25T14:07:25","date_gmt":"2021-01-25T12:07:25","guid":{"rendered":"https:\/\/ignasisayol.com\/?p=3759"},"modified":"2021-01-25T14:08:37","modified_gmt":"2021-01-25T12:08:37","slug":"data-science-el-tesoro-de-las-empresas-para-aportar-valor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ignasisayol.com\/es\/data-science-el-tesoro-de-las-empresas-para-aportar-valor\/","title":{"rendered":"Data Science. El tesoro de las empresas para aportar valor."},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cada empresa es un tesoro, nunca m\u00e1s cierto que cuando se trata de sus datos. A medida que la tecnolog\u00eda moderna ha permitido la creaci\u00f3n y el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de informaci\u00f3n, los vol\u00famenes de datos se han disparado. En tan solo estos dos \u00faltimos a\u00f1os, m\u00e1s del 90% de datos ha sido creados. Un tesoro, \u00bfcierto?, depende de si se aprovechan y se saben gestionar.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" class=\"aligncenter size-full wp-image-3757\" src=\"https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Data-Science..jpg\" alt=\"Data Science.\" width=\"1280\" height=\"853\" srcset=\"https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Data-Science..jpg 1280w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Data-Science.-300x200.jpg 300w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Data-Science.-1030x686.jpg 1030w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Data-Science.-768x512.jpg 768w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Data-Science.-1170x780.jpg 1170w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Data-Science.-585x390.jpg 585w, https:\/\/ignasisayol.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Data-Science.-263x175.jpg 263w\" sizes=\"(max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La gran cantidad de datos que constantemente se recopilan y se almacenan por medio del uso de la tecnolog\u00eda puede aportar beneficios transformadores a las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero s\u00f3lo si podemos interpretarlos. Es aqu\u00ed donde entra Data Science.<\/span><\/p>\n<h2>\u00a0\u00bfQu\u00e9 es Data Science?<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Data Science o Ciencia de Datos, se refiere a la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n procesable a partir de datos sin procesar. Esta disciplina combina m\u00faltiples campos que incluyen estad\u00edstica, m\u00e9todos cient\u00edficos y an\u00e1lisis de datos para extraer <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">insights<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> de valor. Los cient\u00edficos de datos combinan una gran variedad de habilidades para analizar datos recopilados de la web, tel\u00e9fonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 m\u00e1s innovadores. Permite que los modelos de <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">machine learning<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> (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 informaci\u00f3n que pueden absorber.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un cient\u00edfico de datos (Data Scientist) no solo realiza el an\u00e1lisis exploratorio para descubrir informaci\u00f3n, tambi\u00e9n 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 an\u00e1lisis causal predictivo, an\u00e1lisis prescriptivo y aprendizaje autom\u00e1tico.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>An\u00e1lisis causal predictivo:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> 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 llegar\u00e1n a tiempo o no, por lo tanto, si est\u00e1 sujeto a cr\u00e9dito.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>An\u00e1lisis prescriptivo:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Modelo que tiene inteligencia para tomar decisiones propias y con la capacidad de modificarlo de acuerdo con par\u00e1metros din\u00e1micos. No solo predice, tambi\u00e9n sugiere una variedad de acciones prescritas y resultados asociados. Este tipo de an\u00e1lisis es parte fundamental del desarrollo de coches aut\u00f3nomos. Los datos recopilados por los veh\u00edculos regulares se pueden utilizar para entrenar veh\u00edculos aut\u00f3nomos. Esta informaci\u00f3n permitir\u00e1 que el veh\u00edculo pueda tomar decisiones como cuando girar, qu\u00e9 camino tomar, cuando reducir, acelerar, etc.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h4 class=\"post-title single-post-title entry-title\" style=\"text-align: center;\"><a href=\"https:\/\/ignasisayol.com\/es\/el-futuro-del-transporte-por-carretera-camiones-sin-conductor\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><em><strong>&gt;&gt;&gt;El futuro del transporte por carretera: camiones sin conductor&lt;&lt;&lt;<\/strong><\/em><\/a><\/h4>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Machine Learning para hacer predicciones:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Si una compa\u00f1\u00eda posee datos hist\u00f3ricos, se puede entrenar al aprendizaje autom\u00e1tico para hacer previsiones. Por ejemplo, una empresa que tiene datos hist\u00f3ricos de compras fraudulentas puede utilizarlos como base de datos que el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico utiliza para prevenir fraudes. Este modelo tambi\u00e9n se le conoce como aprendizaje supervisado, porque ya se tienen datos de base para poder entrenar a sus m\u00e1quinas y estos pueden ser utilizados para diferentes objetivos.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Machine Learning para el descubrimiento de patrones:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Si no se tiene par\u00e1metros 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 supervisi\u00f3n, donde el algoritmo m\u00e1s com\u00fan utilizado para el descubrimiento de patrones es el Clustering.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo puede aplicarse Data Science en diferentes sectores? Aqu\u00ed algunos ejemplos:<\/h2>\n<p><b>Sector de la Salud. Grandes avances gracias al Data Science.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El sector de la salud, especialmente, recibe grandes beneficios de las aplicaciones de la Ciencia de Datos.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><b>An\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas:<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Procedimientos como la detecci\u00f3n de tumores, la estenosis de las arterias o la delimitaci\u00f3n de \u00f3rganos emplea m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico, m\u00e1quinas de vectores de soporte (SVM), indexaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas basadas en contenido y an\u00e1lisis de ondas para la clasificaci\u00f3n de texturas s\u00f3lidas.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><b>Google ha desarrollado la herramienta LYNA<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que identifica tumores de c\u00e1ncer de mama que hacen met\u00e1stasis en los ganglios linf\u00e1ticos cercanos. En el ensayo Lymph Node Assistant, identific\u00f3 con precisi\u00f3n el c\u00e1ncer metast\u00e1sico el 99% de las veces utilizando su algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/ai.googleblog.com\/2018\/10\/applying-deep-learning-to-metastatic.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">https:\/\/ai.googleblog.com\/2018\/10\/applying-deep-learning-to-metastatic.html<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><b>Desarrollo de f\u00e1rmacos:<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">E<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">l proceso de descubrimiento de f\u00e1rmacos es muy complicado e involucra muchas disciplinas. Las mejores ideas a menudo est\u00e1n limitadas por miles de millones de pruebas, una gran inversi\u00f3n financiera y de tiempo. En promedio, se necesitan doce a\u00f1os para realizar una presentaci\u00f3n oficial.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las aplicaciones de ciencia de datos y los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico simplifican y acortan este proceso. La idea detr\u00e1s del descubrimiento de f\u00e1rmacos computacionales es crear simulaciones de modelos inform\u00e1ticos como una red biol\u00f3gicamente relevante que simplifica la predicci\u00f3n de resultados futuros con alta precisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n<h3><b>Asistencia virtual para pacientes y atenci\u00f3n al cliente:<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La optimizaci\u00f3n del proceso cl\u00ednico se basa en el concepto de que en muchos casos no es realmente necesario que los pacientes visiten al m\u00e9dico en persona. Una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil puede ofrecer una soluci\u00f3n m\u00e1s eficaz sin salir de casa.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las aplicaciones m\u00f3viles impulsadas por IA pueden proporcionar asistencia sanitaria b\u00e1sica, normalmente como chatbots. Simplemente se describen los s\u00edntomas o se realizan preguntas para recibir informaci\u00f3n clave sobre la condici\u00f3n m\u00e9dica, vinculando los s\u00edntomas con las causas dentro de una amplia red de informaci\u00f3n disponible. Tambi\u00e9n pueden recordar al paciente tomar el medicamento y, si es necesario, asignarle una cita con un m\u00e9dico.<\/span><\/p>\n<h2><b>El impacto en la log\u00edstica, el transporte y el last mile delivery.<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El avance m\u00e1s significativo o la evoluci\u00f3n que nos ha dado la ciencia de datos en el campo del transporte es la introducci\u00f3n de autom\u00f3viles aut\u00f3nomos. Se apuesta por proporcionar entornos de conducci\u00f3n m\u00e1s seguros, optimizar el rendimiento del veh\u00edculo, agregar autonom\u00eda al conductor y mucho m\u00e1s. Mediante ML y la introducci\u00f3n a la autonom\u00eda, los fabricantes de veh\u00edculos son capaces de crear autom\u00f3viles inteligentes y mejores rutas log\u00edsticas.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><b>UPS: Optimizando el enrutamiento de paquetes<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">UPS utiliza la ciencia de datos para optimizar el transporte de paquetes. Network Planning Tools (NPT),\u00a0 es una plataforma que incorpora aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial para resolver desaf\u00edos log\u00edsticos, 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 tambi\u00e9n tiene el poder de sugerir rutas por s\u00ed misma.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/10759\/asi-ayuda-una-ia-ups-en-el-reparto-de-regalos-navidenos\"><span style=\"font-weight: 400;\">https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/10759\/asi-ayuda-una-ia-ups-en-el-reparto-de-regalos-navidenos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><b>UBER EATS: Entrega a domicilio<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los cient\u00edficos de datos de Uber Eats, tienen un objetivo bastante simple: entregar comida caliente r\u00e1pidamente. Sin embargo, hacer que eso suceda requiere aprendizaje autom\u00e1tico, modelado estad\u00edstico avanzado y meteor\u00f3logos en plantilla. Para optimizar el proceso de entrega completo, el equipo tiene que predecir como cada variable es posible, desde tormentas hasta prisas navide\u00f1as, el tr\u00e1fico y el tiempo de cocci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/youtu.be\/XAg4DIgoUdE\"><span style=\"font-weight: 400;\"><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/XAg4DIgoUdE\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe>\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El valor empresarial de la ciencia de datos depende de las necesidades de cada organizaci\u00f3n. Data Science puede ayudar a crear las herramientas para todo tipo de objetivos desde realizar tareas de forma m\u00e1s 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.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta tecnolog\u00eda est\u00e1 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 Transformaci\u00f3n Digital de nuestro negocio.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cada empresa es un tesoro, nunca m\u00e1s cierto que cuando se trata de sus&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":3757,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[63],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.2.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Data Science. 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