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El lado oculto de la ciencia de datos

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Vincent

El análisis de datos se implanta en las empresas, las cuales empiezan a usar diferentes tecnologías y recursos para sacarle provecho tanto a la información de los clientes como de la misma operación para innovar con productos, servicios y procesos.Obtener buenos resultados en ese esfuerzo no es tan fácil. Los frutos pueden terminar siendo obvios, poco confiables o que aporten pocos insumos para proyectar el futuro.Existen varias dificultades en el proceso y tienen que ver con la calidad (información desordenada, inconsistente y con archivos dañados) o disponibilidad de los datos.La ciencia de datos combina la computación, la matemática y el conocimiento del negocioUna dificultad cada vez mayor es que no se tenga el recurso humano especializado para salvar los obstáculos, incluyendo identificar los sesgos ocultos en el análisis.La solución es más que tecnológica, pues se centra especialmente en el desarrollo de la cultura de datos y en la preparación del talento especializado en datos dentro de la empresa."El inconveniente más grande para las empresas al implementar proyectos de ciencia de datos se presenta por una falla en entender los beneficios tangibles de proyectos", advirtió Ludvick Ibañez, gerente de desarrollo de negocio de Cisco Systems.Los problemas en el uso de los datos no debe ser una excusa para evitarlos."Las empresas que realmente se fundamentan en ciencia de datos son las más ricas del mundo: Google, Amazon, Facebook, etc.", recordó Oldemar Rodríguez, CEO del Programa Iberoamericano de Minería de Datos (Promidat).Explorar datosLa ciencia de datos es una disciplina que combina la computación, la matemática y el conocimiento de los negocios.Abarca un amplio conjunto de herramientas y capacidades, para generar valor a través de la información a disposición.Se nutre, al tiempo que complementa, lo que ya hacen los sistemas de inteligencia de negocios, big data, analítica, estadística, minería de datos, modelado predictivo, aprendizaje de máquina y redes neuronales (aprendizaje donde se replica al cerebro humano).Su objetivo es explotar los datos provenientes de distintas fuentes internas y externas para transformarlos en función de descubrir patrones y tendencias, lo que podría ser de provecho para las diferentes unidades o áreas de una empresa.De 60% a 80% de los procesos se ocupan en limpiar y preparar la informaciónEso sí, requiere hacer las preguntas pertinentes y definir los postulados de análisis para descubrir la...

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