¿Cada vez escuchamos más acerca de Data Science en nuestras organizaciones? Pues sí cada vez es más común oír hablar de “Data Science”, la cual podemos definir como la ciencia que analiza datos estructurados o no estructurados para lograr conocimiento y beneficio a las organizaciones.
Comencemos haciendo un breve reencuentro de la evolución de cómo las organizaciones han tomado partido por sus propios datos y/o datos externos para maximizar sus beneficios.
Analytics 1.0 – “Business Intelligence”
Este es el levantamiento de Data Warehouse donde el cliente y los procesos de producción registrados como transacciones se guardan en un gran repositorio como eCDW (Enterprise Consolidated Data Warehouse). Hubo un gran progreso y los líderes en organizaciones podían comprender el comportamiento comercial a través del análisis de dichos datos, ello fue el input de la toma de decisiones y direccionamiento del camino de muchas organizaciones.
Analytics 2.0 – “Data Science for the Masses”
Muchas de las organizaciones salen de su zona de confort y de la mano de ello comienzan a buscar diferentes vías de información. Es ahí cuando se incorpora a este análisis de datos las fuentes externas (redes sociales, internet, fuentes públicas, etc.) y la información se fue complementando aún más derivando en entendimiento inteligente de la data para el éxito de los diferentes proyectos.
Analytics 3.0 – “Data Enriched Offerings”
Aquí se incorpora los algoritmos y se enriquece el análisis de datos, dando paso crear recomendaciones y/o sugerencias a cada cliente sobre qué producto comprar a partir de los modelos de machine learning. Es ahí cuando las organizaciones toman en cuenta este análisis para tomar decisiones incluso en qué productos y servicios crear.
Finalmente quedamos con las preguntas ¿cuánto más puede evolucionar la ciencia de datos? ¿qué otras tendencias se vienen? ¿existe un fin? Pues son interrogantes que ya se están resolviendo, sin duda es muy poco probable que haya un fin. Cada vez en esta era digital se obtiene mayor información y el reto está en cómo aprovecharlo y maximizar los beneficios de esta. Además si pensamos a futuro también da a lugar del mercado de e-commerce que cada vez toma mayor presencia y la ciencia de datos no es ajena. A su vez la oportunidad de personalización de productos a ofrecer se puede ir haciendo más efectiva con la gran ciencia de datos. Como se muestra, aún hay mucho potencial que queda por intensificar donde las respuestas están en los datos.
Fuentes y más información en: https://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/28/a-very-short-history-of-data-science/#3d9683855cfc