Impacto de la ciencia de datos en negocios
En la era digital actual, la cantidad de datos generados a diario es abrumadora. La ciencia de datos emerge como un poderoso aliado para las empresas, ofreciendo herramientas y metodologías para extraer conocimientos valiosos de esta avalancha de información.
Desde siempre se han usado datos para corroborar hipótesis científicas, es la vía de representación de lo que está pasando, el uso variado de técnicas y profundización de conceptos nos lleva al panorama actual donde "La ciencia de datos es un paradigma interdisciplinario y omnipresente donde se combinan diferentes teorías y modelos para transformar datos en conocimiento." (Grossi et al., 2021). Con las nuevas tecnologías de Machine Learning y el flexible uso de muchos modelos, la ciencia de datos no solo nos sirve "para la validación de teorías y modelos existentes, sino también para el descubrimiento impulsado por datos de patrones emergentes" (Grossi et al., 2021). Desde el punto de vista de los negocios, tiene un gran impacto en las administraciones y en el mejoramiento de modelos de negocios, sobre todo porque "permite a los empresarios reconocer y clasificar deficiencias en los procesos comerciales, identificar posibles amenazas y situaciones beneficiosas para ambas partes." (Grossi et al., 2021).
Es clave poder aprovechar verdaderamente el potencial de la ciencia de datos en los negocios, "varias dificultades relacionadas con la tecnología y los negocios hacen que entender la importancia de los datos y darse cuenta de su potencial sea un desafío persistente." (Mohr & Hürtgen, 2018) Por lo que contar con profesionales capacitados y expertos en el manejo e interpretación de datos es un factor clave. Si bien las herramientas y modelos analíticos son muy poderosos, al final la depuración del conocimiento para accionar, es decir la toma de decisiones depende del criterio humano. Es fundamental tener personas que puedan vincular el dominio del negocio, cuestionar los supuestos, validar los resultados y comunicar efectivamente los hallazgos a los tomadores de decisiones. Asimismo, se hace crucial ejercer un juicio crítico al momento de tomar decisiones basadas en datos, evaluando cuidadosamente los sesgos potenciales, las limitaciones de los modelos y el contexto más amplio. De forma más práctica "Convertir ideas en acción requiere, por lo tanto, dos cosas: primero, el conocimiento del dominio es fundamental en este caso. Aunque las matemáticas del mantenimiento predictivo para bombas en plataformas petroleras puedan ser similares a las de las redes en las telecomunicaciones, las acciones que deben tomarse después serán muy diferentes. En segundo lugar, incluso una vez que quede claro qué acción debe tomarse, el éxito puede depender de cómo se lleve a cabo esa acción. Esto significa que un análisis de procesos y estructuras será clave" (Mohr & Hürteng, 2018).
La ciencia de datos se ha convertido en un catalizador para la transformación empresarial, "un par de principios a nivel macro pueden ayudar a las empresas a convertir grandes cantidades de datos en casos de uso basados en conocimientos que impulsen el rendimiento." (Mohr & Hürteng, 2018) Impulsando la innovación y generando valor en diversos sectores, desde el conocimiento científico hasta la mejora de la competitividad empresarial, su impacto es innegable. Sin embargo, para aprovechar plenamente su potencial, las empresas deben invertir en talento especializado, infraestructura tecnológica y procesos sólidos de gobernanza de datos. Aquellas organizaciones que abracen proactivamente la ciencia de datos estarán mejor posicionadas para prosperar en la economía digital del siglo XXI.
