Cómo la ciencia de datos está impulsando hoy a la transformación digital

Introducción: una visión digital clara
La revolución digital
Ciencia de datos: enfoques y soluciones
Consejos para gestionar proyectos de ciencia de datos
Resumen

1. Introducción: una visión digital clara

En un mundo cada vez más competitivo, debemos tener una comprensión profunda del negocio en el que operamos, cómo está evolucionando y las nuevas innovaciones que podríamos adoptar o construir para seguir siendo competitivos y conquistar nuevos segmentos de mercado. Para ello, debemos ser capaces de desarrollar una visión clara de transformación que nos lleve a otro nivel de desempeño.

Al adoptar la transformación digital, nos ocuparemos de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y profundo, la realidad virtual y muchas otras tecnologías innovadoras. A primera vista, incluso podría sonar aterrador llevar el negocio en una dirección tan compleja e intrincada. Con esto en mente, consideraremos algunas estrategias para comprender mejor y aprovechar la ventaja competitiva de la enorme transmisión de datos en la era actual de la revolución digital.

2. La revolución digital

Hoy en día, el mundo está cada vez más lleno de nuevas posibilidades que ofrecen las tecnologías avanzadas. Nuestra sociedad se ha llenado con las increíbles capacidades de IA, IoT, robots, drones, capacidades de aprendizaje automático, realidad aumentada, etc. La digitalización y las nuevas tecnologías han estado sacudiendo las últimas décadas y la humanidad se ha enfrentado a la era de la cuarta revolución industrial. La Cuarta Revolución Industrial, o Industria 4.0, es la teorización de un paradigma de fabricación basado en el concepto del «Sistema Ciberfísico» (CPS), donde los sistemas informáticos avanzados pueden interactuar con máquinas aumentadas con capacidades computacionales, de comunicación y de control.

Echemos un vistazo rápido al progreso de la digitalización. ¿Cómo podemos comprenderlo? Una idea es utilizar el concepto de FLOPS (Floating point Operations Per Second). FLOPS es una medida de cálculos por segundo para operaciones de coma flotante. Las operaciones de punto flotante son necesarias para cálculos o números reales muy grandes o muy pequeños que requieren un gran rango dinámico. Es, por tanto, una medida más precisa que las instrucciones por segundo.

A medida que las capacidades informáticas continúan aumentando y manejan una mayor complejidad, las computadoras pueden ejecutar aplicaciones que tienen en cuenta las características del cerebro humano. Investigaciones recientes sobre la Automatización de Procesos de Inteligencia nos muestran que la implementación de la automatización digital podría aumentar la tasa de éxito de los proyectos de transformación en un 70%. Por ejemplo, el uso de la Automatización Robótica de Procesos (RPA) puede ayudar a las organizaciones a obtener hasta 4 veces el ROI (Retorno de la Inversión), y la adopción consciente y efectiva de la IA puede aumentar la productividad empresarial hasta en un 40 %.

Pero, ¿cómo es posible transformar los datos sin procesar recopilados en valiosa información comercial comercial?

Cuando los análisis predictivos se consideran importantes para fines comerciales, aquellos en el campo interdisciplinario deben usar métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimiento e información de datos estructurados y no estructurados. A este campo lo llamamos Data Science y está relacionado con la minería de datos y el Big Data. Un científico de datos es responsable de extraer, manipular y generar predicciones a partir de los datos.

Aquí surgirá la pregunta: ¿por qué las empresas deberían utilizar científicos de datos? Hay un enorme valor en el procesamiento y análisis de datos, y ahí es donde un científico de datos entra en el centro de atención. Un ejemplo de agregación de valor real para una empresa es la creación de modelos predictivos que combinan datos de todas las áreas conectadas. De esta forma, los científicos de datos saben cómo obtener información procesable de gigabytes de datos y, por lo tanto, desbloquear su poder para impulsar el valor comercial.

3. Ciencia de datos: enfoques y soluciones

Los científicos de datos necesitan administrar sus proyectos de manera efectiva para lograr un mayor rendimiento y resultados más rápidos. Durante sus investigaciones, pueden usar herramientas como Python o R para desarrollar un algoritmo, explorar los datos y hacer gráficos o usar un par de otras aplicaciones de visualización de datos. Las aplicaciones de software como Jupyter Notebooks permiten la limpieza y transformación de datos, la simulación numérica, el modelado estadístico, la visualización de datos, el aprendizaje automático y más. El software como Julia está diseñado específicamente para implementar rápidamente las matemáticas básicas que subyacen a la mayoría de la ciencia de datos, como expresiones matriciales y álgebra lineal.

Sin embargo, trabajar con grandes conjuntos de datos en una máquina local puede provocar el sobrecalentamiento de las máquinas debido a las tareas de aprendizaje automático más simples. Una excelente manera de resolver esto es trasladar el trabajo a una plataforma empresarial de ciencia de datos basada en la nube. Esto brinda a los científicos de datos las herramientas para hacer todo lo que quieren: colaboración fluida, recursos computacionales escalables sin esfuerzo y análisis sencillos. Una de las mejores soluciones disponibles la realiza Saturn Cloud, que cuenta con el respaldo de la infraestructura de alta disponibilidad de AWS.

La complejidad de los datos y la búsqueda de soluciones significativas para las empresas crea la necesidad de visualización de datos. Las visualizaciones con algoritmos implementados correctamente nos brindan la capacidad de absorber información más rápidamente, mejores perspectivas, comprensión del próximo paso apropiado, capacidad para mantener el interés de la audiencia y muchas otras ventajas.

Para seguir siendo competitivas, las empresas modernas deben seguir el ritmo de la revolución digital, explotando el uso de estas tecnologías inteligentes e integrándolas en las redes digitales corporativas. La gran cantidad de datos generados pueden ser procesados ​​y transformados en información estratégica en beneficio de la producción y, por tanto, del negocio.

Saturn Cloud permite a los científicos de datos implementar, administrar y escalar la pila de PyData utilizando Jupyter Notebooks en la nube. Esta infraestructura está optimizada para admitir DASK, que es una biblioteca flexible para computación paralela distribuida en Python. Proporciona formas de escalar los flujos de trabajo de Pandas, Scikit-Learn y Numpy de forma más nativa, con una reescritura mínima. Muchos científicos de datos aprecian DASK esencialmente porque es una herramienta muy versátil que funciona con una amplia gama de cargas de trabajo.

4. Consejos para administrar proyectos de ciencia de datos

Echemos un vistazo a algunos buenos consejos que nos ayudarán a manejar mejor nuestras iniciativas de ciencia de datos.

Fig. 6 — Consejos para gestionar proyectos de Data Science

Tecnología y Estrategia de Negocios

Las empresas obtienen ciertas ventajas al implementar tecnología moderna e innovadora. Sin embargo, la implementación y el uso de la tecnología deben reflejar la visión estratégica del negocio. Se hace evidente que las empresas deben tener una conciencia clara de lo que están tratando de lograr con la tecnología para garantizar un resultado positivo.

Personal hábil

Es obvio que ingresar a esta nueva era de digitalización nos traerá nuevos trabajos y la transformación digital requiere conjuntos de habilidades completamente nuevos. Por lo tanto, las empresas deben esforzarse en capacitar a los miembros del personal existente para que dominen estas habilidades y/o en contratar nuevas personas con diferentes competencias.

Enfoque inteligente

Necesitamos tratar de afinar nuestro enfoque enfocando nuestro intelecto en una mayor innovación y toma de decisiones basada en datos que nos pueda dar una ventaja potente. Debemos desarrollar modelos predictivos basados ​​en nueva inteligencia comercial que requiera la combinación correcta de inteligencia humana y artificial.

Plataforma operativa de datos

El procesamiento y almacenamiento de datos debe estar basado en la nube. Se reconoce que las empresas ven una mejora en el rendimiento y la seguridad después de cambiar a la nube. Saturn Cloud es una de las plataformas basadas en la nube más adaptables para la ciencia de datos. Los equipos de ciencia de datos, así como las empresas que eligieron una plataforma basada en la nube, no necesitan dedicar tiempo a la administración de la infraestructura y, en cambio, pueden beneficiarse de recursos computacionales escalables sin esfuerzo.

Aplicaciones

La ciencia de datos cubre un campo muy amplio y por lo tanto sus aplicaciones son innumerables. Varios sectores, como la banca, el transporte, el comercio electrónico, la atención médica y muchos otros, están utilizando la ciencia de datos para mejorar sus productos y servicios. Al elegir la plataforma adecuada, podemos hacer que nuestros proyectos de ciencia de datos sean lo más efectivos posible. Por ejemplo, una plataforma que brinda a los científicos de datos las herramientas para crear proyectos escalables que pueden manejar conjuntos de datos masivos, como DASK, los coloca muy por delante de sus competidores.

Consideraciones de Seguridad

Dados los desafíos y riesgos, debemos hacer algunas consideraciones sobre la ciberseguridad y la protección de datos que siguen siendo las principales preocupaciones de los CISO cuando las empresas deciden migrar a la nube.

Para un CISO, la seguridad y la privacidad de la información son de suma importancia, aunque desde el punto de vista de un científico de datos, la seguridad significa automatizar el control de versiones para que nunca se arriesgue a olvidarse de comprometerse. De hecho, la capacidad de administrar el control de versiones de datos junto con el control de versiones de código garantiza que la ciencia sea siempre reproducible.

5. Resumen

Cualquier organización puede ser innovadora, rápida en la entrega y comprometida con cada nueva empresa. Impulsar la implementación a un ritmo rápido es cada vez más accesible siempre que las empresas adopten y se beneficien de las oportunidades de la era digital. Con todas las posibilidades, herramientas y tecnologías innovadoras y empoderadoras que surgen todos los días, las organizaciones necesitan mejorar sus oportunidades comerciales en función de los modelos comerciales adecuados basados ​​en datos.

La toma de decisiones basada en datos es más efectiva y realista, ya que las decisiones se basan en información real y no en suposiciones. Uno de los aspectos importantes de la visualización de datos es que no solo tiene en cuenta los datos del pasado, sino que también anticipa el futuro en función de varios factores holísticos.

Por esta razón, la ciencia de datos debe ser un componente fundamental de cualquier esfuerzo de transformación digital.

Autor: Giuliano Liguori (Artículo original en medium.com)
Versión en español por TecnologiaHechaPalabra autorizada por el autor.