Principales retos de la ciencia de datos en 2024

La ciencia de datos está transformando rápidamente el panorama empresarial, permitiendo a las empresas tomar decisiones más informadas y conocer mejor a sus clientes. Según los expertos, en 2022, el mercado mundial de herramientas y plataformas de datos ya habrá alcanzado los 128.000 millones de dólares.

Sin embargo, integrar la ciencia de datos en la cultura corporativa es un proceso difícil asociado a numerosas complejidades. Profundicemos en los principales retos a los que se enfrentarán los profesionales de los datos en 2024 y analicemos posibles soluciones.

¿Qué es la ciencia de datos?

A grandes rasgos, el objetivo de la ciencia de datos es extraer información útil de los datos para ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos. El trabajo de científico de datos puede consistir en optimizar campañas de marketing, mejorar la eficiencia de la producción, mejorar la experiencia del cliente o innovar nuevos productos y servicios.

La aplicación de la ciencia de datos es increíblemente diversa. He aquí algunos ejemplos:

• Análisis empresarial: segmentación de clientes, previsión de la demanda, identificación de factores de rotación, ofertas personalizadas.
• Marketing: evaluación de la eficacia de las campañas de marketing, optimización de precios y promociones, y predicción de las tendencias de consumo.
• Fabricación: mantenimiento predictivo de equipos, optimización de la cadena de suministro, control de calidad de productos.
• Sanidad: procesamiento de imágenes médicas, desarrollo de fármacos, tratamiento personalizado basado en datos genéticos.
• Entorno urbano: Predicción del tráfico, optimización de las operaciones de los servicios municipales, detección de construcciones ilegales mediante imágenes por satélite.

Esta lista podría extenderse indefinidamente. Esencialmente, los métodos de la ciencia de datos son aplicables en cualquier campo con datos suficientes para el análisis.

¿A qué retos se enfrentan los profesionales de la ciencia de datos?

Trabajar con datos suele implicar las siguientes etapas:

1. Definición del problema de negocio.
2. Recogida y preparación de datos.
3. Análisis exploratorio de datos.
4. Creación y evaluación de modelos predictivos.
5. Despliegue de los modelos en los procesos empresariales.
6. Monitoreo y ajuste de modelos.

En cada una de estas etapas, los científicos de datos pueden encontrarse con ciertos retos.

En primer lugar, están los retos relacionados con los datos. La información suele almacenarse en diferentes sistemas, formatos y niveles de granularidad. Los datos pueden estar incompletos, obsoletos o contener errores. Por lo tanto, los científicos de datos dedican una cantidad significativa de tiempo (hasta el 80% según algunas estimaciones) a recopilar, limpiar y preparar los datos. Las herramientas de automatización que utilizan métodos de inteligencia artificial resuelven parcialmente este problema. Además, es necesario establecer procesos de colaboración entre los equipos de la empresa para garantizar la calidad y la integridad de los datos.

El segundo problema común es la participación inadecuada de las empresas. A veces, las peticiones de las unidades de negocio se formulan de forma poco clara y no están vinculadas a parámetros medibles. Como resultado, incluso un modelo de ML perfectamente construido puede resultar poco práctico en la práctica. Por lo tanto, es crucial definir los criterios de éxito del proyecto desde el principio e implicar a todas las partes interesadas en su discusión. Los cuadros de mando y las herramientas de visualización de datos son instrumentos eficaces para mejorar la comunicación entre los analistas y la empresa.

También pueden surgir retos durante la fase de despliegue del modelo. Integrar algoritmos predictivos en la infraestructura informática existente en la empresa es una tarea de ingeniería nada trivial. Los modelos de aprendizaje automático requieren una supervisión y actualización constantes porque los patrones de datos pueden cambiar con el tiempo. Es importante encontrar un equilibrio entre la flexibilidad del modelo, la confidencialidad de los datos y los requisitos de seguridad.

Por último, un reto importante es la escasez de personal cualificado. Las empresas necesitan especialistas que conozcan bien los métodos modernos de análisis de datos, dominen la programación y posean aptitudes para resolver problemas empresariales. No hay muchos profesionales tan versátiles en el mercado. Formar equipos interfuncionales integrados por analistas, ingenieros y representantes de la empresa es una forma de salvar esta brecha.

¿Cómo enfocar correctamente la resolución de problemas de ciencia de datos?

Ciertamente, no existe una receta única para todas las situaciones. Sin embargo, los científicos de datos experimentados suelen seguir este enfoque:

1. Comprender el contexto empresarial: Antes de profundizar en los datos, es crucial comprender a fondo la dificultad, discutir el resultado deseado con el cliente y definir los criterios de éxito.
2. Análisis exploratorio de datos (AED): En esta fase se exploran, limpian y visualizan los datos. El objetivo es formular hipótesis preliminares y obtener una comprensión general de los patrones de los datos.
3. Construcción de un modelo de referencia: Antes de experimentar con algoritmos complejos, conviene construir un modelo sencillo y evaluar su calidad. Esto ayuda a comprender si hay una señal en los datos y con qué se puede comparar el modelo futuro.
4. Ingeniería y selección de características: Una de las etapas clave que determina en gran medida el éxito del proyecto. Una correcta selección y preparación de las características distingue a un buen científico de datos de uno mediocre.
5. Selección y ajuste de modelos: Es importante probar varios algoritmos, ajustar sus parámetros y evaluar la calidad mediante validación cruzada. Es esencial asegurarse de que el modelo no se ajusta en exceso.
6. Despliegue del modelo en la producción: El despliegue del modelo es un tema aparte e importante que requiere la colaboración con ingenieros de datos, programadores y DevOps. Deben garantizar el funcionamiento estable y fiable del modelo en condiciones reales.
7. Supervisión continua y actualización del modelo: Los modelos de ciencia de datos no son artefactos estáticos, sino entidades “vivas” cuyo rendimiento puede cambiar con el tiempo. Es esencial supervisarlos y volver a entrenar los modelos con nuevos datos si es necesario.

Además, los profesionales de la ciencia de datos deben prestar mucha atención a las cuestiones éticas y de privacidad relacionadas con el análisis de datos. El uso de datos personales no debe violar los derechos humanos. Los modelos no deben discriminar a determinados grupos de población. Todos los resultados de los análisis deben ser explicables e interpretables: las soluciones de caja negra no son adecuadas para tomar decisiones importantes.

Conclusión

Los principales retos de la ciencia de datos en 2024 estarán relacionados con la calidad de los datos, la comunicación con la empresa, la integración de modelos en la infraestructura informática y la búsqueda de un equilibrio entre la precisión de las predicciones y el uso ético. Además, el ámbito de aplicación de los métodos de la ciencia de datos se ampliará constantemente a medida que haya más datos disponibles y las herramientas para procesarlos sean más accesibles.

Para tener éxito en estas condiciones, los profesionales de la ciencia de datos deben

1. Desarrollar un pensamiento sistémico y comprender las necesidades empresariales.
2. Continuar aprendiendo y dominando nuevos métodos y herramientas.
3. Establecer comunicación con expertos de campos relacionados.
4. Respetar los principios éticos al trabajar con datos.

Sólo así podrá la ciencia de datos convertirse realmente en un activo valioso tanto para las empresas como para la sociedad en su conjunto. Aunque este camino no es fácil, la recompensa merece la pena.