En la era del ‘Big Data’ se generan y almacenan a diario cantidades realmente abrumadoras de información que posteriormente resultan complicadas de procesar. De hecho, estudios como el Global Telecom Outlook 2023-2027, elaborado por PwC, estiman que el número de dispositivos conectados a Internet alcanzará los 25.000 millones en 2027 y, con ellos, aumentará exponencialmente el volumen de datos producidos, enviados y compartidos. Por esta razón, las empresas necesitan contar con profesionales como los analistas de datos, capaces de recopilar toda esa información, extraer lo más importante y dotarla de sentido con la ayuda de diferentes herramientas. El objetivo: que las organizaciones se apoyen en ellos para tomar decisiones estratégicas acordes con las tendencias y los patrones detectados.

Ventajas y beneficios de una visualización de datos eficaz

Una parte esencial del análisis de datos se encuentra en la visualización de los mismos o, dicho de otra forma, en la capacidad de traducir toda la información numérica a tablas, gráficos o informes visuales que sean, además, sencillos de comprender. La efectividad a la hora de visualizar e interpretar esos datos reporta, al mismo tiempo, diferentes beneficios tanto a la empresa como a su equipo:

  • Mejor atención al cliente: la visualización de datos ayuda a reconocer y detectar el funcionamiento del servicio, así como las reclamaciones o necesidades del cliente. También alerta sobre posibles fallos, aspectos a mejorar o el nivel de aceptación de productos y servicios. 
  • Mejora en la toma de decisiones: los equipos directivos y los responsables de las organizaciones emplean estos informes para tener una radiografía completa de su actividad, descubrir tendencias del mercado, identificar nuevas oportunidades e, incluso, realizar previsiones para adelantarse a las acciones de la competencia.
  • Ahorro de tiempo: disponer de tablas o gráficos para consultar la información ayuda a visualizar la situación general con mayor agilidad.
  • Óptima comunicación con los empleados: las herramientas de visualización de datos son eficaces para trasladar resultados concretos de cualquier análisis al equipo, de manera que se fomenta la interacción y las sinergias para trabajar en los objetivos y los proyectos comunes.
análisis de datos

Las herramientas más usadas para ciencia de dato

Para conseguir una adecuada visualización e interpretación de los datos, es necesario contar con herramientas que previamente automaticen los procesos y contextualicen la información. Algunas de las más empleadas son:

  • Python: es un lenguaje de programación de código abierto (disponible para todo el mundo), sencillo de aprender e interpretar. Ofrece una gran versatilidad y capacidad para examinar y crear representaciones visuales a partir de datos complejos.
  • Tableau: este software permite un rápido e intuitivo volcado de información y su posterior análisis y no requiere de conocimientos de programación. Los datos importados se transforman en hojas de datos, gráficos, bases de datos o paneles interactivos que, a su vez, es posible actualizar automáticamente o programando una fecha. 
  • Apache Spark: funciona como un potente motor que almacena, procesa y analiza los datos para, después, clasificarlos y facilitar la detección de determinados patrones. Una de sus principales ventajas es su rapidez para manejar grandes volúmenes de datos y su integración con bibliotecas de análisis de datos, machine learning o el lenguaje SQL.
  • R: la posibilidad de realizar estadísticas y gráficos avanzados convierte a este lenguaje de programación en un recurso ampliamente utilizado para el análisis de datos
  • Power BI: desarrollada por Microsoft, es una solución de análisis empresarial destinada a crear visualizaciones de datos completas e interactivas partiendo de diferentes fuentes y orígenes, como las hojas de cálculo. Además de compartir las representaciones gráficas, también es posible subirlas a aplicaciones o webs.

Aparte de las anteriores, existen otras herramientas como Hadoop, MongoDB, Cassandra, Neo4J, Redis Sense… Son lenguajes y softwares que, gracias a los conocimientos en programación, bases de datos o administración de sistemas de almacenamiento que poseen los expertos en Data Science, proporcionan las habilidades necesarias para traducir los datos complejos y obtener información de gran utilidad.

¿Ha llegado la ciencia de datos para quedarse?

Informes como el elaborado por el Foro Económico Mundial sobre el futuro del empleo (2020) sitúan a los científicos y analistas de datos como los perfiles más demandados y con más crecimiento en la década actual. Algo que corroboran los rankings anuales publicados por la red social LinkedIn sobre las profesiones emergentes más importantes del futuro: los analistas de datos se encuentran entre las 15 más destacadas. Por lo tanto, y atendiendo a estos estudios, la ciencia de datos es un campo emergente que muestra una tendencia ascendente y requiere de profesionales especializados para responder a una creciente demanda procedente de todo tipo de empresas.

¿Qué estudiar para trabajar en Data Science?

Aunque no es un requisito indispensable, para especializarse en Data Science es aconsejable haber cursado previamente estudios de Informática, Matemáticas, Dirección de empresas o Estadística. Posteriormente, es posible completar la formación con un postgrado o máster, como ‘Maestría en Ciencia de Datos’, que permita adquirir los conocimientos para acceder a un sector profesional que refleja una evolución imparable.