El poder del Data Science: descubriendo los secretos ocultos de la ciencia y la tecnología
DICYT - El ámbito de la ciencia y la tecnología genera conjuntos de datos cada vez más vastos e inabarcables, especialmente con el avance de las nuevas tecnologías. Por eso ha surgido la llamada ciencia de los datos o Data Science, que utiliza un conjunto de herramientas que permiten extraer información valiosa. Esta disciplina se ha convertido en los últimos años en un campo fascinante que está revolucionando la forma de crear y difundir el conocimiento científico.
De hecho, ya se ha consolidado un nuevo perfil profesional en laboratorios y empresas: el científico de datos o Data Scientist, una figura imprescindible, muy valorada y bien remunerada. Para muchos profesionales relacionados con la ciencia y la tecnología, la preparación de un máster en análisis de datos se ha convertido casi en imprescindible. Su misión será recopilar la información en bruto para después realizar un buen análisis y una interpretación adecuada. Así, se convierte en una de las piezas más relevantes dentro de un equipo, ya que suministra los datos realmente relevantes.
Con el aprendizaje automático (Machine Learning), la inteligencia artificial (IA) y el desarrollo de la tecnología, la generación de datos masivos se multiplica de manera exponencial en cualquier campo de la ciencia y esto supone un reto para abordar su tratamiento, pero también a la hora de comunicar los resultados, tanto entre expertos como al público general. Por eso, resulta cada vez más valioso descubrir patrones, información que no resulta evidente a primera vista pero que revela tendencias y claves que aportan nuevos conocimientos. Igual de importante resulta la visualización de datos, es decir, representarlos de forma gráfica, fácilmente comprensible y atractiva.
Aplicaciones
El Data Science ya es una realidad en muchas disciplinas que permite detectar, resolver y visualizar todo tipo de problemas. Una de las áreas científicas que está multiplicando la generación de datos es la genómica, especialmente gracias al avances de las técnicas de secuenciación que permite abordar de manera cada vez más rápida, ágil y barata el estudio de los genes de cualquier organismo del planeta. Por otra parte, en medicina ya se utiliza para extraer información valiosa de todo tipo de técnicas de imagen, de manera que es posible detectar tumores u ofrecer tratamientos personalizados.
En el campo del marketing, tiene aplicaciones infinitas: por ejemplo, permite usar las redes sociales como fuente de datos para crear ofertas segmentadas o predecir el éxito de un determinado producto. La segmentación de públicos es esencial para las empresas, pero también los clientes se ven beneficiados por las recomendaciones personalizadas.
Además, de cara al público, la visualización de datos permite entender informaciones complejas, algo cada vez más valioso en todos los ámbitos, desde la divulgación científica a la economía, pasando incluso por la política. Cualquier mensaje que los profesionales quieran lanzar a la sociedad, desde los científicos a los empresarios, debería ser riguroso a la vez que fácilmente comprensible, algo que solo es posible con estas herramientas.
Retos y oportunidades
No obstante, el Data Science se enfrenta a numerosos desafíos en el futuro inmediato. El desarrollo de todas estas técnicas puede chocar con el ámbito de la privacidad, así que resulta imprescindible que los futuros científicos de datos se formen adecuadamente para tener en cuenta los límites y las exigencias a las que se enfrentan. Del mismo modo, la cantidad de información que necesitan procesar requiere ser muy escrupulosos con la calidad de las fuentes de los datos o con la interpretación de los resultados. El contexto puede ser complejo y es vital tenerlo en cuenta.
No obstante, frente a estos retos, van surgiendo nuevas herramientas. El uso de la IA ofrecerá oportunidades sin precedentes a la hora de manejar los datos. Dentro de esta disciplina, uno de los campos más prometedores para todas las disciplinas está en el procesamiento del lenguaje natural, que combina la interacción entre personas y ordenadores y permite el desarrollo de tecnologías como los asistentes personales.
El futuro
Por todas estas razones, el Data Science ya está escribiendo el futuro de la ciencia y la tecnología a partir de las tecnologías emergentes, como el internet de las cosas, los dispositivos físicos conectados y con infinidad de sensores que permiten recopilar todo tipo de información. El siguiente paso lógico es el análisis de datos en tiempo real, que abre un sinfín de oportunidades de generar nuevos datos científicos.
Los científicos de datos están llamados a integrarse en todo tipo de equipos profesionales, especialmente grupos científicos punteros a compañías innovadoras y van a jugar un papel clave en la transmisión del conocimiento. Al lado de los divulgadores, el Data Science cambiará la comunicación y la difusión de la ciencia y la tecnología en beneficio de toda la sociedad.