La ciencia de datos es una disciplina que reúne y analiza grandes cantidades de información —desde las compras que realizas en una aplicación hasta los pasos que registra un reloj inteligente— para transformarla en conocimiento útil. Gracias a ello es posible comprender mejor lo que ocurre, resolver problemas, tomar decisiones más acertadas e incluso anticipar ciertos acontecimientos con un grado razonable de confianza. Todo esto gracias a la combinación de matemáticas, estadística, informática y conocimiento del contexto en el que se aplican los datos.
Cada vez que una plataforma de entretenimiento como Netflix o Spotify recomienda una película, una serie o una canción que coincide con tus gustos, está utilizando modelos que analizan tus preferencias y las comparan con las de millones de personas para estimar qué contenido podría interesarte. De manera similar, cuando un banco detecta una compra inusual y envía una alerta por un posible fraude, lo hace tras analizar grandes volúmenes de transacciones y reconocer patrones que se apartan del comportamiento habitual.
Aunque el término “ciencia de datos” es relativamente reciente, sus fundamentos comenzaron a desarrollarse hace varias décadas. En la década de 1960, estadísticos como John Tukey promovieron una forma más exploratoria de analizar la información, buscando descubrir patrones además de calcular promedios o realizar pruebas estadísticas tradicionales. En 1974, el científico de la computación Peter Naur utilizó el término “data science” para describir una forma más amplia de trabajar con datos, una idea que con el tiempo evolucionó hasta convertirse en la disciplina que conocemos actualmente. Posteriormente, el crecimiento de la capacidad de las computadoras, el desarrollo de Internet y el almacenamiento masivo de información permitieron procesar cantidades de datos que antes resultaban imposibles de manejar. Esta transformación dio origen a una nueva forma de hacer investigación basada en grandes volúmenes de datos, una idea que el científico de la computación Jim Gray describió como un “cuarto paradigma” para numerosas áreas de la ciencia.
Todo comienza con la definición clara del problema que se desea resolver, por ejemplo, entender por qué disminuyeron las ventas de un producto o identificar las razones por las que algunos clientes dejan de utilizar un servicio. Después se recopilan datos provenientes de distintas fuentes, como bases de datos, sensores, redes sociales o registros de operaciones. Posteriormente, esa información debe limpiarse y organizarse, ya que suele contener errores, valores faltantes o registros duplicados. Una vez preparada, se explora mediante gráficos, estadísticas y otras técnicas que permiten descubrir tendencias o comportamientos interesantes. El siguiente paso consiste en construir modelos, muchos de ellos basados en aprendizaje automático, capaces de realizar predicciones o clasificaciones, como reconocer objetos en imágenes, estimar el tráfico de una ciudad o anticipar la demanda de un producto. Finalmente, los resultados se interpretan y se comunican de forma clara para que puedan convertirse en acciones concretas.
Sin embargo, se estiman que más del 80% de la información que generan las organizaciones corresponde a los llamados “datos oscuros”, es decir, información no estructurada almacenada en correos electrónicos, documentos, imágenes, videos y otros formatos que rara vez se analizan. Paradójicamente, gran parte del potencial valor de los datos permanece oculto. Además, uno de los aspectos menos conocidos de esta profesión es que los especialistas dedican buena parte de su tiempo a preparar la información antes de analizarla. Se calcula que entre el 70% y el 80% del trabajo de muchos científicos de datos consiste en recopilar, limpiar, corregir y organizar datos, una tarea indispensable para garantizar resultados confiables.
La ciencia de datos tiene aplicaciones en prácticamente todos los sectores. En el ámbito de la salud contribuye a mejorar la vigilancia epidemiológica, identificar factores de riesgo y apoyar la detección temprana de posibles brotes. En el comercio electrónico ayuda a recomendar productos de acuerdo con los intereses de cada cliente. En el transporte permite optimizar rutas, reducir tiempos de traslado y disminuir el consumo de combustible. También es una herramienta valiosa para los gobiernos, ya que facilita el diseño de políticas públicas más eficaces, la gestión del tránsito urbano y la detección de irregularidades en diversos programas. Incluso muchas aplicaciones de entrega de alimentos estiman el tiempo de llegada de un pedido considerando variables como el clima, el tráfico y la demanda del momento, mientras que las redes sociales seleccionan las publicaciones que consideran más relevantes para cada usuario.
La historia de la ciencia de datos está llena de casos llamativos. Uno de los ejemplos más famosos ocurrió cuando la cadena estadounidense Target desarrolló modelos capaces de identificar patrones de compra asociados con el embarazo. Según el relato, el sistema detectó que una joven tenía una alta probabilidad de estar embarazada antes de que su familia lo supiera, simplemente analizando los productos que adquiría regularmente. Aunque la historia ha sido objeto de diversas interpretaciones, se convirtió en un símbolo del poder predictivo de los datos y de las preguntas éticas que surgen cuando las empresas conocen cada vez más detalles sobre sus clientes.
Otra anécdota muy conocida proviene de los primeros años de la minería de datos. Según esta historia, un análisis de compras en supermercados descubrió que algunos clientes que adquirían pañales también compraban cerveza durante determinadas horas y días de la semana. Aunque la evidencia histórica de este caso es limitada y algunos investigadores consideran que podría tratarse de una leyenda, la anécdota sigue utilizándose para ilustrar cómo el análisis de datos puede revelar relaciones inesperadas entre productos y comportamientos de consumo.
El enorme poder de los datos también ha dado lugar a controversias. Uno de los casos más conocidos fue el de Cambridge Analytica, una empresa que obtuvo acceso a datos de millones de usuarios de Facebook y los utilizó para crear perfiles psicológicos con fines políticos. El escándalo generó una discusión global sobre la privacidad, el consentimiento y el uso de la información personal en campañas electorales. Del mismo modo, la comunidad tecnológica ha prestado cada vez más atención al problema de los sesgos algorítmicos.
A pesar de esto, la ciencia de datos ha permitido alcanzar logros que hace apenas unas décadas parecían imposibles. En 2019, el proyecto Event Horizon Telescope presentó la primera imagen de un agujero negro. Para lograrlo fue necesario combinar y procesar cerca de cinco petabytes de información recopilada por radiotelescopios distribuidos alrededor del planeta. La cantidad de datos era tan grande que gran parte de ella tuvo que transportarse físicamente en dispositivos de almacenamiento, ya que enviarla por internet habría resultado impráctico.
La combinación de ciencia de datos, inteligencia artificial y biología también ha producido avances extraordinarios. Uno de los más destacados es AlphaFold, un sistema capaz de predecir con gran precisión la estructura tridimensional de proteínas a partir de su secuencia genética. Gracias a esta tecnología se han generado predicciones para cientos de millones de proteínas, acelerando investigaciones en áreas como la medicina, la biotecnología y el desarrollo de nuevos tratamientos. Un problema científico que durante décadas requirió enormes esfuerzos puede ahora abordarse en una fracción del tiempo.
Sin embargo, si la información utilizada para entrenar un modelo contiene sesgos o representa únicamente a ciertos grupos de personas, las predicciones pueden resultar poco precisas o incluso injustas para otros sectores de la población. Por ello, aspectos como la ética, la protección de la privacidad, la seguridad de la información y la transparencia en el uso de los algoritmos son cada vez más importantes.
La ciencia de datos es un campo en constante crecimiento, con un enorme potencial para resolver problemas complejos y comprender mejor el mundo que nos rodea. Este crecimiento es impulsado por la enorme cantidad de información que se produce diariamente en todo el mundo. Se estima que el conjunto de datos creados, capturados y consumidos por personas, empresas y organizaciones alcanzará cientos de zettabytes en los próximos años. Para comprender la magnitud de esta cifra, basta señalar que un solo zettabyte equivale aproximadamente a un billón de gigabytes. Nunca en la historia de la humanidad se había generado tanta información en tan poco tiempo.
Todas estas historias muestran que la ciencia de datos es una herramienta que está transformando la forma en que comprendemos el mundo, impulsando descubrimientos científicos, optimizando procesos, generando innovaciones tecnológicas y planteando nuevas preguntas sobre la privacidad, la ética y el uso responsable de la información. Los científicos de datos necesitan desarrollar la capacidad de formular buenas preguntas, interpretar correctamente los resultados y comunicar sus hallazgos de manera comprensible para especialistas y público en general.
Referencias:
- Data science: connotation, methods, technologies, and development – ScienceDirect
- What Is Data Science? Definition, Tools, Techniques, & More
- What is data science
- ¿Qué es la ciencia de datos? | Oracle América Latina
- Data Science: qué es, para qué sirve y funciones | Repsol
- Ciencia de datos – Wikipedia, la enciclopedia libre
- ¿Qué es la ciencia de datos? | IBM
- ¿Qué es la ciencia de datos? – Explicación de la ciencia de datos – AWS