La automatización en la ciencia de datos

28 Nov La automatización en la ciencia de datos

La ciencia de datos tendrá el 40% de sus procesos totalmente automatizados en 2020, lo que supondrá múltiples ventajas, ya que los análisis serán más eficientes y personas no especializadas podrán usar esta disciplina para obtener información y analizarla a niveles de detalle impensable antes de la existencia de tecnologías como el Big Data 

Y es que, de acuerdo con la consultora Gartner, esta nueva realidad permitirá que lo que define como “ciudadanos científicos de datos” accedan al análisis de datos. Es decir, aquellas personas que no son especialistas en informática, ingeniería de sistemas o análisis de datos, y que, sin la automatización de procesos, no tienen forma de acceder a estas herramientas. 

Según esta consultora, la automatización de proceso en la ciencia de datos está contribuyendo a eliminar la brecha entre las herramientas de análisis de datos más comunes y el análisis de datos llevado a cabo a través de sistemas de informática de alta especialización.   

En ActionsDATA somos expertos en el almacenamiento, gestión y análisis de datos, por ello queremos explicarte qué está cambiando con la automatización en la ciencia de datos. A continuación, analizamos algunas de las más importantes contribuciones que la automatización está aportando a la ciencia de datos. 

Disminuye los tiempos de los proyectos de ciencia de datos

Los procesos de la ciencia de datos son muy complejos, ya que suelen implicar diversos sistemas y múltiples científicos especializados en distintas áreas, lo que provoca que un proyecto de estas características no pueda arrojar datos antes de dos o tres meses.   

Para muchas empresas, sobre todos pequeñas y medianas, manejar esos plazos de tiempo es un elemento disuasorio para apostar por este tipo de proyectos.  

Pero la automatización está provocando que los tiempos se acorten e incluso está facilitando la obtención de datos de muy variadas fuentes en tiempo real.  

En la actualidad, procesos como la recopilación de datos, la limpieza y el cambio de formato están cada vez más automatizados, gracias a sistemas de inteligencia artificial, lo que permite reducir los errores, agilizar los procesos y reducir las horas de trabajo enfocadas en este ámbito. 

Reduce los efectos negativos de la falta de especialistas en datos

Se estima que en España hay en torno a 350.000 puestos sin cubrir debido a la falta de perfiles con competencias digitales, según declaraba en una entrevista a La Vanguardia el decano de la UPF Barcelona School of Management. 

Y aunque la automatización no puede sustituir la necesidad de contratar científicos de datos, las soluciones que utiliza el aprendizaje automatizado están contribuyendo a reducir la brecha entre las necesidades de las empresas y la disponibilidad de personal cualificado. 

Y es que muchos programas automatizados de ciencia de datos son fáciles de usar, incluso las personas sin experiencia en el tema pueden entender la información de la empresa y determinar la mejor manera de utilizar los resultados para respaldar los objetivos de la empresa. 

Entonces, incluso si las empresas tienen menos científicos de datos de los que necesitan, la escasez puede no ser tan aguda ya que la automatización se ocupa de algunas de las necesidades. 

Aprovechamiento de Data Lakes

En ciencia de datos se conoce como Data Lakes a los repositorios en los que se almacena una gran cantidad de datos en bruto y que se mantienen allí hasta que sea necesario. 

Estos Data Lake son desaprovechados en excesivas ocasiones, sobre todo en las pequeñas y medianas empresas, por falta de capacidad para estructurar y analizar los datos. Sin embargo, estas tareas que antes solo podían llevar a cabo científicos de datos ahora están a al alcance de personas no especializadas, a través de softwares de Business Intelligence. 

En definitiva, el Business Intelligence es una disciplina que está contribuyendo a aumentar la eficiencia de las empresas a través de la asistencia en múltiples áreas de desempeño.  

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