Top 12 Aplicaciones de Ciencia de Datos que Marcan Tendencia en 2021

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza técnicas científicas y algoritmos computacionales para recopilar insights valiosos y conocimiento a partir de datos estructurados y no estructurados.

Involucra matemáticas, estadísticas, modelado estadístico, ciencias de la computación, tecnologías de bases de datos, programación, analítica predictiva, procesamiento de señales, inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento de señales y muchos más procesos avanzados.

La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos de más rápida emergencia del siglo XXI. Sus áreas de aplicación son muy amplias y completas.

Hoy, más de 1.000 organizaciones e instalaciones privadas trabajan individual y colaborativamente para abordar algunos de los problemas más desafiantes de la sociedad. Los beneficios de su investigación son incalculables.

Profundicemos y descubramos algunas de las aplicaciones más comunes de la ciencia de datos.

12. Gestión de Operaciones de Aerolíneas

Evaluar la demanda de pasajeros en diferentes rutas y aumentar el beneficio por asiento

Empresas como EasyJet y Southwest Airlines han convertido desafíos operativos en casos de uso exitosos de ciencia de datos.

Los beneficios finales de incorporar ciencia de datos en la industria aérea incluyen respuestas precisas a demandas de mercado actuales y futuras, mejor planificación de rutas, mejor gestión de ingresos e implementación de estrategias de marketing rentables como programas de fidelización de clientes.

Con ciencia de datos, las compañías de aviación pueden mejorar su estrategia de precios y gestionar inventario. Muchas han aumentado exitosamente los beneficios por asiento en más de un 20 por ciento. Algunas aerolíneas también analizan miles de millones de búsquedas en su web cada año para determinar rutas y horarios de vuelo óptimos.

11. Análisis de Intención (Intent Analysis)

Permite a las empresas ser más centradas en el cliente

Puede que conozcas el término «análisis de sentimientos». Es un método para analizar un mensaje y decidir si el sentimiento subyacente es negativo, positivo o neutral. El análisis de intención va un paso más allá analizando la intención del usuario detrás de un mensaje y determinando si se relaciona con una queja, sugerencia, consulta, opinión o noticia.

Los sistemas de análisis de intención combinan aprendizaje automático con diversas funciones analíticas, desde tokenización y análisis sintáctico de bajo nivel hasta análisis de sentimientos de alto nivel.

Considera el ejemplo de publicaciones en redes que muestran diferentes intenciones para un smartphone:

• «¿Tiene pantalla OLED?» — una consulta
• «Podría haber usado batería de 5000mAh en lugar de 4200mAh» — una sugerencia
• «La calidad de la cámara no es buena» — una opinión

La ciencia de datos puede identificar el patrón de las intenciones. Permite a las empresas ser más centradas en el cliente, especialmente en áreas como ventas y soporte. Desde recibir feedback hasta manejar un gran número de consultas y ofrecer servicio personalizado, el análisis de intención puede ser una herramienta clave. También puede usarse para detectar spam como correos, mensajes y llamadas inválidas.

10. Detección de Fraude Financiero

Detectar inconsistencias en transacciones

Los fraudes que involucran transacciones con tarjetas de crédito, declaraciones de impuestos, reclamaciones de seguros, etc., son preocupaciones mayores para empresas y gobiernos. No hay software o algoritmo específico que funcione para todos los tipos de fraude en todas las industrias. Las características del problema varían en cada situación.

Por tanto, cada herramienta de ciencia de datos se diseña de forma diferente para detectar inconsistencias dentro del dominio de cada industria. Algunas de estas herramientas tratan la detección de fraude como un problema de clasificación supervisada, y otras tienen su propia forma de abordar el problema, como análisis de clusters, análisis de series temporales, análisis de puntos de quiebre, monitorización en tiempo real de transacciones, etc.

Diferentes métodos para detectar diferentes tipos de fraude:

• Redes neuronales se usan para detectar fraude en estados financieros.
• Redes neuronales de aprendizaje bayesiano pueden detectar eficientemente fraude en seguros médicos, fraude en telecomunicaciones y transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito.
• La técnica de análisis de enlaces utiliza enlace de registros y métodos de redes sociales para encontrar relaciones entre estafadores conocidos y otros individuos.
• Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado se usan para identificar nuevos tipos de fraude.

9. Optimización de Rutas en Tiempo Real

Minimizar distancia y costes de viaje

Usando el poder de la ciencia de datos y la ingeniería aplicada, podemos predecir con precisión los tiempos de viaje entre dos ubicaciones.

Digamos que una empresa de reparto tiene 1.000 rutas de venta, 50 tiendas y una base de clientes fuerte de 50.000. El objetivo es entregar paquetes a todos los clientes lo más rápido posible cubriendo menos distancia. Este es un problema NP-duro.

La empresa puede usar un enfoque tridimensional y algoritmos sofisticados de mapeo de rutas para resolver el desafío con gran precisión. Estos algoritmos de ciencia de datos mapean ubicaciones en proximidad y crean subconjuntos para puntos de entrega que están más cerca entre sí.

La mayoría de empresas usan ramificación y acotación (branch-and-bound), programación dinámica y algoritmos genéticos para obtener soluciones de vanguardia. Les ayuda a ahorrar gastos operativos significativos reduciendo el número de vehículos de reparto sin retrasar paquetes.

8. Análisis de Criminalidad (Crime Analysis)

Mapa de criminalidad y análisis de delitos en España

Resolver casos criminales más rápido y predecir futuras actividades criminales en ubicaciones específicas

La analítica criminal puede verse como una rama de la analítica que implica usar herramientas y técnicas estadísticas para examinar diversos datos con el fin de resolver crímenes a mayor velocidad y predecir crímenes que podrían ocurrir en el futuro basándose en eventos pasados.

Esto incluye analizar operaciones policiales internas, víctimas de delitos, desorden y problemas de calidad de vida. Los insights (extraídos con ciencia de datos) pueden usarse para actividades de patrulla, prevención del delito, investigación y enjuiciamiento criminal, y evaluación de esfuerzos policiales.

Las herramientas modernas proporcionan un marco para visualizar redes criminales y examinarlas con diferentes técnicas de aprendizaje automático usando Google Maps y varios paquetes de R.

7. Publicidad Dirigida (Target Advertising)

Mostrar anuncios a la audiencia correcta para reducir costes de adquisición de clientes

La buena publicidad siempre ha sido una de las principales razones del éxito de una empresa. Pero no se trata solo de promocionar el producto con una frase pegadiza; también se trata de entregar el mensaje a las personas correctas en el momento y contexto adecuados.

La ciencia de datos se ha vuelto crítica para anunciantes y marketers, que necesitan analizar miles de señales en tiempo real y entregar anuncios a la audiencia correcta en los momentos precisos. El aprendizaje automático también es esencial para analizar el comportamiento pasado del usuario (visitas a sitios, búsquedas, compras).

Cuantos más datos tengas, mejores resultados de segmentación lograrás. A continuación, casos de uso de publicidad dirigida:

• Merchandising visual: es una práctica de marketing en la industria minorista que implica optimizar la presentación de productos y servicios. Involucra iluminación, combinaciones de color, exhibiciones visuales creativas y otros elementos para atraer la atención del cliente.
• Publicidad programática: se define como la compra y venta automatizada de espacio publicitario en línea. Permite a marcas o agencias comprar impresiones de anuncios en sitios web o aplicaciones de editores en milisegundos a través de un ecosistema sofisticado.
• Puja inteligente (Smart bidding): es un subconjunto de estrategias de puja automatizadas que usan aprendizaje automático para optimizar anuncios para un mayor valor de conversión cada vez que ocurre el proceso de puja.

6. Reconocimiento de Imágenes Avanzado

Reconocer patrones y distinguir entre múltiples conjuntos de imágenes

El software moderno de ciencia de datos puede reconocer con precisión rostros humanos y compararlos con todas las imágenes disponibles en su base de datos. Es lo suficientemente inteligente para reconocer patrones especiales, sean expresiones faciales o texturas. Algunos programas están diseñados para recopilar datos de diagramas complejos y/o reconocer texto manuscrito.

Además del reconocimiento facial, las herramientas de ciencia de datos pueden utilizar métodos de aprendizaje automático para detectar objetos capturados en un marco de cámara. Pueden detectar formas, colores e incluso medir dimensiones de todos los objetos en tiempo real, proporcionando a los usuarios insights detallados sobre el contenido de la imagen.

Tanto el reconocimiento de imágenes como la detección de objetos se usan en diversos campos, desde bibliotecas de fotos inteligentes y publicidad dirigida hasta accesibilidad para discapacitados visuales y capacidades de investigación mejoradas. Gigantes tecnológicos como Microsoft y Google invierten fuertemente en investigación de reconocimiento de imágenes y aplicaciones relacionadas.

5. Desarrollo de Videojuegos (Game Development)

Mejorar la experiencia de jugadores, estrategia de engagement e ingresos

Hay dos elementos principales que hacen un juego exitoso: historia y gráficos. Mantienen a los jugadores enganchados e interesados en jugar.

Los datos recopilados en un juego pueden usarse de muchas formas diferentes. Por ejemplo, muchas empresas usan analíticas de gaming para obtener conocimiento específico de qué quieren los jugadores, cuánto tiempo pasan en cada etapa y qué parte disfrutaron más.

La ciencia de datos se utiliza para crear modelos, potenciar algoritmos de aprendizaje automático e identificar puntos de optimización y tendencias para mejorar la experiencia de juego. Permite a los desarrolladores idear nuevos conceptos de juego, historias y construir escenarios interactivos usando los datos obtenidos previamente.

4. Fabricación (Manufacturing)

Crédito de imagen: intellipaat

Facilita mantenimiento preventivo y predicción de fallos

La forma en que se usa la ciencia de datos en fabricación es única en ciertos aspectos. Esto se debe a que hay muchos tipos diferentes de unidades de fabricación, y cada una tiene requisitos distintos.

La ciencia de datos se usa principalmente para extraer información valiosa de procesos de fabricación. Esta información puede ayudar a las empresas a maximizar beneficios, minimizar riesgos y analizar productividad.

Por ejemplo, Raytheon Technologies Corporation usa una solución de software llamada Sistemas de Ejecución de Fabricación que recopila y evalúa datos de la planta. Al analizar sus datos, la empresa descubrió que un tornillo en uno de los módulos debe girarse 13 veces. Si giraba solo 10 o 12 veces, el sistema mostraba un error y detenía la instalación.

Cuando se analiza correctamente, la información puede usarse para:

• Estimar tasas de fallo de máquinas
• Identificar componentes ineficientes energéticamente
• Optimizar gestión de inventario
• Optimizar espacio en planta de fábrica

Empresas como GM y Ford evalúan cantidades masivas de datos —incluyendo todas las fuentes internas y externas, desde sensores y procesadores hasta calidad de materiales y rendimiento— para mejorar tiempos de producción, minimizar costes energéticos y maximizar beneficios.

3. Investigación Genómica (Genomics Research)

Nos ayuda a entender mejor la salud y enfermedad humanas

En la última década, proyectos de investigación biomédica y colaboraciones a gran escala han crecido rápidamente. Como resultado, se generan cantidades masivas de datos genómicos (2.000 a 40.000 petabytes) cada año.

La ciencia de datos permite a bioinformáticos y genetistas extraer insights prácticos de conjuntos de datos tan grandes y complejos para entender cómo las diferencias en el ADN afectan la salud y enfermedad humanas.

Usan herramientas de ciencia de datos, como alineadores, para analizar la ubicación de componentes individuales de la secuencia de ADN. El programa de software identifica las ubicaciones donde una secuencia genómica humana específica difiere de otras secuencias genómicas humanas.

Estas diferencias genómicas pueden variar. Puede ser tan pequeño como una sola letra de ADN o tan grande como anomalías cromosómicas. Al analizar tales diferencias, los investigadores pueden averiguar qué causa exactamente enfermedades comunes, cánceres y trastornos raros.

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2. Educación

Mejorar el rendimiento de estudiantes y métodos de enseñanza

La ciencia de datos tiene la capacidad de revolucionar el sector educativo. Puede ayudar a los profesores a emplear técnicas de aprendizaje adaptativo que buscan proporcionar rutas de aprendizaje efectivas y personalizadas para involucrar a cada estudiante.

Varios algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, regresión logística y bosque aleatorio, ya se usan para este propósito.

La ciencia de datos también permite a los administradores analizar las actividades y métodos de enseñanza de los profesores. Proporciona información valiosa que muestra fortalezas y debilidades de las facultades. Esto podría ayudar a los profesores a mejorar en consecuencia e identificar las metodologías de enseñanza más efectivas.

La Universidad de Nevada ha adaptado métodos de ciencia de datos para analizar datos de estudiantes y predecir su rendimiento. Otro ejemplo es la Universidad de Florida, que usa diversas técnicas para identificar patrones y tendencias y proporcionar una experiencia estudiantil personalizada.

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1. Descubrimiento y Desarrollo de Medicamentos (Drug Discovery and Development)

La ciencia de datos aumenta la eficiencia de todo el proceso de I+D

La combinación de analítica avanzada y poder computacional está haciendo de la ciencia de datos una disciplina central crítica en la investigación farmacéutica.

La integración de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos ha reducido significativamente el tiempo y aumentado la eficiencia de todo el proceso de I+D.

Herramientas avanzadas, como el kit de herramientas DeepPurpose, se han usado para desbloquear más de 50 modelos para predicción de Interacción Drogo-Diana (DTI), una tarea básica en descubrimiento de fármacos. DeepPurpose también facilita una interfaz simple para cribado virtual y reposicionamiento de fármacos.

Soluciones de ciencia de datos desarrolladas por Cognizant han ayudado a varias empresas farmacéuticas a mejorar el laborioso proceso de referencias cruzadas de ensayos clínicos de investigación sobre fármacos contra el cáncer.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre analítica de datos y ciencia de datos?

Mientras que la analítica de datos se centra en ver registros históricos en contexto, la ciencia de datos se centra en crear modelos predictivos que puedan predecir o analizar lo que viene después.

Por ejemplo, un analista de datos puede sintetizar big data para responder preguntas como «¿qué producto(s) generaron más beneficio el otoño pasado?». El científico de datos, por otro lado, puede usar métodos de aprendizaje automático para analizar feedback y comportamiento de clientes y predecir qué productos y servicios rendirán mejor este año.

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¿Cuánto ganan los científicos de datos?

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., el salario promedio de científicos de datos es 111.000 dólares al año. Científicos de datos experimentados (profesionales nivel gerencial) ganan hasta 250.000 dólares al año.

California, Texas, Nueva York, Illinois y Washington son los estados con mayor nivel de empleo en ocupaciones de científicos de datos y ciencias matemáticas.

¿Cuál es el futuro de las plataformas de ciencia de datos?

La adopción de plataformas de ciencia de datos está aumentando significativamente. Proporciona flexibilidad a programas de código abierto y escalabilidad de recursos computacionales. Además, puede alinearse fácilmente con numerosas arquitecturas de datos.

Según el informe de Grand View Research, el tamaño del mercado global de plataformas de ciencia de datos alcanzará 26.000 millones de dólares para 2027, creciendo a una CAGR del 26,9%. Los avances en inteligencia artificial y redes neuronales serán el factor clave detrás de este crecimiento fenomenal.