Ciencia de datos ¿una nueva ciencia?

@rafaelesquer
  

La ciencia de datos

Cada año se van añadiendo más conceptos, más perfiles profesionales y  más modelos de gestión que aterrizan en el vocabulario de muchos, a veces sin sentido, pero que dan pistas sobre nuevas profesiones, cualificaciones o tareas a desarrollar en una organización.
Uno de estos conceptos es la ciencia de datos o Data Science, a la que el libro The field guide to data science  (Booz, Allen, Hamilton) describe con todo detalle, aligerando el peso de sus contenidos gracias a las ilustraciones que incluye, de la mano de Rafael Esquer.
 En una breve lista de puntos, los autores definen y argumentan su importancia:

  • La ciencia de datos (Data Science) es el arte de
    convertir los datos en acciones. Procesos, herramientas y tecnologías que
    personas y ordenadores utilizan para trabajar sobre datos y convertirlos en
    conocimiento.

  • La ciencia de datos crea productos: los “productos
    de datos” que ofrecen información para la toma de decisiones y para iniciar
    acciones concretas.

  • La ciencia de datos apoya y estimula la conexión
    entre el conocimiento deductivo (basado en hipótesis) y el conocimiento
    inductivo (basado en modelos). Y este es uno de los cambios fundamentales frente
    al sistema de análisis tradicional. El razonamiento inductivo y el análisis de
    datos, dan forma o define hipótesis y descubre nuevas vías de análisis. Los
    modelos de la realidad no solo no son estáticos, sino que están en continua
    transformación y redefinición hasta conseguir el mejor modelo posible.
  • La ciencia de datos es necesaria para las empresas
    ya que las hace más competitivas en el futuro. Una organización está tomando
    decisiones continuamente y estas se basan muchas veces en el instinto, en el
    mejor argumento entre varios, o en información basada en datos reales.  El “equipo de datos” de una organización
    determinará si esta será ganadora o perdedora en la emergente economía de
    datos.

  • La ciencia de datos necesita de herramientas y
    capacidades que pueden ir construyéndose con el tiempo.  La gestión de datos en una organización madura
    a través de una serie de estadios: recopilar, describir, descubrir, predecir,
    recomendar. En cada uno de ellos ya existen y confluyen objetivos y capacidades
    analíticas.  Y en una organización no
    necesita alcanzar el grado máximo para conseguir éxito ya que hay logros
    importantes en cada uno de los estadios.

  • La ciencia de datos necesitan una amplia visión
    de la organización. Y sus líderes deben definir claramente con qué expertos
    reunirse para encontrar oportunidades, localizar los datos, conectar las
    diversas partes de la empresa y conseguir una amplia aceptación.

El científico de datos

Una ciencia de datos produce una demanda de un nuevo perfil
profesional. Preferentemente una persona
formada en ciencias matemáticas,
estadísticas y programación. Que domine bases de datos y conozca la gestión
empresarial del área en el que va a trabajar. La plataforma Kaggle 
reúne a mas de 130.000 científicos de
datos.

 En la Unión Europea

Las instituciones europeas incluyen en sus estrategias de futuro la creación de una Europa del conocimiemto, en la que la Universidad está en el centro del escenario con el Espacio Europeo de Educación Superior y el Espacio Europeo de Investigación.
Además trabajan en la identificación nuevas cualificaciones necesarias en el mercado laboral a medio plazo, a través de sistemas como el de la agencia CEDEFOP agencia descentralizada creada en 1975 y con sede en Grecia
desde 1995. Cedefop apoya el desarrollo de políticas de educación y formación
profesionales (EFP) y contribuye a su aplicación. También identifica la demanda
de cualificaciones con proyecciones a futuro.
Su informe de marzo de 2014: Skills, qualifications and jobs in the EU: the making of a perfect match? habla de cualificaciones digitales y cualificaciones STEM, que son aquellas que agrupan a graduados en materieas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. Según el informe, gran parte de estos graduados tienen una cualificación menor de la necesaria cuando empiezan a trabajar (34 % de los que encuentran su primer empleo) y esto es debido a la velocidad con la que cambian las tecnologías lo que produce una necesidad de formación a lo largo de la vida.
CEDEFOP tiene en cuenta en sus informes los trabajos que realizan otras agencias,  organizaciones y empresas como Manpower. Como ejemplo: 2015 Talent Shortages Survey