¿Qué es la ciencia de datos y por qué es clave para la toma de decisiones en la era digital?
En un mundo atravesado por la digitalización, cada interacción deja un rastro de información. Desde una compra en línea hasta una consulta médica, los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos de la economía y la sociedad. En este contexto surge la ciencia de datos, una disciplina que combina estadística, programación y análisis avanzado para transformar grandes volúmenes de información en conocimiento útil para la toma de decisiones.
“El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial y de los sistemas automatizados depende directamente de cómo se recolectan, analizan y utilizan los datos; sin criterio humano, la información puede generar más problemas que soluciones”, advierte Marcelo Pacheco, director de la carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Franz Tamayo (Unifranz). Su afirmación resume uno de los ejes centrales de la ciencia de datos: no se trata solo de tecnología, sino de interpretar la información con responsabilidad y propósito.
De manera técnica, la ciencia de datos se define como el estudio y análisis de datos estructurados y no estructurados —tablas, textos, imágenes o audios— mediante métodos científicos, algoritmos y sistemas computacionales, con el objetivo de identificar patrones, generar predicciones y respaldar decisiones informadas. Para lograrlo, integra áreas como matemáticas, estadística, programación, visualización de datos y aprendizaje automático.
El proceso comienza con la recolección de datos provenientes de diversas fuentes, como sensores, redes sociales, transacciones comerciales o historiales médicos. Luego, estos datos pasan por una fase de limpieza y preparación, en la que se eliminan errores y duplicados. A partir de allí, se realiza un análisis exploratorio que permite detectar tendencias y correlaciones, seguido del modelado predictivo, donde algoritmos anticipan escenarios futuros. Finalmente, los resultados se comunican a través de informes y paneles visuales que facilitan la comprensión y la acción.
Usos de la ciencia de datos y cómo impacta en la vida cotidiana
La aplicación de la ciencia de datos atraviesa múltiples sectores. En salud, permite apoyar diagnósticos asistidos por inteligencia artificial, predecir brotes epidemiológicos y avanzar hacia la medicina personalizada. En educación, ayuda a analizar el rendimiento estudiantil, personalizar contenidos y detectar de forma temprana el abandono escolar. En la industria, optimiza cadenas de suministro y habilita el mantenimiento predictivo de maquinaria, reduciendo costos y riesgos.
En el ámbito del comercio y el marketing, los algoritmos analizan el comportamiento de los consumidores para segmentar audiencias y ofrecer recomendaciones personalizadas. En finanzas, la ciencia de datos es clave para la detección de fraudes, la gestión de riesgos y el desarrollo de modelos de inversión. Incluso en la gestión pública y el medio ambiente, los datos permiten mejorar la planificación urbana, la gestión de recursos y los modelos de predicción climática.
Este impacto explica por qué la demanda de científicos de datos crece de forma acelerada. Estudios citados por DataCamp proyectan un crecimiento laboral cercano al 36 % en la próxima década, posicionando a esta disciplina como una de las más estratégicas del mercado laboral actual.
Pacheco sostiene que el verdadero desafío no está solo en recolectar grandes volúmenes de información, sino en evitar sesgos y usos irresponsables de los datos, especialmente cuando estos influyen en decisiones que afectan la vida de las personas, como créditos, contrataciones o políticas públicas. En esa línea, resalta la importancia del pensamiento crítico y la ética en la formación tecnológica.
La ciencia de datos, coinciden especialistas y universidades, se ha convertido en un pilar de la innovación, al ser la base de desarrollos como el big data, la inteligencia artificial y la automatización de procesos. Su carácter interdisciplinario la posiciona como un puente entre la información y la acción.
En ese contexto, la ciencia de datos es uno de los campos de estudio clave en la formación de los ingenieros de sistemas de Unifranz, quienes adquieren competencias en análisis de datos, programación, estadística e inteligencia artificial, alineadas con las demandas del mercado y la transformación digital. La universidad apuesta por una formación que combine tecnología con criterio humano, preparando profesionales capaces de interpretar datos y convertirlos en soluciones concretas para la sociedad.