¿Alguna vez te has preguntado por qué Netflix conoce tus preferencias cinematográficas mejor que tú?, ¿o por qué Amazon predice exactamente lo que quieres incluso antes de que lo busques? Detrás de esta asombrosa verdad tenemos la ciencia de datos. ¿Quieres saber de qué se trata y qué aporta al sector financiero?
Es un campo interdisciplinario que emplea métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas con el fin de generar conocimientos e ideas de datos, estructurados o no estructurados. Es una combinación de áreas como:
Todo lo anterior es aplicado a un campo particular. El propósito es revelar conocimientos valiosos generados de diversa información por cada proceso.
De modo que esta ciencia podrá orientar la toma de decisiones y la planificación estratégica; esto, de acuerdo con los tipos de datos (IBM, s.f.).
A pesar de que el término ciencia de datos es algo reciente, su origen encuentra sus raíces en la tradición estadística que data de siglos. De forma tal que esta disciplina ha jugado un papel crucial en áreas como:
Fue así como en 1947, John Tukey, trabajando en Bell Labs y desarrollando métodos estadísticos para computadoras, introdujo el término bit. Así, su trabajo innovador le permitió concebir la estadística en una nueva perspectiva. (Lin & Lin, 2023).
Algunos hitos de la ciencia de datos refieren que, a partir de la década del 2000, varias publicaciones académicas la reconocen como una disciplina emergente (Universidad de Wisconsin, 2017).
Esta ciencia permite a bancos y organizaciones financieras entender a profundidad las necesidades de los clientes, desarrollar productos a su medida y mejorar su experiencia (Management Solutions, 2015). Además, proporciona la capacidad de:
Mediante la ciencia de datos, los modelos convencionales se expanden y enriquecen todas las esferas de actividad de las instituciones financieras.
Actualmente, se destacan aplicaciones emergentes de la ciencia de datos basados en:
Los nuevos aportes contemplados en el área financiera en torno a esta disciplina en las políticas de Big data son:
Surgen dispositivos y canales innovadores de interacción con el cliente. Hay nuevas plataformas para el desarrollo de aplicaciones para la entrega de servicios:
Hay nuevos sistemas de almacenamiento diseñados para operar en hardware económico, que ofrecen alta disponibilidad y tolerancia a fallos. La infraestructura como servicio ha surgido en formas de cloud computing. Igualmente, se ha desarrollado ampliamente el Application programming interfaces (API).
Existen herramientas para:
También, hay herramientas para implementar mecanismos en gobernanza de datos:
Existen nuevas herramientas de análisis y reporte con capacidades para acceder a grandes volúmenes de información en:
La ciencia de datos tiene el potencial de transformar la economía al ayudar a predecir tendencias y automatizar servicios financieros. Por lo tanto, se cuenta con el análisis avanzado de riesgos y una mejor comprensión de los procesos económicos. Su plena implementación requiere inversión en capacitación, sistemas de datos e investigación.
En definitiva, esta ciencia transforma la economía y la industria financiera mediante el análisis predictivo o el servicio personalizado. Sin duda, este punto requiere que consideres las oportunidades que ofrece la tecnología de datos para impulsar el crecimiento y la innovación en el sector financiero.
IBM. (s.f.). ¿Qué es la ciencia de datos? IBM: https://www.ibm.com/topics/data-science
Lin, H., & Lin, M. (2023). Guía del profesional de la ciencia de datos. CRC Press. https://scientistcafe.com/ids/IDS.pdf
Management Solutions. (2015). Data science and the transformation of the financial industry: https://www.managementsolutions.com/sites/default/files/publicaciones/eng/Data-Science.pdf
Universidad de Wisconsin. (2017). Una historia moderna de la ciencia de datos. https://uwex.wisconsin.edu/stories-news/history-of-data-science/