Descubra cómo desarrollar la IA ágil con la ciencia de datos

tres iconos colocados alrededor de un ordenador portátil

¿Qué es la ciencia de datos, y por qué es importante?

 

La ciencia de datos es el proceso de utilizar algoritmos, métodos y sistemas para extraer conocimiento e información de valor a partir de datos estructurados y no estructurados. Utiliza analítica y machine learning para ayudar a los usuarios a realizar predicciones, mejorar la optimización y reforzar las operaciones y la toma de decisiones.

Ahora, se espera que los equipos de ciencia de datos respondan a muchas preguntas. Las empresas exigen mejores predicciones y optimización con base en conocimientos en tiempo real respaldados por herramientas como estas.

El ciclo de vida de la ciencia de datos empieza por la recopilación de datos de fuentes relevantes, limpiándolos y poniéndolos en formatos que las máquinas pueden entender. En la siguiente fase, se utilizan métodos estadísticos y otros algoritmos para encontrar patrones y tendencias. A continuación, se programan y se crean modelos para prever y pronosticar y, finalmente, se interpretan los resultados.

Los avances en IA, machine learning y automatización han elevado los estándares de las herramientas de ciencia de datos para las empresas.El resultado es la formación de equipos de ciencia de datos — científicos de datos expertos, científicos de datos aficionados, programadores, ingenieros y analistas de negocio — que se distribuyen en las distintas unidades de negocio.

La oportunidad aquí es colosal. La automatización de tareas tediosas relacionadas con la ciencia de datos, como la preparación de los datos, y el empoderamiento de los analistas sin experiencia de codificación (00:21) para crear modelos, garantiza la agilidad y la innovación en la empresa. Automatizar el ciclo de vida de la ciencia de datos libera a los científicos expertos para que puedan ocuparse de aspectos más interesantes e innovadores de su campo. La inteligencia humana -combinada con la tecnología de la ciencia de datos y la automatización- ayuda a una empresa a extraer más valor de los datos.

Ciencia de datos

 

Para 2025, el 50% de las actividades que realizan los científicos de datos estarán automatizadas mediante IA, lo que aliviará la gran escasez de talentos*. IBM proporciona AutoAI para automatizar la gestión del ciclo de vida de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.

80%

del tiempo de los científicos de datos se destina a tareas de búsqueda, limpieza y organización de datos**

#1

Científico de datos es el empleo más prometedor en 2019 ***

¿Por qué la ciencia de datos es importante hoy?

Con el volumen y la variedad de datos de redes sociales, móviles y dispositivos, junto con las nuevas tecnologías y herramientas, el papel que juega hoy la ciencia de datos (03:43) es más amplio que nunca. La empresa considera que la ciencia de datos y la inteligencia artificial (06:13) constituyen una estrategia habilitada para la tecnología. Para que la ciencia de datos sea efectiva, su ciclo de vida completo no solo debe dar soporte a la analítica tradicional, sino que también debe actuar conjuntamente con las aplicaciones modernas. Esto significa que la práctica de la ciencia de datos debe evolucionar más allá de tareas rutinarias y tediosas — teniendo en cuenta que el 85% del tiempo de un científico de datos se destina a limpiar, dar forma y mover datos de un sitio a otro, normalmente para alimentar machine learning. Por tanto, solo les queda un pequeño porcentaje de tiempo para detectar patrones y tendencias, crear modelos, prever y pronosticar y, finalmente, interpretar los resultados.

Afortunadamente, esta situación se puede revertir. Los últimos desarrollos en ciencia de datos moderna incluyen la funcionalidad AutoAI que automatiza las etapas de preparación y modelado de datos del ciclo de vida de la ciencia de datos. Ahora, no solo más científicos de datos pueden aplicar sus conocimientos especializados a las tareas de valor, sino que también más empresas pueden beneficiarse de la ciencia de datos, desde la previsión hasta la optimización.

Las grandes preguntas para la ciencia de datos

  • ¿Qué próximos mil clientes perderemos y por qué?
  • ¿Dónde deberíamos instalar otro quiosco o una tienda nueva?
  • ¿Qué empleados con un alto rendimiento tenemos más riesgo de perder?
  • Si cambiamos los precios de los productos, ¿ahorraremos costes?
  • ¿Mi equipo está ofreciendo las cosas correctas a la gente adecuada?

→ Lea el informe de casos de uso de IA

→ Vea el webinar sobre el playbook de IA (enlace externo a IBM)

 

Éxito a través de la ciencia de datos

Estas son algunos de los usos de los datos que realizan las empresas para obtener una ventaja competitiva:

Experiencia del cliente

Un importante proveedor de tecnología para centros de atención telefónica está utilizando los datos para reimaginar la experiencia del centro de atención telefónica y obtener información de valor de los clientes.

Asistencia sanitaria preventiva

Una clínica de urgencias recurrió a los científicos de datos para ayudar a los proveedores a supervisar activamente y tomar medidas preventivas con la finalidad de mejorar la supervivencia de los pacientes.

Gestión de riesgos

Si el modelo de un banco es inexacto, las consecuencias pueden ser devastadoras. Un importante banco utiliza la ciencia de datos para mejorar la mitigación de riesgos y reducir el riesgo de modelos.

Seguridad y fiabilidad

Uno de los mayores fabricantes de coches del mundo utiliza la ciencia de datos para comprender el comportamiento de los conductores y diseñar automóviles personalizados, más seguros y fiables.

Fidelidad del cliente

Un destacado minorista del Reino Unido está utilizando la ciencia de datos para extraer información práctica, optimizar las promociones y aumentar el gasto incremental de más de 15 millones de poseedores de tarjetas de fidelidad.

Productos y ofertas relacionados

IBM Watson Studio

IBM Watson® Studio proporciona herramientas para trabajar de forma más colaborativa y fácil con los datos para crear y entrenar modelos a escala. Le proporciona la flexibilidad para crear modelos donde residen los datos y desplegarlos en cualquier sitio, en un entorno híbrido, para que pueda operacionalizar la ciencia de datos más rápido.

IBM Watson Visual Recognition

IBM Watson Visual Recognition utiliza algoritmos de deep learning para analizar vídeos e imágenes para escenas, objetos y caras mediante las APIs de Watson. Ayuda a acelerar la generación de resultados utilizando modelos previamente entrenados con contenido visual.

IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak™ for Data ayuda a recopilar, organizar y analizar datos con una plataforma multicloud. Crea una base de analítica fiable, que facilita el acceso a los datos y le ayuda a escalar los conocimientos bajo demanda con inteligencia artificial.

IBM Decision Optimization

IBM Decision Optimization proporciona herramientas que utilizan ciencias matemáticas y computacionales para ayudar a los científicos de datos a optimizar las decisiones de machine learning. Los modelos de optimización de decisiones ahora se pueden desplegar más fácilmente, como un servicio dentro de Watson Machine Learning.

IBM Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale™ realiza el seguimiento y mide los resultados de la inteligencia artificial en todo su ciclo de vida y adapta y gobierna dicha IA en función de las cambiantes situaciones de negocio — para modelos creados y en ejecución en cualquier lugar.

Deep learning

El servicio de deep learning de IBM Watson Studio ayuda a los científicos de datos a diseñar visualmente redes neuronales y a escalar las ejecuciones de entrenamiento, pagando únicamente por los recursos utilizados.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS® Modeler permite a una empresa utilizar la ciencia de datos con función de arrastrar y soltar para acelerar la generación de valor para los modelos a escala de producción.

IBM Watson Studio Desktop

Watson Studio Desktop le ayuda a empezar, a crear modelos y a desplegarlos desde el escritorio — en cualquier momento, en cualquier lugar.

IBM Watson Machine Learning Accelerator

Watson Machine Learning amplía el despliegue de modelos de machine learning y deep learning en un entorno distribuido de multitenencia.

Watson Studio Premium

Al reunir analítica predictiva y prescriptiva en una plataforma de analítica y datos nativa en cloud, IBM capacita a una organización a acelerar la generación de valor con el uso de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Watson Studio Premium for IBM Cloud Pak for Data ayuda a generar un significativo retorno de la inversión (PDF, 1,6 MB).

Soluciones de ciencia de datos para su sector

Sanidad

Extraiga información de valor de ensayos clínicos, datos de pacientes y más:

  • Anticipe problemas de salud y ayude a salvar vidas con alertas
  • Reduzca el número de diagnósticos equivocados
  • Identifique patrones de síntomas
  • Elimine el riesgo de los medicamentos de prescripción

Banca

Acelere el servicio al cliente con una innovadora aplicación de cloud híbrido basada en machine learning:

  • Habilite a ventas a dar respuestas a solicitudes de préstamo en el acto
  • Cree una aplicación móvil de puntuación de crédito
  • Satisfaga a los clientes e impulse los ingresos

Fabricación

Soporte a la fabricación de vehículos autónomos con tecnología de machine learning:

  • Entrene sensores de coches autónomos con machine learning
  • Reduzca el coste de la producción a escala
  • Consiga que los vehículos sin conductor sean más asequibles y más seguros para viajar

Servicios informáticos

Habilite la automatización de procesos robóticos asistidos por IA (RPA):

  • Ayude a los empleados a centrarse en actividades estratégicas
  • Incremente la inversión en RPA con Watson Machine Learning
  • Acelere el desarrollo de soluciones de RPA en un 20%

Entretenimiento y medios

Genere información de valor más detallada y más rápidamente sobre audiencias de televisión con machine learning:

  • Acelere la información de valor a partir de datos de audiencia más complejos
  • Permita una escalabilidad rápida y sencilla a medida que se producen cambios en la demanda
  • Céntrese en la habilitación de la empresa

Educación

Aproveche los datos de los estudiantes, currículums, encuestas, pruebas y más:

  • Dé soporte a la planificación personalizada, el seguimiento y los asesores informados con datos
  • Identifique carencias en el aprendizaje
  • Aumente el nivel de preparación de los estudiantes

Casos de éxito de la ciencia de datos

Integración de herramientas de ciencia de datos de código abierto cumpliendo a su vez los requisitos de seguridad

Gestión del riesgo de modelos utilizando la ciencia de datos y machine learning

Redefinición del futuro de la experiencia de los aficionados utilizando la ciencia de datos y la inteligencia artificial

Entrenamiento y despliegue de modelos de deep learning para lectores ópticos offline (OCR)

Agilización del proceso de modelado y optimización de la oferta y la demanda

Aceleración del servicio al cliente y control de riesgos mediante evaluaciones rápidas del riesgo de crédito

Combatiendo la delincuencia con la ciencia de datos: desplegar los recursos adecuados en el lugar correcto en el momento preciso

Garantiza el bienestar de la fauna utilizando la ciencia de datos y machine learning

Logra fábricas más inteligentes aplicando machine learning a la gestión de la calidad

O’Reilly: IA ágil para la empresa

La inteligencia artificial generará 13 billones de dólares proyectados en nuevo valor de negocio en la próxima década. Sin embargo, no existe una práctica estándar para implementar la inteligencia artificial, y es difícil reducir el riesgo de fracaso de un proyecto. Obtenga más información acerca de las prácticas de la inteligencia artificial ágil y cómo posicionar a su equipo para el éxito, de mano de los expertos Carlo Appugliese, Paco Nathan y William S. Roberts.

* "Cómo elegir la plataforma de machine learning y ciencia de datos adecuada", Gartner Research, marzo de 2019

** "¿Qué hacen realmente los científicos de datos, según 35 científicos de datos?", Harvard Business Review, agosto de 2018

*** "Por qué científico de datos es el empleo más prometedor de 2019", TechRepublic, enero de 2019