Descubra cómo desarrollar la IA ágil con la ciencia de datos

tres iconos colocados alrededor de una computadora portátil

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

 

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

Se espera que los equipos de ciencia de datos de hoy en día respondan a muchas preguntas. Las empresas exigen una mejor predicción y optimización basada en insights en tiempo real con respaldo de herramientas como estas.

El ciclo de vida de ciencia de datos comienza con la recolección de datos de las fuentes relevantes, limpiándolos y colocándolos en formatos que las máquinas pueden entender. En la siguiente fase, se utilizan métodos estadísticos y otros algoritmos para descubrir patrones y tendencias. Entonces los modelos son programados y creados para predecir y pronosticar y, finalmente, se interpretan los resultados.

Los avances en IA, machine learning y automatización han elevado los estándares de herramientas de ciencia de datos para los negocios. El resultado es la formación de equipos de ciencia de datos, científicos de datos expertos, científicos de datos de aficionados, programadores, ingenieros y analistas de negocios, que se extienden a lo largo de las unidades de negocios.

La oportunidad aquí es enorme. La automatización de las tareas tediosas de ciencia de datos, como la preparación de datos, y el empoderamiento de los analistas sin experiencia de codificación (00:21) para crear modelos, garantiza la agilidad y la innovación de los negocios. Automatizar el ciclo de vida de la ciencia de datos libera a los científicos expertos para que se ocupen de los aspectos más interesantes e innovadores del campo. La inteligencia humana, combinada con la tecnología de la ciencia de datos y la automatización, ayuda a una empresa a extraer un mayor valor de los datos.

Ciencia de datos

 

Para 2025, el 50% de las actividades de los científicos de datos serán automatizadas por 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 e IA.

80%

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

#1

El científico de datos es el puesto de trabajo 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 de dispositivos, junto con las nuevas tecnologías y herramientas, la ciencia de datos (03:43) juega hoy un rol más amplio que nunca. La empresa considera que la ciencia de datos y la IA (06:13) representan una estrategia habilitada por la tecnología. Para que la ciencia de datos sea eficaz, su ciclo de vida completo no sólo debe dar soporte a la analítica tradicional, sino que también debe funcionar de forma concertada con aplicaciones modernas. Esto significa que la práctica de la ciencia de datos debe evolucionar más allá de las tareas rutinarias y tediosas, ya que el 85% del tiempo de un científico de datos se emplea limpiando, dando forma y moviendo datos de un lugar a otro, a menudo para alimentar machine learning. Eso deja solo un pequeño porcentaje de tiempo para encontrar patrones y tendencias, para crear modelos, para predecir y pronosticar, y para interpretar los resultados.

Afortunadamente, hay una solución para esto. El desarrollo más reciente de la ciencia de datos moderna es una capacidad de AutoAI que automatiza las etapas de preparación y modelado de datos del ciclo de vida de la ciencia de datos. Ahora, más científicos de datos no solo pueden utilizar sus habilidades especializadas como se pretende, sino que más empresas pueden beneficiarse de la ciencia de datos, desde la predicción hasta la optimización.

Las grandes preguntas para la ciencia de datos

  • ¿Cuántos millares de clientes perderemos próximamente y por qué?
  • ¿Dónde deberíamos instalar otro quiosco o una nueva tienda?
  • ¿Cuáles empleados de alto rendimiento estamos en riesgo de perder?
  • Si los precios de los productos son diferentes, ¿ahorraremos costos?
  • ¿Mi equipo está ofreciendo las cosas adecuadas 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 mediante la ciencia de datos

Estas son algunas formas en las que las empresas utilizan los datos para obtener una ventaja competitiva:

Experiencia del cliente

Un proveedor de tecnología de call center grande está utilizando datos para rediseñar la experiencia del call center y obtener valiosos insights de los clientes.

Cuidado de la salud preventivo

Una clínica de atención urgente acudió a los científicos de datos para ayudar a los proveedores a realizar un seguimiento activo y tomar acciones preventivas, mejorando de esta manera la supervivencia de los pacientes.

Gestión de riesgos

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

Seguridad y confiabilidad

Uno de los más grandes fabricantes de automóviles del mundo empleó la ciencia de datos para entender el comportamiento de los conductores y diseñar automóviles más seguros y personalizados.

Lealtad del cliente

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

Productos y ofertas relacionadas

IBM Watson Studio

IBM Watson® Studio proporciona herramientas para trabajar con mayor facilidad y colaboración con los datos para crear y entrenar modelos a escala. Le proporciona la flexibilidad para crear modelos en los que residen los datos y para implementarlos en cualquier lugar en un entorno híbrido, de modo que pueda poner en marcha la ciencia de datos más rápido.

IBM Watson Visual Recognition

IBM Watson Visual Recognition utiliza algoritmos de deep learning para analizar los vídeos e imágenes para escenas, y objetos utilizando las APIs de Watson. Ayuda a acelerar el tiempo de obtención de resultados utilizando modelos ya entrenados con contenido visual.

IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak™ for Data ayuda a recopilar, organizar y analizar datos con una plataforma multinube. Crea una base de analítica confiable que facilita el acceso a datos y ayuda a ampliar insights bajo demanda con IA.

IBM Decision Optimization

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

IBM Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale™ da seguimiento y mide los resultados de IA a lo largo de su ciclo de vida y adapta y gobierna la IA para los cambios en las situaciones de negocios, para los modelos creados y en ejecución en cualquier lugar.

Deep learning

El servicio deep learning de IBM Watson Studio ayuda a los científicos de datos a diseñar visualmente redes neuronales y a escalar ejecuciones de entrenamiento mientras pagan sólo por los recursos utilizados.

IBM SPSS Modeler

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

IBM Watson Studio Desktop

Watson Studio Desktop ayuda a cualquiera a empezar, crear modelos e implementarlos desde el desktop, en cualquier momento, en cualquier lugar.

IBM Watson Machine Learning Accelerator

Watson Machine Learning amplía el machine learning y la implementación de modelos de deep learning en un entorno distribuido y multi-inquilino.

Watson Studio Premium

Al reunir analítica predictiva y prescriptiva en una plataforma de datos y analítica nativa de nube, IBM empodera a una organización para que acelere el tiempo de generación de valor con el uso de la ciencia de datos y la IA. 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 industria

Salud

Descubra insights de ensayos clínicos, datos de pacientes y más:

  • Anticipe problemas de salud y ayude a salvar vidas con alertas
  • Reduzca los diagnósticos equivocados
  • Identifique los patrones de síntomas
  • Remueva el riesgo de prescripciones médicas

Banca

Acelere el servicio al cliente con una aplicación de nube híbrida basada en machine learning:

  • Habilite las ventas para dar respuestas sobre el terreno a las aplicaciones de préstamos
  • Genere una aplicación de puntuación de crédito móvil
  • Deleite a los clientes e impulse los ingresos

Manufactura

Brinde soporte a la fabricación de vehículos autónomos con tecnología de machine learning:

  • Entrene sensores de automóviles autónomos con machine learning
  • Reduzca el costo de producción a escala
  • Haga que los automóviles sin conductor sean más accesibles y más seguros para viajar

Servicios de computadora

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

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

Medios de comunicación y entretenimiento

Ofrezca insights más rápidos y profundos sobre audiencias de televisión con machine learning:

  • Acelere los insights a partir de datos de audiencia más complejos
  • Permita el escalamiento fácil y rápido a medida que cambia la demanda
  • Enfóquese en la habilitación de negocios

Capacitación

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

  • Brinde soporte a la planificación personalizada, al seguimiento y a los asesores informados con datos
  • Identifique las brechas de aprendizaje
  • Aumente la preparación de los estudiantes

Casos de éxito de ciencia de datos

Integre herramientas de ciencia de datos de código abierto mientras cumple con los requisitos de seguridad

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

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

Entrenamiento e implementación de modelos de deep learning para lectores ópticos fuera de línea (OCR)

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

Acelere el servicio al cliente y controle el riesgo mediante evaluaciones rápidas del riesgo de crédito

Combatiendo la delincuencia con la ciencia de datos: implemente los recursos correctos en el lugar correcto en el momento correcto

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

Haciendo que las fábricas sean más inteligentes al aprovechar machine learning para la gestión de calidad

O’Reilly: IA ágil para los negocios

La IA generará $13 billones de dólares en nuevos negocios en la próxima década. Sin embargo, no hay una práctica estándar para implementar la IA, y es difícil reducir el riesgo de fracaso de un proyecto. Conozca más acerca de las prácticas de la inteligencia artificial ágil y posicione a su equipo para ganar, con los expertos Carlo Appugliese, Paco Nathan y William S. Roberts.

* "Cómo elegir la plataforma de ciencia de datos y de machine learning 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 el científico de datos es el trabajo más prometedor de 2019", TechRepublic, enero de 2019