Ciencia de Datos, modelo revolucionario para una mejor organización de información en la red

La frase que dice ´La información es poder´, es de todo el mundo y, en los tiempos que vivimos, no puede ser más acertada y aplicable a cada sector, industria y paso que damos. El poder de la información ha formado, con el big data, un océano abierto e interminable que ha llevado a un debate en el que están quienes lo ven como una solución rápida y simple a casi todos los aspectos de la vida hasta los que creen que la apertura vulnera y amenaza la seguridad de la información y de los individuos.

Más allá de las opiniones contrapuestas, hoy es seguro que la analítica de datos es una herramienta fundamental para la industria de todo tipo. La consultora Gartner prevé que, para 2020, más del 40% de las tareas enfocadas a ciencia de datos serán automatizadas, lo que resultará en un mayor uso de estas tecnologías y un aumento en las plantillas de científicos especializados en manejo de datos.

Hablar de big data es referirse a una nueva forma de relacionarse con la información e incluso, una revolución en el campo de la estadística, así como el uso y manipulación del volumen de datos que circula en la red. Para entender y aplicar mejor este espectro informático, hoy se cuenta con la Ciencia de Datos (Data Science), modelo multidisciplinario encargado de la resolución de necesidades referentes al manejo actual de la información y a su proyección hacia el futuro. 

Estos datos se obtienen a través de diferentes canales, tales como dispositivos móviles, redes sociales, plataformas digitales y de e-commerce, o encuestas; y sus aplicaciones son tan extensas que abarcan todo tipo de industrias. Ejemplo de esto es la ingeniería, disciplina que Altair maneja en sus soluciones y en la cual, por medio de la Ciencia de Datos se puede tener información más valiosa, puntual y mejor organizada que ayude a optimizar los procesos de diseño y simulación computarizada en componentes que sean útiles en sectores como el aeronáutico, el automovilístico o el de la construcción, por mencionar algunos. ​ 

Enfatizando en los campos de operación de la Ciencia de Datos, Mariana Osorio, Ingeniera de Aplicación en Altair México, se refirió a la labor evolutiva en el campo de la ingeniería y el diseño computarizado: ​ "En Altair trabajamos para estar a la vanguardia tecnológica con nuestras soluciones. Por ello, los ingenieros hemos estado en la transición del lápiz y papel hacia la ingeniería asistida por computadora y evolucionado hasta el diseño generativo asistido por machine learning, innovación que se enriquece con la Ciencia de Datos. Con estas nuevas herramientas a disposición, creamos mejores productos en menos tiempo y con mayor confianza.", afirmó. 

La UNAM, como institución pionera en ofertar un plan de estudios para esta carrera en México, destaca las labores fundamentales de este nuevo modelo informático: limpiar, consolidar y preparar los datos para análisis posterior, predicción y descripción de nuevos comportamientos o conocimientos enfocados en una mejor toma de decisiones en aplicaciones empresariales, gubernamentales o científicas.

Una subrama importante dentro de la Ciencia de Datos es el Data Mining (o minería de datos), ya que se encarga de englobar y extraer información de valor, partiendo de datos no estructurados y convirtiéndolos en elementos de valor por medio de ​ diversos algoritmos. Los datos surgidos de la extracción resultan útiles en muchos campos de aplicación (medicina, ingeniería, simulación computarizada, etc.) y entre las fases del proceso de “minería” encontramos los siguientes:

Es así que, por medio de la Ciencia de Datos, llega un revolucionario paradigma enfocado a recolectar, extraer y aplicar el big data en todo tipo de industria, y una de las aplicaciones más relevantes puede reflejarse en el campo de la simulación, diseño e ingeniería 3D, donde Altair ofrece una amplia gama de soluciones digitales ya que, por medio de datos organizados y mejor clasificados, la optimización en forma y funcionamiento de componentes desde el modelado virtual será más eficiente, reduciendo costos y aumentando la efectividad en un producto terminado.