¿Qué Es la Ciencia de Datos?

Para tener una idea de la importancia de este sector, podemos mencionar una de las mayores empresas de la actualidad, Amazon, que viene invirtiendo montos cada vez mayores en el área y en la contratación de profesionales que sepan recopilar e interpretar datos.

Actualmente, la utilización cada vez mayor de la red ha abierto las puertas a una enorme cantidad de datos en bruto disponibles.

El objetivo de la ciencia de datos es transformar todo ese material en información útil para las empresas.

Logística & Ciencia de Datos

Logística es el término utilizado para definir los métodos utilizados en el envío de productos o servicios al cliente de forma ágil y de calidad. Estos métodos involucran diversas áreas, abarcando todo el proceso de envío, desde su almacenamiento hasta la entrega al cliente, como en casos de compra en línea, por ejemplo. El objetivo es garantizar que el cliente reciba el producto adquirido en condiciones ideales y dentro del plazo informado.

Dada la enorme complejidad e importancia de este proceso, un número cada vez mayor de empresas ha recurrido a la ciencia de datos para la optimización y mejora de los procesos internos y de logística.

Consulta a continuación algunas de sus aplicaciones dentro de la logística:

• Análisis orientado a la planificación;
• Proyección de ventas;
• Optimización del proceso de movimiento del inventario;
• Automatización de procesos, como por ejemplo picking y packing (preparación y empaquetado de los pedidos).

Ciencia de Datos y Procesos de Distribución

Otro gran sector beneficiado por la Ciencia de Datos es el de distribución. Esto se debe a que, a través del análisis de estos datos, es posible anticipar los flujos y, a partir de ello, trazar previamente las mejores rutas para las entregas. La definición de las rutas la realizan los científicos de datos, que, a través de la integración de información recopilada en los viajes, datos del GPS y algoritmos propios de Big Data, interpretan la información recibida y definen la mejor ruta.

Alguna de la información que se puede definir a través de este análisis es:

• Frecuencia de pedidos;
• Velocidad media de las rutas;
• Cantidad de mercancías;
• Distancia entre los puntos de recogida y de entrega.

Además de una mejora directa en el proceso de entrega, este análisis también genera un ahorro en la relación comercial con los transportistas y en los costos internos, con menores gastos en abastecimientos y alquiler de vehículos, por ejemplo.

¿Cómo Convertirse en Científico de Datos?

Bancos, agencias de publicidad, empresas de investigación de mercado e industrias son algunos sectores que pueden emplear a un científico de datos, explica la profesora Cibele Russo, del Instituto de Ciencias Matemáticas y de Computación (ICMC) de la USP en una entrevista al Jornal da USP. Según ella, "existe un mercado enorme, que demanda incluso más de lo que las universidades pueden ofrecer".

Toda esta inversión también ha generado una gran demanda de profesionales especializados en el área.

El salario medio, el índice de satisfacción en el trabajo y el número de vacantes disponibles son algunas de las ventajas del mercado en la actualidad. En Brasil, de acuerdo con la plataforma en línea Glassdoor, un científico de datos en Brasil puede ganar entre R$6 mil y R$18 mil, dependiendo de la senioridad.

En otra investigación, realizada por Deloitte Consulting, se constató que el 70% de las empresas entrevistadas querían contratar científicos de datos, lo que indica que el mercado ya es consciente de cómo la Ciencia de Datos puede impactar y transformar los negocios.

Como no existe una formación académica específica de Ciencia de Datos, este profesional puede provenir de áreas como Estadística o Ciencias de la Computación, siendo común encontrar profesionales de otras áreas actuando como Científicos de Datos (Marketing, Economía, Ciencias Sociales, etc.).

Para quienes están pensando en migrar al área, el conocimiento en Ciencia de Datos exigirá tiempo y dedicación. La formación que elijas debe ser una mezcla de fundamentación teórica en lenguajes de programación, estadística y otros, además de aplicaciones prácticas y experimentos. El tiempo necesario para iniciar en la carrera puede variar de acuerdo con la disponibilidad de tiempo para los estudios.

Durante ese período, es importante aplicar los conocimientos adquiridos de forma práctica en proyectos personales o voluntarios. Estos podrán servir de ayuda para la producción del portafolio y para la fijación del aprendizaje.