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Las aplicaciones de Ciencia de Datos tienen la función de evaluar un masivo y complejo volumen de información, además de buscar insights para ayudar en la resolución de distintos problemas. Ese campo se hace cada vez más presente en diferentes segmentos de la industria, al mismo tiempo que sirve como un combustible para innumerables modelos de negocios, revolucionando así, la forma con que percibimos los datos.
Es una tendencia global que está conquistando espacios en sectores como salud, financiero, comercio electrónico, manufactura… cada uno materializando las aplicaciones de Ciencia de Datos más apropiadas para cada mercado y modelo de negocio.
Según el informe Deloitte Access Economics, aproximadamente 76% de las corporaciones planean aumentar la inversión en sus capacidades analíticas de datos en los próximos 2 años; y eso refuerza la idea de que prácticamente todos los sectores se pueden beneficiar de la Ciencia y Análisis de Datos. Abajo explicamos algunos de los sectores que se están beneficiando con las diferentes aplicaciones de Ciencias de Datos.
Aplicación en la Detección de Fraudes y Riesgo
La detección de fraudes por medio de Machine Learning es posible porque sus algoritmos tienen la habilidad de detectar y reconocer patrones de datos históricos, de forma que puedan prever transacciones futuras. Tales algoritmos son capaces de encontrar sofisticados rastros de fraude que un ser humano simplemente no conseguiría identificar.
Un ejemplo de esa mecánica es la acción de realizar una compra on-line. Muchas veces, al comprar algo en Internet, la aprobación de la transacción depende de un algoritmo que lleva en consideración distintos factores, como histórico y valor medio de compras; datos informados; categorías de gastos anteriores; dispositivo utilizado; localización, entre otros factores que un humano podría evaluar individualmente, pero que difícilmente conseguiría llegar a una conclusión segura en milésimas de segundos. Además, existen aún algunos casos en los cuales los modelos se pueden basar en otros factores más específicos durante el análisis, como el patrón del uso del mouse y de digitación en la computadora.
Aplicación de Ciencia de Dados en Planeamiento de Rutas Aéreas
Corporaciones como Southwest Airlines y Alaska Airlines empiezan a recurrir a la Ciencia de Datos en sus procesamientos de vuelos con miras a traer un nuevo cambio en su sistema de trabajo.
Las primeras aerolíneas sufrieron un perjuicio enorme con el aumento de los precios de los combustibles, pues se volvió difícil para ellas mantener la tasa de ocupación y las ganancias operacionales.
Con las aplicaciones de Ciencia de Datos, las compañías aéreas pueden pensar en mejoras estratégicas, como prever retrasos en los vuelos, decidir sobre cual aeronave comprar, planear rutas y decidir escalas y estrategias de marketing como un programa de fidelidad del cliente.
Aplicación de Ciencia de Datos en Medicina
Cuando hablamos del campo de la medicina, las aplicaciones de Ciencia de Datos generalmente no intentan sustituir al profesional de la salud, y sí mejorar significativamente su diagnóstico ofreciendo un “segundo especialista”, dado que ese conocimiento ofrece una mayor velocidad, seguridad y precisión en la elaboración de diagnósticos.
Una aplicación que podemos mencionar es el diagnóstico de imágenes médicas, en los cuales la IA (Inteligencia Artificial) puede ayudar en la detección de casos raros y particulares que, a veces, no son fácilmente visibles a simple vista.
Una de las subsidiarias del Google ha sido capaz de desarrollar una IA que, con una precisión mayor a 70%, puede detectar riesgos de enfermedades cardiovasculares, entre otras enfermedades más, a partir de la utilización de datos obtenidos en la retina.
Además de ese ejemplo, otra subsidiaria del Google consiguió detectar un cáncer en radiografías de mama con una precisión equivalente a dos o más especialistas analizando el mismo caso, y mayor que la de un especialista trabajando solo.
El poder de procesar datos a gran escala se aplica también a la genética con la genómica y la medicina de precisión. Así, datos de la ADN son usados para tratamientos de salud especializada e insights de medicina preventiva.
Otra aplicación es en el reposicionamiento de medicamentos. Métodos de Machine Learning son aplicados para procesar dados de distintos tratamientos, resultados, enfermedades y factores de perfil de los pacientes, además de información de los medicamentos como sus principios activos, estructuras químicas y mecanismos de acción, con el objetivo de detectar nuevas posibilidades terapéuticas para drogas ya existentes en el mercado.
Aplicación de Ciencia de Datos en videojuegos
Hoy existen 2,5 billones de jugadores en todo el mundo, y la industria de juegos electrónicos se está volviendo el corazón del entretenimiento. Aquí, las aplicaciones de Ciencia de Datos son enfocadas en la construcción de modelos, análisis de puntos de optimización, realización de previsiones o identificación de padrones para mejorar los modelos de juego.
No limitándose solamente a los procesos de producción, los científicos de dados también pueden trabajar en la monetización de los videojuegos, donde necesitan identificar los players más valiosos y analizar el comportamiento general del consumidor con el objetivo de aumentar la rentabilidad de la corporación, pues al final, cuantos más jugadores gastan, más ganancias generan para para los productores.
Otra área en el cual los científicos de dados pueden aplicar sus habilidades es en la detección de fraudes. Los niveles de seguridad en la industria de juegos deben ser de los más altos niveles, por lo tanto, los algoritmos de Machine Learning permiten la identificación más rápida de actividades de cuentas sospechosas.
El aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) se está aplicando cada vez más en el desarrollo de juegos en tiempo real. La aplicación de técnicas de inteligencia artificial en juegos está ganando espacio poco a poco, principalmente, por presentar características interesantes, como la presencia de ambientes complejos, muchas veces con un enorme dinamismo y múltiples agentes.
Esa técnica es un abordaje computacional para entender y automatizar el aprendizaje dirigido a la toma de decisiones. Se diferencia de otros ejemplos, pues su mecánica está basada principalmente en el entrenamiento de un agente a partir de la interacción directa con su ambiente, sin exigir supervisión o modelos completos de tal ambiente.
Se puede afirmar también que el Reinforcement Learning es uno de los métodos más avanzados en Inteligencia Artificial, además de ser el primer campo que aborda seriamente problemas computacionales que surgen al aprender con interacción de un ambiente para alcanzar objetivos de largo plazo.
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