La Ciencia de Datos tiene que ver más con personas que con datos | Ivo Giulietti | TEDxSantaTecla

Summary

Este discurso destaca la importancia de la ciencia de datos, enfocándose en cómo, a pesar de la abundante información generada por las personas, el análisis de datos debe centrarse en los comportamientos humanos, no solo en las cifras. El orador enfatiza que el verdadero valor de los datos radica en la comprensión del comportamiento humano, la necesidad de habilidades blandas como la comunicación efectiva y el pensamiento crítico. Además, menciona que la automatización debe usarse para hacer más humanos los procesos, permitiendo que nos enfoquemos en lo que no se puede automatizar.

Takeaways

• 😀 La ciencia de datos se trata más de personas que de datos, ya que detrás de cada dato hay un comportamiento humano.
• 😀 Los datos se generan constantemente a través de nuestras acciones cotidianas, como el uso de teléfonos móviles y redes sociales.
• 😀 La predicción del comportamiento humano es uno de los objetivos principales de la ciencia de datos, no solo predecir máquinas sino seres humanos impredecibles.
• 😀 La cantidad de datos generados a nivel mundial está creciendo exponencialmente, lo que hace que el análisis de estos datos sea un reto constante.
• 😀 En 2025, el 80% de los datos serán no estructurados, como chats, correos electrónicos, audios y videos, lo que hace necesario comprender el contexto detrás de los datos.
• 😀 Las empresas están adoptando la ciencia de datos para predecir comportamientos humanos, como recomendaciones de productos y comportamientos de compra.
• 😀 Aunque se están automatizando procesos en ciencia de datos, la toma de decisiones sigue siendo responsabilidad de los humanos dentro de las organizaciones.
• 😀 Las habilidades técnicas son esenciales en ciencia de datos, pero las habilidades blandas y de comunicación son cruciales para transmitir los hallazgos de manera efectiva.
• 😀 El enfoque en la automatización no debe desplazar la importancia del pensamiento crítico y las habilidades interpersonales en la ciencia de datos.
• 😀 La ciencia de datos debe usarse para comprender el comportamiento humano y ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas, no solo para manipular grandes volúmenes de información.

Q & A

¿Por qué la ciencia de datos se considera más sobre personas que sobre datos?

Porque detrás de los datos siempre hay personas generando la información. Además, el objetivo de la ciencia de datos es comprender el comportamiento humano y las decisiones que toman las personas, no solo analizar números o patrones.

¿Cuáles son los tres motivos principales por los que la ciencia de datos está más relacionada con personas que con datos?

1. Los datos son generados por personas. 2. El objetivo principal es predecir el comportamiento humano. 3. Las decisiones que se toman en las organizaciones son hechas por personas, no por máquinas.

¿Cuánto se espera que aumente la generación de datos anualmente para 2025?

Se estima que la generación de datos aumentará un 9000% anualmente para 2025.

¿Qué tipo de información representará el 80% de toda la información generada para 2025?

El 80% de toda la información será no estructurada, lo que incluye chats, correos, audios, videos, fotos y comentarios generados por personas.

¿Qué es la información no estructurada?

La información no estructurada es aquella que no sigue un formato predefinido, como mensajes de texto, correos electrónicos, audios, imágenes, etc. Esta información es generada principalmente por personas.

¿Cómo se está utilizando la ciencia de datos para predecir el comportamiento humano?

Los modelos predictivos en ciencia de datos buscan entender y predecir comportamientos humanos, tales como qué motiva a una persona a tomar una decisión, cómo reacciona ante ciertos estímulos o cuáles son sus preferencias, para optimizar servicios y productos.

¿Qué porcentaje de modelos predictivos en empresas busca predecir el comportamiento humano?

Más del 70% de los modelos predictivos utilizados por las empresas están enfocados en predecir el comportamiento humano.

¿Qué error común cometen las empresas al abordar la ciencia de datos?

Las empresas tienden a enfocarse demasiado en las habilidades técnicas, como la matemática y la estadística, sin considerar la importancia de habilidades como la comunicación y el pensamiento crítico, que son esenciales para interpretar y transmitir los hallazgos de los datos.

¿Por qué es importante la comunicación en la ciencia de datos?

La comunicación es clave porque los hallazgos derivados de los datos deben ser transmitidos de manera clara y comprensible a las personas responsables de tomar decisiones. No basta con generar reportes automatizados, sino que es necesario que el mensaje llegue de manera efectiva.

¿Qué habilidades no se pueden automatizar en la ciencia de datos según el speaker?

Las habilidades no automatizables incluyen el pensamiento crítico y las habilidades interpersonales, que son necesarias para comprender el contexto de los datos y tomar decisiones informadas.