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Data Science

¿Qué es Data Science?

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que se enfoca en el análisis de grandes conjuntos de datos para extraer conocimientos significativos.

Combina áreas como estadísticas, matemáticas, informática y dominio del tema para abordar problemas complejos y resolverlos utilizando métodos científicos.

El proceso de ciencia de datos incluye la recopilación y limpieza de datos, la exploración y visualización de los mismos, la construcción de modelos y algoritmos, y la interpretación de los resultados. Los científicos de datos utilizan herramientas y técnicas avanzadas para manejar datos estructurados y no estructurados, y extraer información valiosa a partir de ellos.

La ciencia de datos está relacionada con la minería de datos y el aprendizaje automático. A diferencia de la informática y la ciencia de la información, la ciencia de datos se centra en el análisis de datos y la generación de conocimiento a partir de ellos. En resumen, la ciencia de datos utiliza métodos científicos, algoritmos y tecnologías para analizar grandes volúmenes de datos y obtener información relevante y valiosa que respalde la toma de decisiones y mejore la comprensión del mundo real.

Veamos aquí algunos conceptos más en profundidad para lograr una mejor comprensión de esta apasionante disciplina:

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Casos de Éxito

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¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El Aprendizaje Automático o Machine Learning, es una forma de IA que permite que un sistema aprenda de los datos en vez de tener programada su lógica de antemano. No es un proceso simple.

El aprendizaje automático utiliza una variedad de algoritmos que aprenden iterativamente de los datos para mejorar, describir datos y predecir resultados. Actividad que se denomina entrenamiento.

A medida que los algoritmos incorporan datos para su entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en esos datos.

El aprendizaje automático ahora es esencial para crear modelos analíticos. Es probable que ya interactúes con aplicaciones de aprendizaje automático sin darte cuenta. Por ejemplo, cuando visitás un sitio de comercio electrónico y comenzás a ver productos y leer reseñas, es probable que se te presenten otros productos similares que pueden resultarte interesantes.

Estas recomendaciones no están codificadas por un ejército de ingenieros. Las sugerencias se envían al sitio a través de un modelo de aprendizaje automático. El modelo ingiere tu historial de navegación en el sitio junto con los datos de navegación y compra de otros compradores para presentar otros productos similares que tal vez desees comprar.

De manera similar, por ejemplo, Netflix hace uso de machine learning cuando analiza nuestros gustos y nos sugiere las películas y series que más nos pueden gustar.

Otra ventaja que nos ofrece el Aprendizaje Automático es la capacidad de aprendizaje continuo y la adaptación en tiempo real a nuevas situaciones. Por ejemplo, los algoritmos complejos se pueden ajustar automáticamente basado en cambios rápidos en variables, como datos de sensores. Así, un modelo de aprendizaje automático puede detectar rápidamente señales tempranas de una situación anómala, activar una alarma y permitir ejecutar acciones preventivas o de mitigación.

¿En qué se diferencian Aprendizaje Automático de Inteligencia Artificial?

Podemos decir que la inteligencia artificial es la capacidad de una máquina de mostrar un comportamiento inteligente, mientras que el machine learning es su capacidad de aprendizaje.

Dentro de comportamiento inteligente podemos ubicar los modelos que reconocen texto y lo traducen a otro idioma, modelos que reconocen comando de voz y los modelos que reconocen rostros en fotografías entre muchos otros ejemplos.

¿Qué es el Big Data?

Big data es cualquier tipo de Fuente de Datos que tiene idealmente cuatro características compartidas, llamadas las cuatro V:

Volúmenes de datos extremadamente grandes.
Capacidad de procesar esos datos a alta Velocidad de velocidad.
Gran Variedad de tipos de datos y orígenes.
Veracidad para que las fuentes de datos reflejen las variables de negocio que buscamos modelar

La precisión de un modelo de aprendizaje automático puede aumentar sustancialmente si está entrenado en big data.
Esta tecnología incorpora todos los datos, incluidos datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de correo electrónico, redes sociales, flujos de texto, imágenes y sensores de máquinas.

¿En qué se diferencian Big Data de Business Intelligence?

Los productos tradicionales de Business Intelligence (BI) no fueron realmente diseñados para manejar las complejidades de cambiar constantemente fuentes de datos. En cambio, las herramientas de BI generalmente están diseñadas para trabajar con datos estructurados y bien entendidos, a menudo almacenados en una base de datos adecuada para estas aplicaciones analíticas.

Otras diferencia es que estas herramientas de BI tradicionales generalmente solo analizan instantáneas de datos en lugar de todo el conjunto de datos. En cambio los algoritmos de Big Data al estar preparados para ingerir grandes volúmenes de datos pueden entender el contexto más amplio y detectar tendencias profundas que escapan a la información proporcionada por la última foto de los datos.

Cabe señalar que una similitud que comparten las aplicaciones de Big Data con las de Business Intelligence es que las dos necesitan confiar en sus datos. Para ello es importante realizar una limpieza de datos. Esto es, transformar los datos en una forma que pueda ser entendida por un algoritmo de aprendizaje automático. Por ejemplo, es frecuente transformar los datos obtenidos de textos en números que puedan ser interpretados por los algoritmos.

Casos de Éxito

Internet de las Cosas - IoT-

Los modelos de aprendizaje automático son las aplicaciones ideales de la Internet de las Cosas (IoT).

¿Pero qué es la IoT?
Entendemos por IoT las tecnologías que establecen una infraestructura red de sensores sofisticados, ubicuos y económicos que generan grandes volúmenes de datos (Big Data).

Los datos generados por los sensores contienen una estructura particular que los hace muy apropiados para aplicar técnicas de aprendizaje automático.

Establecida esta red en un sistema que se quiere monitorear, el volumen de datos junto a parámetros de umbrales conocidos permiten a los algoritmos de aprendizaje automático construir modelos para predecir el futuro comportamiento del sistema.

Por ejemplo, al establecer sensores en puntos críticos de una máquina el algoritmo de aprendizaje automático será capaz de entrenarse para detectar las anomalías que preceden al fallo mecánico. Una vez entrenado el sistema permitirá ahorrar millones al activar alarmas que evitarán fallos muy costosos.

Mantenimiento Predictivo

El mantenimiento predictivo es una práctica de gestión de activos que consiste en reparar un activo o pieza de equipamiento, antes de que falle, basándose en los datos disponibles.

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?
Arreglar algo antes de que se rompa, es más eficiente y rentable que hacerlo una vez roto. Contribuye a…

Evitar el tiempo de inactividad y mejorar la productividad
Alargar la vida de los activos y retrasar nuevas compras
Reducir el coste y la complejidad de las reparaciones
Mitigar los daños adicionales o relacionados
Garantizar la conformidad con las normas regulatorias
Gestionar los recambios, el material y el inventario
Y, en última instancia, mejorar los resultados empresariales

Estos beneficios están animando a las organizaciones a aprovechar las tecnologías y prácticas de mantenimiento predictivo. Según una reconocida consultora: «En casi todos los sectores con un gran número de activos, como el del gas y el petróleo, la fabricación o los transportes, las organizaciones se enfrentan al dilema de cómo maximizar el valor de los activos a lo largo de su ciclo de vida».

Actualmente, la industria atraviesa lo que los expertos han llamado “La Cuarta Revolución Industrial”, también llamada Industria 4.0.

Este hecho está fuertemente asociado con la integración entre lo físico y lo digital en sistemas de entornos de producción. La integración de estos entornos permite la recopilación de una gran cantidad de datos que se recolectan por diferentes equipos, ubicados en diferentes sectores de la fábrica.

Además, las nuevas tecnologías de la Industria 4.0 integra personas, máquinas y productos, permitiendo el intercambio de información dirigido rápidamente. La gran cantidad de datos recopilados por los sistemas industriales contiene información sobre procesos, eventos y alarmas que ocurren a lo largo de una línea de producción industrial. Además, cuando se procesan y analizan, estos datos pueden brindar información y conocimientos valiosos del proceso de fabricación y dinámica del sistema.

Aplicando metodologías analíticas con enfoques basados en datos, es posible encontrar resultados interpretativos para toma de decisiones estratégicas, aportando ventajas como el mantenimiento, reducción de costos, reducción de fallas de la máquina, reducción de paradas de reparación, reducción del inventario de piezas, aumento de la vida útil de las piezas de repuesto, aumento de la producción, mejora en la seguridad del operador, verificación de reparación, entre otros.

Ante esto, técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) están siendo utilizadas activamente para detectar y/o predecir fallas en equipos tales como maquinarias rotatorias usuales en la industria a partir del análisis de vibraciones medidas por ejemplo a partir de acelerómetros.

Si se puede predecir un problema antes de que ocurra, ¿sigue siendo un problema?

Nowcasting & Nearcasting

Las estaciones meteorológicas modernas proporcionan un flujo constante de muchas variables meteorológicas que podemos aprovechar para alimentar modelos de Machine Learning.

Con estos modelos podemos producir pronósticos meteorológicos muy precisos a nivel microlocal tanto en el tiempo inmediato, hasta la próxima hora, lo que denominamos “Nowcasting” como en el tiempo cercano, hasta 11 horas, lo que denominamos “Nearcasting”.

Podemos usar estos pronósticos cercanos para que se integren a dispositivos de acción remota por medio de tecnología IoT.

Así podemos anticiparnos con acciones preventivas y de mitigación ante fenómenos meteorológicos extremos.

Estos pronósticos se aplican en modelos usados en agricultura de precisión, donde es crucial monitorear en forma muy precisa niveles de evaporación por ejemplo.
El transporte, entretenimiento y turismo constituyen otras áreas que se benefician de la aplicación de estos modelos.

Heat Alert

La tecnología de IoT permite combinar datos de múltiples sensores y otras fuentes en un único flujo espacio-temporal de datos. El procesamiento y síntesis de estos datos ya puede servir para establecer alarmas y tableros de control para monitoreo de sistemas en tiempo real de procesos industriales.

Con las tecnologías de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático – IA/ML – podemos ir mucho más allá al poder pronosticar en tiempo cercano, los próximos minutos, la próxima hora, los eventos que ocurrirán de no mediar acciones externas. Si un evento pronosticado tiene una probabilidad inaceptablemente alta podemos entonces tomar acciones preventivas con el fin de evitar su ocurrencia.

De esta forma, la tecnología de IA/ML nos permite evolucionar de acciones de mitigación a acciones de prevención con el consiguiente ahorro de costos.

Un ejemplo de esta aplicación es el monitoreo de temperaturas críticas en maquinarias. Los sensores de temperatura y de otras variables como el consumo de energía obtenidos de la máquina así como el sensado de la temperatura ambiente permite el desarrollo de modelos de pronóstico cercano de la temperatura interna de la maquinaria con gran precisión. Lo cual permite optimizar el régimen de trabajo manteniendo los márgenes de seguridad.

Edificio Eficiente

Los eventos actuales imponen en la agenda de los gobiernos, instituciones, empresas e individuos las acciones para ahorrar el consumo de energía.

Los edificios y viviendas son grandes consumidores de energía y responsables en un gran porcentaje de las emisiones de gases de invernadero en la economía.

Ahora, para diseñar un marco regulatorio justo, es necesario evaluar la eficiencia energética. En el caso de una vivienda esto se traduce en determinar si el consumo de energía es óptimo relacionando las variables meteorológicas – las cuales tenemos gran experiencia en su tratamiento – con las variables particulares de la vivienda como son su cantidad de habitantes, cantidad de aparatos enchufados, métodos de calefacción y enfriamiento, orientación, años de construcción entre otras.

Si contamos con suficientes observaciones, las tecnologías de sensado y de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático – IA/ML – son ideales para ayudarnos a esta evaluación.

Los algoritmos pueden relacionar los múltiples factores a la vez descubriendo a través de los datos que observaciones se apartan tanto por arriba como por debajo del consumo esperado de acuerdo con las condiciones particulares. Con esta tecnología desarrollamos un puntaje que califica y hasta colorea regiones donde las intervenciones son más necesarias.

Meteo Impact

En la actualidad el incremento en calidad y resolución espacio-temporal de gran cantidad de datos provenientes de sensores remotos – imágenes satelitales con sensores multiespectrales, señales de radar de apertura sintética y señales LIDAR – nos abre oportunidades de aplicación de soluciones de Inteligencia Artificial (AI) a la evaluación de impacto de eventos climáticos extremos como inundaciones, sequías severas, huracanes y otros desastres con gran impacto geográfico.

Las soluciones desarrolladas nos permiten evaluar de forma automática la zona geográfica afectada con precisión a nivel de lote. Esto es de gran utilidad tanto para compañías de seguros como para organismos estatales y agencias de ayuda humanitaria.

Fútbol

Las soluciones de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (IA/ML) están encontrando áreas inesperadas como el fútbol. En la Copa Mundial de la FIFA Catar 2022 se la usará para asistir en la detección del fuera de juego.

Tras el éxito de la tecnología del VAR, la FIFA ha perfeccionado el sistema de videoarbitraje, que incluye el uso de la tecnología semiautomatizada para la detección del fuera de juego.

Doce cámaras instaladas bajo la cubierta del estadio captan los movimientos del balón y hasta 29 puntos de datos de cada jugador, 50 veces por segundo, para calcular sus posiciones exactas sobre el terreno de juego.

Los 29 grupos de datos recopilados incluyen las extremidades y partes del cuerpo que se tienen en cuenta para señalar un fuera de juego.

Además, el balón oficial de Catar 2022, incluirá en su interior una unidad de medición inercial (IMU por sus siglas en inglés). Este sensor, situado en el centro del balón, envía un paquete de datos 500 veces por segundo a la sala de vídeo.

Este flujo de grandes datos alimenta un modelo de inteligencia artificial que permite detectar con absoluta precisión el momento exacto en el que se golpea el balón, su posición y la de todas las extremidades de los jugadores involucrados en la escena.

El modelo suministra un aviso automático al equipo arbitral de la sala de vídeo siempre que reciba un balón un atacante que se encontraba en posición antirreglamentaria en el momento en que su compañero jugó el esférico.

La revisión se agiliza y como dura muy pocos segundos, el proceso permite adoptar decisiones más rápidas y certeras con respecto al sistema del VAR.

Este es un ejemplo más de cómo los datos suministrados por cámaras y sensores en general y los algoritmos de IA/ML pueden ayudar a tomar decisiones basadas en datos de forma ágil y certera.

Fitness Tech

En nuestro mundo cada vez más tenemos a disposición sensores que nos miden constantemente. El Fitness no escapa a esta revolución. Los sensores de pulso cardiaco ya son un dispositivo común entre los atletas amateurs.

Sin embargo, los datos no tienen mucho valor si no se pueden interpretar. Aquí, el Machine Learning provee la magia que permite explotar este aluvión de datos y convertirlos en indicadores útiles para tomar decisiones.

Como ejemplo, el estándar de oro para establecer la capacidad aeróbica de una persona es el test de VO2 máximo.

No obstante, este es un test costoso y no práctico para realizarlo con frecuencia. Ahora, como afirma el Dr. Neil Cronin del Neuromuscular Research Centre, Faculty of Sport and Health Sciences, University of Jyväskylä, Finlandia, aplicando técnicas de Machine Learning se desarrollaron en los últimos años modelos que estiman con gran precisión el V02 en base a variables que sólo requieren un monitor de pulso cardíaco y otras fáciles de adquirir como el género, la edad, el índice de masa corporal y los parámetros de la prueba aeróbica.

Gracias a ello, ahora es posible personalizar el entrenamiento de atletas amateurs de un modo que antes era reservado a los atletas de élite.

Predicción de demanda

La predicción de la demanda está a la vanguardia de las prioridades de la mayoría de los minoristas.

Ser capaz de predecir con precisión la demanda futura de cada producto en cada período de tiempo (por ejemplo, día, semana) puede ser fundamental para guiar a los minoristas con sus decisiones operativas (por ejemplo, inventario y gestión de la cadena de suministro) y, en última instancia, adecuadamente, impulsar la rentabilidad.

Una aplicación importante de la predicción de la demanda es mejorar el inventario y las decisiones de gestión. Un pronóstico preciso ofrece la capacidad de anticipar y estar
preparado para aumentos inesperados de la demanda.

Específicamente, la predicción precisa de la demanda puede ayudar a evitar desabastecimientos, lo que puede tener efectos adversos en términos de satisfacción y retención de clientes.

Al mismo tiempo, la predicción precisa de la demanda puede mitigar niveles excesivos de existencias, que a menudo tienen un costo prohibitivo para los minoristas.

Es más, contar con un buen sistema de predicción de la demanda puede ayudar a los minoristas a mejorar su comprensión de los consumidores en términos de preferencias, patrones de sustitución, estacionalidad y elasticidad a los descuentos de precios. Por lo tanto, se puede utilizar para guiar el marketing, campañas y estrategias de promoción.

En la actualidad, muchas empresas (desde pequeñas empresas emergentes hasta grandes corporaciones) recopilan rutinariamente grandes cantidades de datos.

Un reto importante que enfrentan estas empresas es cómo aprovechar estos datos para mejorar las operaciones y decisiones estratégicas.

De hecho, se ha vuelto común que los minoristas tengan un equipo de especialistas que se centra en la predicción y planificación de la demanda. Los minoristas entienden claramente los beneficios y las ventajas competitivas de contar con sólidas capacidades de predicción de la demanda.

También entienden que esto último solo se puede lograr aprovechando los datos y el análisis predictivo. Como afirma Aldo Bensadoun, fundador y ejecutivo presidente del Grupo Aldo: “La clave del éxito para muchos minoristas radica en asegurarse de que los productos correctos estén disponibles en el momento correcto en la tienda correcta.

Fallando en cumplir con este objetivo puede afectar negativamente la lealtad del cliente y las ganancias a largo plazo. La única forma de tener éxito sistemáticamente en este objetivo a escala es confiar en los datos y algoritmos”.

Desde la compañía entendemos que cada minorista se enfrenta a un problema único con sus propios desafíos, es por esto que nuestro servicio ofrece metodologías e implementaciones comunes a todos los minoristas así como también para cada caso en particular.

Logística y gestión de inventario

Ante un entorno siempre desafiante y cambiante los negocios se ven obligados a optimizar su logística. La inteligencia artificial nos ayuda proporcionando algoritmos que detectan los patrones de consumo; realicen análisis, predicciones de demanda y estrategias de venta.

Esto nos permite una gestión óptima de inventarios y reposición de mercancías en los almacenes.
En un mundo cada vez más cambiante e interconectado las empresas encuentran que optimizar el inventario es fundamental para sobrevivir y mantenerse competitivo.

Demasiado inventario significa capital inmovilizado en artículos no vendidos. Poco inventario significa perder ventas y la confianza de sus clientes. Muchas empresas se dan cuenta que pronosticar la demanda de artículos mediante promedios de las ventas pasadas no es suficiente. Las curvas de demanda exhiben patrones ciertamente más complicados. ¿Cómo entonces encontrar el balance perfecto?

El machine learning es justamente la herramienta ideal ya que es una tecnología desarrollada para detectar patrones complejos y ocultos a la vista humana. Con suficientes datos, el algoritmo aprenderá a pronosticar la demanda con más precisión y esto permitirá optimizar la gestión de los inventarios.

Meteo Retail

Muchos comercios minoristas aprenden que el clima afecta sus ventas pero nunca pensaron que podían hacer algo al respecto más que algunas acciones guiadas por su experiencia y “olfato”.

Nosotros, con nuestra experiencia en desarrollo de modelos de Machine Learning y procesamiento de datos Meteorológicos podemos agregar valor mejorando esa estrategia con una dirigida por datos.

La aplicación de nuestros modelos permiten entender cómo impacta el clima en las ventas de cada artículo, lo cual permite optimizar el manejo de inventario y emprender acciones de promoción tanto “in-store” como online.

De esta manera podemos mejorar el resultado de las distintas acciones como campañas de marketing, liquidaciones, descuentos de una manera novedosa y complementaria a las estrategias existentes.

El conocimiento analítico del impacto del clima también sirve para optimizar la gestión de los recursos humanos ajustando con precisión las horas dedicadas a la atención al cliente.

Retail - Predicción de demanda

¿Cómo asegurarse de que los productos correctos estén disponibles en el momento correcto en la tienda correcta? La única forma de tener éxito sistemáticamente en este objetivo a escala es confiar en los datos y algoritmos.

Actualmente las ventas en locales minoristas se enfrentan a una intensa competencia de las ventas en línea. Es por esto que las cadenas minoristas necesitan optimizar sus procesos. Específicamente, la previsión de ventas pasa a ser un factor crítico en el sector.

Ser capaz de predecir con precisión la demanda futura de cada producto en cada período de tiempo (por ejemplo, día, semana) puede ser fundamental para guiar a los minoristas con sus decisiones operativas y, en última instancia, adecuadamente, impulsar la rentabilidad.

Un pronóstico preciso ofrece la capacidad de anticipar y estar preparado para aumentos inesperados de la demanda así como también evitar desabastecimientos, lo que puede tener efectos adversos en términos de satisfacción y retención de clientes.

Un equipo con más de 30 años de trayectoria en el mercado con la firme visión de ser el partner tecnológico de excelencia de nuestros clientes, interpretando sus necesidades y acercando la mejor y más competitiva tecnología para optimizar sus procesos.