¿Qué es data science? – ¿Cómo usar la ciencia de datos?

Conocer qué es data science es el primer paso hacia una mejora enorme en la toma de decisiones dentro de un negocio. Sin embargo, debemos tener cuidado de no confundir la ciencia de datos con otras áreas relacionadas. Y es que en el contexto empresarial, cada vez están más en boga terminologías como análisis big data, business intelligence, inteligencia artificial, machine learning, etc. Todos estos conceptos están relacionados con el análisis de los datos, el cual se considera ya como una necesidad para las empresas modernas, incluso para las firmas de abogados.

De acuerdo con un reporte de Bain & Company, los gerentes que realizan análisis de datos aumentan 5 veces la probabilidad de tomar decisiones más rápido que la competencia. Mientras que, según un estudio sobre data driven realizado por EY y Nimbus Ninety, el 81% de las empresas considera necesario el análisis de datos para la toma de decisiones estratégicas.

¿Qué es data science o ciencia de datos?

Data science o ciencia de datos es la disciplina mediante la cual una empresa busca obtener valor de todos los datos relacionados con su negocio. Es decir, la ciencia de datos se encarga de convertir a los datos en conocimiento.

De esta manera, para entender mejor qué es data science y cómo funciona, es necesario conocer primero el significado de los términos datos, información y conocimiento.

• ¿Qué son los datos (data)?

La data se refiere a los datos en bruto que una organización logra obtener sobre su entorno. En principio, estos datos son puros (no procesados) y se encuentran en un lenguaje digital. Por lo tanto, solo pueden ser leídos por las computadoras y no por las personas, lo cual hace que los datos por sí solos no tengan valor alguno.

Son estos datos en bruto el punto de partida de lo que es data science.

• ¿Qué es información?

La información es el resultado de procesar los datos, asignándoles un significado para poder entenderlos y obtener de ellos un valor útil para la empresa. En este sentido, a través de lo que es data science los datos en bruto son convertidos en información legible y entendible para el ser humano.

Un ejemplo de información es el siguiente:

• En la última semana, los abogados de la firma han facturado un promedio de solo 2 horas laborales diarias.

• ¿Qué es conocimiento?

El conocimiento es el resultado de analizar la información procesada a partir de los datos obtenidos. Así, a través del análisis, el gerente de la firma utiliza la información frente a él para generar entendimiento y concienciación sobre un problema o el negocio en general.

Ese, precisamente, es el conocimiento al cual se llega a través de lo que es data science: un entendimiento pleno sobre determinada situación.

Un ejemplo de conocimiento es el siguiente:

• De las 2 horas diarias facturables:
  • Solo 1,5 horas han sido finalmente cobradas.
  • Las 0,5 horas restantes han quedado impagas. 
• De las 8 horas laborales diarias:
  • 6 horas son dedicadas a tareas no facturables, como procesos administrativos, gestión de cobros y de facturación, etc.

¿Cómo funciona lo que es data science?

La data science ejecuta el proceso de convertir los datos en información y a esta en conocimiento a través de técnicas estadísticas, matemáticas, analíticas y computacionales. De aquí que la ciencia de datos sea un área multidisciplinaria que persigue el objetivo de mejorar la toma de decisiones.

Datos ⇒ Información ⇒ Conocimiento ⇒ Toma de decisiones

Para alcanzar su objetivo, tres de las principales técnicas que utiliza lo que es data science son la minería de datos (data mining), la inferencia estadística y el aprendizaje automático (machine learning).

1. La data mining es el proceso de exploración y de análisis sobre un conjunto de datos para encontrar patrones dentro de este. Dichos patrones han de ser útiles para la toma de decisiones.

2. La estadística inferencial es la que nos permite inferir tendencias y sacar conclusiones objetivas sobre los patrones obtenidos en la minería de datos. En este punto, es que podemos tomar decisiones de negocio más acertadas.

3. El machine learning (ML) es una de las técnicas computacionales mediante la cual se consigue la inteligencia artificial. En el contexto de la data science, el ML ayuda a que los sistemas informáticos puedan ejecutar de manera muy precisa todo el procedimiento de ciencia de datos de manera automatizada.

Importancia de la ciencia de datos en las empresas y negocios 

Básicamente, la importancia de lo que es data science aplicada en la empresa está en que gracias a ella podemos desarrollar un conocimiento muy profundo del negocio. Un tipo de conocimiento que de ninguna otra manera pudiésemos obtener.

En el caso de una firma de abogados, algunas de las acciones que nos facilita la data science como parte de las tendencias legaltech son las siguientes:

• Tomar decisiones jurídicas o comerciales sin márgenes de error.
• Predecir y prevenir situaciones que afecten la gestión de la firma.
• Aprovechar anticipadamente las tendencias que están naciendo en el sector legal.
• Identificar métodos para impulsar la productividad de los abogados.
• Diseñar estrategias para aumentar la rentabilidad de la firma.
• Detectar puntos externos o internos que ralentizan el crecimiento del negocio.
• Optimizar la utilización de todos los recursos dentro de la firma (abogados, capital financiero, horas de trabajo, etc.).

En conclusión, el abogado y las nuevas tecnologías deben ser dos caras de una misma moneda en esta era digital cada vez más automatizada. La adopción de herramientas como TimeBillingX no solo aumenta la capacidad de analizar los datos de una firma jurídica, sino también aumenta la productividad de los abogados gracias a la automatización de los procesos de facturación electrónica y gestión de cobros.