{"id":13535,"date":"2022-12-12T21:52:33","date_gmt":"2022-12-12T21:52:33","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=13535"},"modified":"2022-12-13T09:35:45","modified_gmt":"2022-12-13T09:35:45","slug":"los-datos-ciencia-ingenieria-y-profesion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2022\/12\/12\/los-datos-ciencia-ingenieria-y-profesion\/","title":{"rendered":"Los Datos, Ciencia, Ingenier\u00eda y Profesi\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n

Por Francisco Ruiz<\/em> y Mario Piattini <\/em>(Catedr\u00e1ticos de Universidad).<\/h3>\n\n\n\n

Dicen que solo nos acordamos de Santa B\u00e1rbara cuando truena. Esto fue evidente en Espa\u00f1a, al igual que en casi todos los pa\u00edses, cuando, en los inicios de la pandemia de COVID, los gobiernos no pudieron disponer de datos adecuados para conocer la situaci\u00f3n y tomar decisiones mejor fundamentadas. Tuvieron que pasar varios meses para que las autoridades empezaran a tener sistemas que les facilitaran los datos, en la forma y tiempo adecuados. Y, aun as\u00ed, su credibilidad y exactitud no han sido admitidas de forma generalizada.<\/p>\n\n\n\n

Datos, Informaci\u00f3n y Conocimiento<\/span> se suelen usar como sin\u00f3nimos, pero no lo son. Los Datos son los valores en bruto, la materia prima. Cuando se encuadran en un contexto reciben el nombre de informaci\u00f3n. Por \u00faltimo, el conocimiento es la informaci\u00f3n en forma y contexto \u00fatiles para ciertos fines.\u00a0 Por ejemplo, \u201c195\u201d es un dato en bruto, \u201cLuis mide 195 cm\u201d es informaci\u00f3n, y \u201cLuis es una persona alta porque mide 195 cm\u201d es conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

Los Datos pueden ser \u00fatiles para, a partir de ellos, generar nuevo conocimiento y\/o tomar mejores decisiones, y as\u00ed poder optimizar costes, ofrecer mejores servicios a los ciudadanos, atender mejor los intereses y necesidades de nuestros usuarios o clientes, o \u201cmejorar por dentro para que se note por fuera\u201d (mejora de procesos). En los \u00faltimos a\u00f1os, gracias al desarrollo de la tecnolog\u00eda inform\u00e1tica, esta relevancia ha crecido hasta el punto de que se considera que los datos son una especie de nueva fuente de riqueza, para los individuos, las organizaciones o los pa\u00edses. Su recopilaci\u00f3n y an\u00e1lisis es clave para lograr nuevos descubrimientos y cambios beneficiosos como, por ejemplo, combatir m\u00e1s eficazmente una pandemia, conocer la calidad del aire en cada ciudad y zona para tomar medidas adecuadas o conocer la situaci\u00f3n del tr\u00e1fico en tiempo real para poder adoptar de forma r\u00e1pida medidas que eviten o reduzcan los atascos. Las posibilidades son infinitas, pero entre ellas tambi\u00e9n las hay con consecuencias potencialmente negativas. Por ese motivo los profesionales de los Datos deben estar imbuidos de un fuerte sentido de la responsabilidad y de la \u00e9tica profesional.<\/p>\n\n\n\n

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Los Datos tienen su Ciencia y su Ingenier\u00eda, pero no hay consenso en la definici\u00f3n de Ciencia de Datos<\/span> y, por tanto, tampoco en sus l\u00edmites con la Ingenier\u00eda de Datos<\/span>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Para aclararlo tomamos las palabras de Theodore von K\u00e1rm\u00e1n, prestigioso f\u00edsico e ingeniero h\u00fangaro-estadounidense: \u201cl<\/em>os cient\u00edficos estudian el mundo como es mientras que los ingenieros crean el mundo que nunca antes ha sido\u201d. En otras palabras, el objetivo de la Ciencia es conocer la realidad, mientras que el de la ingenier\u00eda es cambiarla creando nuevos artefactos tecnol\u00f3gicos. Aplicado al mundo f\u00edsico, podemos deducir que estudiar los agujeros negros del universo es Ciencia, mientras que dise\u00f1ar y construir el telescopio para estudiarlos es Ingenier\u00eda. De forma similar, aplicado a los Datos, podemos derivar que la Ciencia de Datos busca obtener nuevo conocimiento a partir de los datos mientras que la Ingenier\u00eda de Datos busca cambiar la realidad usando datos. Una definici\u00f3n, m\u00e1s elaborada y acotada, la podemos obtener en el \u201cCuerpo de Conocimientos sobre Gesti\u00f3n de Datos\u201d (Data Management Body of Knowledge<\/em>), elaborado por DAMA (https:\/\/www.dama.org<\/a>), la asociaci\u00f3n internacional de profesionales en gesti\u00f3n de datos. DAMA asocia la Ciencia de Datos con intentar predecir el futuro, al definirla como \u201cconstruir modelos predictivos que exploran patrones contenidos en los datos\u201d. Y para ello \u201ccombina miner\u00eda de datos, an\u00e1lisis estad\u00edstico y aprendizaje autom\u00e1tico con capacidades de integraci\u00f3n y modelado de datos\u201d y \u201csigue el m\u00e9todo cient\u00edfico para mejorar el conocimiento mediante formulaci\u00f3n y verificaci\u00f3n de hip\u00f3tesis, observando resultados, y formulando teor\u00edas generales que expliquen los resultados\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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En la vida real los objetivos de la Ciencia de Datos y los de la Ingenier\u00eda son, muchas veces, inseparables ya que, para poder obtener nuevo conocimiento de los datos (Ciencia), antes es necesario dise\u00f1ar y crear sistemas tecnol\u00f3gicos que los almacenen y procesen en forma adecuada (Ingenier\u00eda).<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Incluso es frecuente que la misma persona unas veces est\u00e9 haciendo Ciencia de Datos y otras Ingenier\u00eda de Datos. Por ello es m\u00e1s conveniente hablar de \u201cCiencia e Ingenier\u00eda de Datos<\/u><\/strong>\u201d, incluyendo ambas, como la disciplina enfocada en obtener valor de los Datos gracias a las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n (TI).<\/p>\n\n\n\n

Para poder sacar provecho adecuado de los datos son necesarios conocimientos y competencias diversos<\/span>. La principal referencia a nivel internacional para saber cu\u00e1les son es la propuesta de ACM (Association for Computer Machinery<\/em>, la asociaci\u00f3n m\u00e1s prestigiosa a nivel internacional en el campo de la inform\u00e1tica), conocida como \u201cComputing Competencies for Undergraduate Data Science Curricula<\/em>\u201d (disponible en https:\/\/www.acm.org\/education\/curricula-recommendations<\/a>). En ella se identifican las siguientes once \u00e1reas de conocimiento y competencia (dejamos las siglas originales en ingl\u00e9s): An\u00e1lisis y presentaci\u00f3n de datos (AP); Inteligencia Artificial (IA); Sistemas de Big Data (BDS); Fundamentos de computaci\u00f3n e inform\u00e1tica (CCF); Adquisici\u00f3n, gesti\u00f3n y gobierno de datos (DG); Miner\u00eda de datos (DM); Privacidad, seguridad, integridad y an\u00e1lisis para la seguridad de los datos (DP); Aprendizaje autom\u00e1tico (ML); Profesionalidad (PR); Programaci\u00f3n, estructuras de datos y algoritmos (PDA); y Desarrollo y mantenimiento de software (SDM). Algunas de ellas son comunes a otras disciplinas dentro de la Inform\u00e1tica y las TI. Otras est\u00e1n especialmente enfocadas a las responsabilidades de los profesionales en Ciencia e Ingenier\u00eda de Datos, como es el caso de An\u00e1lisis y presentaci\u00f3n de datos; Sistemas de Big Data; Adquisici\u00f3n, gesti\u00f3n y gobierno de datos; y Miner\u00eda de datos.<\/p>\n\n\n\n

Otra fuente relevante es la ya mencionada asociaci\u00f3n DAMA, que aporta un enfoque centrado en gesti\u00f3n de datos (parte de la Ingenier\u00eda de Datos). Los conocimientos y competencias relevantes que ha identificado se agrupan en las \u00e1reas mostradas en la Figura 1.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 1. Aspectos relevantes en Gesti\u00f3n de Datos seg\u00fan DAMA<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n
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CEPIS (Consejo de sociedades inform\u00e1ticas profesionales europeas) establece que un buen profesional es una persona que combina conocimientos, competencias, formaci\u00f3n, responsabilidad y \u00e9tica para ser capaz de aportar valor a otras personas.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Las dos colecciones de competencias y conocimientos anteriores son un buen punto de partida para delimitar la profesi\u00f3n de Ciencia e Ingenier\u00eda de Datos<\/span>, cuyo fin es extraer valor de los datos. Por tanto, la val\u00eda de un profesional de esta disciplina se debe medir por su capacidad de obtener, a partir de los datos, valor para otras personas y organizaciones o para la sociedad en general. Para lograr ese valor, los profesionales de los datos llevan a cabo esfuerzos y proyectos cuyo resultado final suele ser la creaci\u00f3n de sistemas de informaci\u00f3n que permiten visualizar y analizar los datos, y poder extraer nuevo conocimiento de ellos. Esos proyectos se suelen llevar a cabo en las etapas mostradas en la Figura 2.<\/p>\n\n\n\n

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Figura <\/a>2. Etapas habituales en un proyecto de valorizaci\u00f3n de datos.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

A lo largo de las diversas etapas de un proyecto, los expertos manejan Datos e Informaci\u00f3n a cuatro niveles diferentes, que se muestran en la Figura 3 con un ejemplo sobre datos de la pandemia de COVID. Se parte de los datos operativos en bruto (n\u00famero de casos y defunciones cada d\u00eda en cada localidad). Despu\u00e9s, se necesita identificar las dimensiones para analizar los datos, por ejemplo, por tiempo (cu\u00e1ndo ocurre), territorio (d\u00f3nde ocurre) y nivel de gravedad (qu\u00e9 ocurre). Eso requiere procesar los datos (normalmente usando herramientas software que implementan ciertos algoritmos) para agruparlos a los niveles de detalle adecuados para cada dimensi\u00f3n de an\u00e1lisis. Por ejemplo, en el caso del tiempo, por d\u00edas, semanas y meses, o por localidades, provincias y comunidades aut\u00f3nomas en el caso de la localizaci\u00f3n territorial. A partir de esos datos agregados de la forma que se necesita, podemos pasar a calcular los indicadores relevantes para la toma de decisiones, por ejemplo, la incidencia acumulada cada semana en cada provincia (n\u00famero de casos por cada 100 mil habitantes). Por \u00faltimo, los valores de los indicadores y dem\u00e1s datos se suelen facilitar a los no inform\u00e1ticos mediante sistemas de informaci\u00f3n (\u201ccuadros de mando\u201d y otros tipos) que facilitan la visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis de los datos para la toma de decisiones. En https:\/\/alarcos.esi.uclm.es\/covid19esp\/<\/a> se muestra un ejemplo con datos reales del COVID.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 3. Niveles en los Datos y la Informaci\u00f3n. Ejemplo para la pandemia de COVID.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

A continuaci\u00f3n, se presentan algunos aspectos relevantes de las etapas en proyectos de valorizaci\u00f3n de datos (Figura 2).<\/p>\n\n\n\n

En primer lugar, hay que conocer las necesidades. En un proyecto de Datos esto se centra en identificar qu\u00e9 medir y c\u00f3mo medirlo<\/span> de forma adecuada y, a partir de ello, encontrar las fuentes<\/span> donde podemos obtener los Datos necesarios para ello.<\/p>\n\n\n\n

En la etapa segunda se aborda un aspecto clave para trabajar con Datos: darles una estructura y forma adecuada para poder almacenarlos en los ordenadores y poder hacer con ellos todo lo que queremos. Esa tarea puede ser tan relevante para el \u00e9xito de un proyecto de Datos como lo es para un proyecto de construcci\u00f3n \u201chacer bien los planos del edificio\u201d.\u00a0 En este asunto resulta \u00fatil la noci\u00f3n gen\u00e9rica de arquitectura (definida en est\u00e1ndar ISO 42010). As\u00ed, la \u2018arquitectura de los datos<\/span>\u2019 establece los elementos o compartimentos en que los separamos (tablas, ficheros, etc.) y las relaciones entre dichos elementos. Tambi\u00e9n se necesita definir bien la estructura interna de cada compartimento (qu\u00e9 datos concretos guarda) y el tipo o naturaleza (n\u00famero, fecha, texto, audio, video, documento, …) de cada dato concreto. El modelado de datos<\/span> consiste en \u2018crear los planos\u2019 con una arquitectura y estructura de datos adecuadas para las necesidades del proyecto. Esos planos se pueden expresar en forma de esquemas entidad-relaci\u00f3n, relacionales o multidimensionales.<\/p>\n\n\n\n

Pasar de los datos en bruto a los datos preparados para poder ser analizados puede ser una tarea bastante compleja. Es parecido a lo que sucede con el agua, que para que sea apta al consumo humano debe sufrir varias transformaciones desde la fuente de donde surge, y para lo que hay que construir adem\u00e1s diferentes tipos de canalizaciones y tuber\u00edas. As\u00ed, es necesario identificar todas las fuentes de los datos originales, desde ficheros inform\u00e1ticos ya disponibles con estructura clara (CSV, Excel, etc.<\/ins>) hasta datos en formatos poco estructurados como la web o redes sociales. Los procesos ETL<\/span>, por las siglas inglesas de extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga, consisten en: i) descargar los datos en bruto de las fuentes originales; ii) transformarlos a unos formatos y estructuras adecuados y homog\u00e9neos; y iii) integrarlos en un repositorio o almac\u00e9n de datos<\/span>, basado en la arquitectura de datos establecida previamente. Para hacer ETL se pueden usar tecnolog\u00edas tradicionales (como SQL), pero se puede ser m\u00e1s productivo usando otras ideadas especialmente para ello (Power Query, Big Query, etc.). Una alternativa en los \u00faltimos a\u00f1os es usar un lago de datos<\/span> (datalake<\/em>). Se trata de una tecnolog\u00eda que evita crear un almac\u00e9n integrado de datos y lo sustituye por una colecci\u00f3n de datos heterog\u00e9neos, que conservan su formato original, pero que se almacenan en un mismo sistema inform\u00e1tico. Para garantizar acceso com\u00fan e integrado son necesarios metadatos<\/span> (datos sobre los datos).<\/p>\n\n\n\n

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Una necesidad del profesional de la Ciencia e Ingenier\u00eda de Datos, fuertemente relacionada con el modelado de datos es saber manejar la tecnolog\u00eda<\/span> inform\u00e1tica para almacenar y procesar Datos<\/span> de forma eficiente y eficaz.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Sin ello es imposible realizar la tercera etapa de los proyectos de valorizaci\u00f3n de datos (Figura 2). El antes mencionado repositorio de datos se puede hacer con dos tipos de tecnolog\u00edas: sistemas de gesti\u00f3n de bases de datos<\/span> (tradicionales relacionales como ORACLE, MySQL, etc.; o no relacionales como MongoDB) y herramientas para Big Data <\/span>(Hadoop, Elasticsearch, etc.). Las \u00faltimas sustituyen a las primeras cuando se necesita trabajar con cantidades masivas de datos, permitiendo abordar retos del manejo de Datos conocidos como las 7 Vs del Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad, viabilidad, visualizaci\u00f3n y valor de los datos. Otra opci\u00f3n, normalmente emparejada con Big Data, son las tecnolog\u00edas de lagos de datos, antes mencionados.<\/p>\n\n\n\n

Una vez creado y poblado el repositorio o su equivalente, en la cuarta etapa es cuando realmente se saca valor de los datos mediante su an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n. Para ello, lo primero es conocer los tipos de An\u00e1lisis de Datos<\/span> que se pueden realizar, seg\u00fan los tipos de preguntas que se quieran responder: descriptivo<\/span> (\u00bfQu\u00e9 ha ocurrido?), diagn\u00f3stico<\/span> (\u00bfPor qu\u00e9 ha ocurrido?), predictivo<\/span> (\u00bfQu\u00e9 es probable que ocurra en adelante?) y prescriptivo<\/span> (\u00bfCu\u00e1l es la mejor opci\u00f3n para seguir?). Cada tipo de an\u00e1lisis se basa en un tipo de t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas (estad\u00edstica, m\u00e9todos num\u00e9ricos) o inform\u00e1ticas (aprendizaje autom\u00e1tico, miner\u00eda de datos, etc.). Es importante conocer el tipo de an\u00e1lisis y t\u00e9cnicas concretas que son \u00fatiles para cada situaci\u00f3n, ya que eso es lo que determinar\u00e1 las herramientas que podemos usar para hacerlo. Por ejemplo, para averiguar si hay m\u00e1s incidencia del virus en las ciudades o en las zonas rurales se puede realizar un an\u00e1lisis descriptivo empleando estad\u00edstica b\u00e1sica tradicional. En cambio, para saber cu\u00e1ndo es probable que ocurra la pr\u00f3xima ola de virus podemos emplear aprendizaje autom\u00e1tico y\/o miner\u00eda de datos. Seg\u00fan los tipos de an\u00e1lisis que se realizan, las iniciativas de valorizaci\u00f3n de datos se pueden distinguir entre proyectos de Ciencia de Datos<\/span> o proyectos de Inteligencia de Negocio<\/span> (BI, Business Intelligence<\/em>). La palabra \u2018negocio\u2019 en los segundos refiere a hacer lo adecuado para que una organizaci\u00f3n alcance sus objetivos. La Tabla 1 resume las diferencias principales entre ellos. Esa separaci\u00f3n no existe muchas veces en la realidad porque los proyectos combinan varios tipos de an\u00e1lisis, siendo a la vez de Ciencia de Datos y de Inteligencia de Negocio. Tambi\u00e9n es frecuente que las necesidades y tipos de an\u00e1lisis no se conozcan completamente a priori o se cambien en funci\u00f3n de la evoluci\u00f3n del proyecto.<\/p>\n\n\n

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Tabla 1. Diferencias te\u00f3ricas entre proyectos de Ciencia de Datos y de Inteligencia de Negocio.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Aprendizaje autom\u00e1tico<\/span>, o aprendizaje m\u00e1quina (machine learning<\/em>), es un grupo de t\u00e9cnicas que sirven para descubrir patrones en los datos y hacer predicciones. Engloba \u00e1rboles de decisi\u00f3n, regresi\u00f3n lineal, agrupamiento (clustering<\/em>) y redes neuronales, entre otras. Su nombre proviene de que algunas de ellas, caso de redes neuronales, se basan en imitar c\u00f3mo aprende el cerebro humano. Existen muchas herramientas software para facilitar su realizaci\u00f3n, tales como TensorFlow, Cloud AutoML o Azure ML.<\/p>\n\n\n\n

El nombre miner\u00eda de datos<\/span> evidencia similitud con la miner\u00eda tradicional. Efectivamente, la miner\u00eda f\u00edsica emplea t\u00e9cnicas para extraer una peque\u00f1a porci\u00f3n valiosa procesando cantidades inmensas de tierra del suelo y la segunda extrae informaci\u00f3n de valor procesando grandes cantidades de datos. Existen m\u00faltiples tecnolog\u00edas para hacer miner\u00eda de datos. Algunas son herramientas especializadas, como RapidMiner. Tambi\u00e9n existen los lenguajes de programaci\u00f3n como R y DAX. Otras son de prop\u00f3sito general, como el lenguaje Python. Un caso especial es la miner\u00eda de procesos<\/span> de negocio, muy relevante para la transformaci\u00f3n digital <\/span>de las organizaciones, ya que analiza datos que reflejan todo lo relevante que ocurre en los procesos internos de una organizaci\u00f3n (vender, almacenar, fabricar, atender pacientes, etc.) y, a partir de ellos, obtiene informaci\u00f3n para cambiar a mejor (an\u00e1lisis prescriptivo) la forma de llevar a cabo los procesos. <\/p>\n\n\n\n

Como complemento al an\u00e1lisis de datos, muchos proyectos incluyen visualizarlos de forma adecuada (fila superior en la Figura 3). La Visualizaci\u00f3n de Datos<\/span> puede ser muy relevante para aportar valor, facilitando la consulta y comprensi\u00f3n a los responsables que deben tomar las decisiones. Existen herramientas software especializadas que permiten obtener sistemas en los cuales la interfaz del usuario sea muy visual e interactiva gracias a usar patrones de interacci\u00f3n predefinidos. Es el caso de herramientas como Tableau o Power BI (la Figura 4 muestra su uso para crear el ejemplo con datos del COVID). Algunas herramientas, como Power BI, incluyen facilidades para todas las etapas de los proyectos de Datos, desde la descarga de datos de las fuentes hasta an\u00e1lisis de diversos tipos y la visualizaci\u00f3n. Se las conoce como plataformas ABI (Analytics and Business Intelligence<\/em>).<\/p>\n\n\n

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Figura <\/a>4. Entorno Power BI para visualizaci\u00f3n y consulta interactiva de datos.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Una vez un proyecto de Datos ha sido completado (concluidas todas las etapas de la Figura 2), se entra en la explotaci\u00f3n<\/span> de sus resultados. En ese momento entran en juego otros conocimientos y competencias de los profesionales de los Datos.\u00a0 Los datos son un activo muy valioso y estrat\u00e9gico y, por ello, es relevante implantar pr\u00e1cticas para garantizar que la organizaci\u00f3n dispone de los datos que necesita, cuando, c\u00f3mo y con la calidad y seguridad adecuados. El Gobierno de Datos<\/span> establece la estrategia para atender esas necesidades organizacionales (ejemplo: cumplir el reglamento europeo de protecci\u00f3n de datos personales) y la Gesti\u00f3n de Datos<\/span> implementa pr\u00e1cticas concretas para cumplirlas, por ejemplo, c\u00f3mo evitar silos aislados de datos en los distintos departamentos de la empresa. Otros aspectos que los profesionales de los Datos deben tener siempre en mente son: la Calidad<\/span> (exactitud, precisi\u00f3n, etc.), la Seguridad<\/span> en todas sus dimensiones de integridad, confidencialidad y disponibilidad; y la Privacidad<\/span> cuando se trata de datos personales. \u00bfC\u00f3mo aseguro que no haya datos duplicados con valores diferentes? \u00bfQui\u00e9n puede acceder a cada dato? o \u00bfC\u00f3mo elimino o rebajo riesgos de p\u00e9rdida de datos? son preguntas que necesitan ser respondidas correctamente por los profesionales de los Datos.<\/p>\n\n\n\n

Hemos presentado las principales competencias y conocimientos inform\u00e1ticos que se pueden requerir en un proyecto centrado en Datos. Son muy amplios y es dif\u00edcil que una misma persona re\u00fana todos con suficiente profundidad. Por ello, puede ser conveniente establecer perfiles profesionales<\/span> diferentes. Es lo que hace la norma \u201cEuropean ICT Professional Role Profiles<\/em>\u201d (https:\/\/itprofessionalism.org\/about-it-professionalism\/competences\/ict-profiles\/<\/a>), que distingue entre Cient\u00edfico de Datos (Data Scientist<\/em>), Especialista en Datos (Data Specialist<\/em>) y Administrador de Datos (Data Administrator<\/em>). El primero se centra, sobre todo, en el an\u00e1lisis de los datos, el segundo en los aspectos de modelado y gobierno de los datos, y el tercero en la gesti\u00f3n de los repositorios de datos y su seguridad.<\/p>\n\n\n\n

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Un \u00faltimo aspecto que destacar en la profesi\u00f3n de Ciencia e Ingenier\u00eda de Datos es que los proyectos<\/span> pueden ser multidisciplinares<\/span>. Adem\u00e1s de perfiles con los conocimientos y competencias presentados en este art\u00edculo, en bastantes proyectos es necesario contar con otros perfiles no inform\u00e1ticos<\/span>, especialmente expertos en el dominio de aplicaci\u00f3n y matem\u00e1ticos\/estad\u00edsticos.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Los expertos en el dominio <\/span>de aplicaci\u00f3n son las personas que conocen muy bien el campo de aplicaci\u00f3n de los datos (por ejemplo, expertos en salud p\u00fablica y epidemias) y por ello son las que saben bien qu\u00e9 interesa medir y con qu\u00e9 indicadores se deben tomar las decisiones. Su papel al principio del proyecto es clave para la identificaci\u00f3n de las necesidades y para conocer las fuentes de datos existentes. Por otro lado, esos expertos del dominio son los futuros usuarios de los sistemas desarrollados en los proyectos de Datos y, por ello, es muy deseable que participen en validar los resultados. Los matem\u00e1ticos\/estad\u00edsticos<\/span> pueden contribuir con un conocimiento m\u00e1s profundo de algunas de las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis para el caso de datos cuantitativos num\u00e9ricos.<\/p>\n\n\n\n

Los Datos tienen su Ciencia y su Ingenier\u00eda. La gran importancia que tienen requiere de profesionales, en Ciencia e Ingenier\u00eda de Datos, que sepan llevar a cabo los proyectos que aporten valor a las organizaciones y a la sociedad.<\/p>\n\n\n\n

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Francisco Ruiz (<\/a>francisco.ruizg@uclm.es<\/a>) <\/p>\n\n\n\n

Mario Piattini (Mario.piattini@uclm.es<\/a>) <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Francisco Ruiz y Mario Piattini (Catedr\u00e1ticos de Universidad). Dicen que solo nos acordamos de Santa B\u00e1rbara cuando truena. 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