En está página vamos a explorar el ecosistema de datos de investigación y repasar ideas erróneas que podremos encontrar en el campo del análisis de datos. Una forma fácil de definir el ecosistema es que es un grupo de elementos que interactúan uno con el otro, que pueden ser grandes (Aparato digestivo, Aparato cardiovascular) o diminutos (Bacterias en una uña, Sangre en una herida).
ECOSISTEMAS DE DATOS
Con respecto a los datos, los ecosistemas de datos de investigación se podría definir como los elementos que interactúan entre sí para producir, gestionar, almacenar, organizar, analizar y compartir datos (incluyen hardware, software y las personas que los usan).
Por otra parte, los datos también se pueden encontrar en una nube. La nube es un lugar para mantener los datos en línea y poder acceder a ellos a través de internet, en vez de un disco duro de un ordenador. Esta estructura desempeña un papel importante en el ecosistema, y como analista de datos es importante aprovechar a buscar la información correcta, y proporcionar análisis al equipo que los ayude a tomar decisiones inteligentes. Por ejemplo, podríamos aprovechar la base de datos de una enfermedad, que es un ecosistema de número de historias clínicas, pruebas complementarias y tratamientos. Como analista de datos, se podría usar esta información para predecir lo que estos pacientes necesitarán en el futuro y asegurarse del tratamiento y pruebas complementarias necesarias. Al igual que este ejemplo también se puede aplicar en otros ámbitos como industrias farmacéuticas, centro sanitarios, entre otros.
IDEAS ERRÓNEAS
Vamos a hablar de algunas ideas erróneas frecuentes. En primer lugar, es la diferencia entre científicos de datos y analistas de datos. Es muy fácil confundirlos, pero son dos conceptos muy diferentes. La ciencia de datos se define como crear nuevas formas de modelar y entender lo desconocido mediante el uso de datos sin procesar, es decir, crean nuevas preguntas con los datos, mientras que los analistas de datos encuentran respuestas a las preguntas existentes y crean información a partir de las fuentes de datos.
Otros conceptos fáciles de confundir serían el análisis de datos y el análisis computacional. El análisis de datos es la recopilación, transformación y organización de los datos para sacar conclusiones, hacer predicciones e impulsar una toma de decisiones informada. El análisis computacional de datos es la ciencia de los datos, este es un concepto muy amplio que abarca todo, desde el trabajo de gestión y el uso de los datos hasta las herramientas y los métodos que los trabajadores de datos usan todos los días. En resumen, los datos, análisis de datos y el ecosistema de datos todo esto encaja en la definición de análisis computacional de datos.
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