¿Qué tipos de datos son más usados en proyectos de ciencia de datos?

En ciencia de datos, cada proyecto tiene como base una variedad de tipos de datos que, en conjunto, permiten descubrir patrones, hacer predicciones y extraer conocimientos. Pero ¿qué es exactamente un proyecto de ciencia de datos? Es, básicamente, un proceso donde se recopilan y analizan datos con la ayuda de métodos estadísticos, algoritmos y modelos de aprendizaje automático para resolver problemas o responder preguntas. Por ende, estos proyectos son fundamentales para la toma de decisiones en distintas industrias.

Para que un proyecto de ciencia de datos funcione, es vital entender qué tipo de datos se va a manejar, ya que la naturaleza de los datos afecta el enfoque, las herramientas y las técnicas que se van a utilizar. Existen varios tipos de datos comúnmente empleados en este campo, cada uno con sus características y aplicaciones, que permiten abordar desde problemas estructurados y numéricos hasta información más compleja y menos organizada.

Ver también: ¿Qué estudiar para ser científico de datos?

¿Cuáles son los principales tipos de datos que se utilizan comúnmente en proyectos de ciencia de datos?

Los principales tipos de datos utilizados en proyectos de ciencia de datos son:

1. Datos estructurados, que son organizados en tablas y fáciles de analizar.

2. Datos no estructurados, como texto, imágenes y videos, que requieren procesamiento avanzado.

3. Datos semi-estructurados, como archivos JSON y XML, que ofrecen flexibilidad y cierto orden.

4. Datos de series temporales, esenciales para analizar cambios a lo largo del tiempo.

5. Datos geoespaciales, relacionados con ubicaciones físicas.

6. Datos de texto, que se usan en análisis de lenguaje natural

7. Datos de imagen y video, que se utilizan en proyectos de visión por computadora e inteligencia artificial.

1. Datos estructurados

Empezamos por los datos estructurados, que son los más "organizados" y, probablemente, los más fáciles de trabajar. Su estructura es tan precisa que pueden almacenarse en tablas, donde cada columna representa una variable (por ejemplo, “Nombre”, “Edad”, “Correo”) y cada fila es un registro (una persona, una venta, etc.). Este tipo de datos es lo más cercano a un sistema organizado y lógico, lo que hace que sean súper fáciles de analizar y procesar con herramientas clásicas, como SQL o Excel. Los datos estructurados son, por decirlo de algún modo, los consentidos de las bases de datos relacionales.

Además, al ser tan organizados, permiten que los analistas hagan cálculos rápidos, gráficos, informes y demás sin muchas complicaciones. Son ideales cuando necesitas responder preguntas del tipo: "¿Cuál fue la venta total del mes pasado?" o "¿Cuántos clientes hay en cada grupo de edad?". La cuestión aquí es que todo sigue un patrón, lo cual facilita muchísimo el trabajo.

2. Datos no estructurados

En el otro extremo tenemos a los datos no estructurados, esos que parecen estar desordenados y que no siguen ninguna regla de organización. Estos datos pueden venir en diferentes formatos, como texto, imágenes, videos, audios, y no caben en tablas ni en formatos fijos. Trabajar con ellos puede ser un gran reto, porque precisan de herramientas concretas para extraerles el jugo. Pero, ¡ojo!, porque a veces los datos más valiosos vienen precisamente en este formato “caótico”.

Piensa en los correos electrónicos que recibes a diario o en las publicaciones en redes sociales: estos datos pueden contener información altamente útil, pero están tan mezclados que requieren de técnicas sofisticadas de procesamiento para interpretarlos. Y aunque trabajar con datos no estructurados es algo así como buscar una aguja en un pajar, muchas empresas los aman porque revelan cosas como el sentimiento de los clientes o patrones de comportamiento que no salen a la luz en los datos tradicionales.

3. Datos semi-estructurados

Aquí tenemos los datos semi-estructurados, que son como un término medio entre los estructurados y los no estructurados. Estos datos tienen una estructura básica, pero no son tan rígidos como los datos de una tabla. Por ejemplo, los archivos JSON y XML tienen etiquetas que los ordenan un poco, pero no es una estructura tan precisa como una base de datos.

Lo bueno de los datos semi-estructurados es que brindan un cierto orden, pero también flexibilidad. Por eso, son perfectos cuando necesitas un sistema flexible que pueda crecer y cambiar sin tantos ajustes. Los encuentras mucho en aplicaciones web, ya que permiten almacenar datos con un formato abierto que luego puede convertirse en algo más estructurado cuando se necesite.

4. Datos de series temporales

Los datos de series temporales son los reyes cuando se trata de ver cómo cambian las cosas con el tiempo. Este tipo de datos se recoge a intervalos regulares,  como cada minuto, cada hora, o incluso cada segundo, lo cual permite analizar tendencias y patrones a lo largo del tiempo. Son imprescindibles en áreas como finanzas, donde es vital ver cómo fluctúan los precios, o en climatología, para seguir los cambios en el clima.

La magia de los datos de series temporales es que te ayudan a hacer predicciones, dado que al analizar el pasado, puedes hacer suposiciones sobre el futuro. No obstante, trabajar con ellos requiere de ciertas técnicas, como el análisis de series temporales y modelos predictivos, que se enfocan en encontrar patrones en los datos históricos.

5. Datos geoespaciales

Los datos geoespaciales son aquellos que tienen una ubicación física determinada, como las coordenadas de un punto en un mapa. Son esenciales para proyectos que necesitan responder a preguntas del tipo “¿Dónde?”. Así, estos datos posibilitan el hacer análisis espaciales, es decir, saber dónde ocurren ciertos eventos y cómo están relacionados con otros lugares.

Por ejemplo, una empresa de logística podría usar datos geoespaciales para optimizar sus rutas de entrega, o un restaurante para detectar las zonas con más clientes potenciales. Y hoy en día, con la tecnología de GPS y los mapas digitales, los datos geoespaciales están en prácticamente todo, desde aplicaciones de mapas hasta plataformas de redes sociales que etiquetan ubicaciones.

6. Datos de texto

Los datos de texto son una de las fuentes más ricas en información y se utilizan principalmente en proyectos de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Al contrario de los datos estructurados, que están organizados y listos para ser analizados, los datos de texto necesitan procesamiento para que el ordenador pueda “entenderlos”. Analizar textos permite a las empresas captar el sentimiento del cliente, entender qué temas interesan más, o distinguir problemas en tiempo real.

Procesar datos de texto implica el uso de técnicas como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades y la extracción de palabras claves. Por eso, los datos de texto son populares en el análisis de redes sociales, chats de servicio al cliente y encuestas de opinión.

7. Datos de imagen y video

Por último, tenemos los datos de imagen y video, que están siendo cada vez más usados en proyectos de inteligencia artificial. Este tipo de datos es común en aplicaciones de visión por computadora, donde se analizan imágenes para detectar objetos, personas, e inclusive emociones. Trabajar con imágenes y videos requiere de poder de procesamiento y técnicas de primer nivel, ya que estos datos no pueden analizarse de manera tradicional.

Las aplicaciones prácticas de estos datos son increíbles: reconocimiento facial en aeropuertos, clasificación de imágenes en redes sociales o el diagnóstico de enfermedades mediante análisis de imágenes médicas. Sin duda, los datos de imagen y video no son fáciles de aplicar, pero con el avance de la inteligencia artificial, cada vez más empresas los están incorporando.

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