La ciencia de datos es una disciplina científica que se enfoca en la explotación de los datos a través de la combinación de prácticas y principios del campo de las matemáticas, la estadística y la ingeniería de computación, con el objetivo de apoyar los procesos de toma de decisiones. Consiste en el desarrollo de procesos analíticos descriptivos, de diagnóstico, predictivos o prescriptivos que permiten a las organizaciones responder preguntas de investigación estadística como “qué pasó”, “por qué pasó”, “qué pasará” y “qué se puede hacer con los resultados anticipados”.
¿Por qué es necesaria?
La ciencia de datos es necesaria porque permite generar conocimiento a través de los mismos, dándole un propósito mayor a su almacenamiento, permitiendo generar un entendimiento de los fenómenos que ocurren y sus distintas causas, y ayudando a muchas industrias y compañías a tomar decisiones que estén apoyadas no en opiniones, sino en hechos y realidad.
Es ampliamente utilizada en muchas industrias para descubrir e identificar patrones desconocidos, aplicándose en las finanzas para la detección de fraudes en pagos con tarjetas de crédito, en la tecnología para la identificación de ciber-amenazas y hasta en la medicina para la detección temprana de tumores a través del procesamiento de imágenes.
¿Por qué es necesaria para Zyght?
La ciencia de datos es necesaria para Zyght porque nos ofrece la posibilidad de anticiparnos a la ocurrencia de accidentes laborales, permitiéndonos seguir contribuyendo en la sustentabilidad de las organizaciones al ir más allá de comprender el pasado y enfocarnos en responder preguntas de tipo “Qué ocurrirá” y “Qué podemos hacer para evitarlo”.
¿Cómo funciona actualmente en Zyght?
Actualmente en Zyght contamos con módulos de reporteria BI, que permite a los usuarios visualizar los principales indicadores de seguridad a través de paneles y dashboards dinámicos que apoyan el seguimiento, control de cumplimiento de las actividades preventivas programadas y proactivas, entrega y validación de documentos y la gestión de permisos de trabajo. Adicionalmente contamos con paneles específicos para la identificación de tendencias y causas de incidentes.
¿Qué cambios se vienen?
Con el equipo de tecnología hemos estado trabajando en la nueva área de datos, con la intención de continuar creando productos analíticos que apoyen la disminución de accidentes laborales. En este momento nos estamos enfocando en crear las bases para una arquitectura de datos analítica y escalable que en el futuro nos permitirá predecir comportamientos, generar notificaciones analíticas y anticiparnos a la ocurrencia de accidentes laborales.
