El tema de los datos puede resultar algo árido y, por sí solos, no ofrecen mucho en términos de aplicación interdisciplinar significativa, ya sea para planificar finanzas o incluso para descifrar lo que nos están contando en la era de la desinformación.
Pero para llegar a eso, hay que empezar por lo básico. Entonces, ¿qué son los datos?
Los datos pueden considerarse como observaciones o mediciones. Son lo que se procesa y analiza para obtener información sobre un problema concreto y ayudar a desarrollar estrategias para resolverlo.
Pueden dividirse en dos grandes tipos; cualitativos y cuantitativos.
Datos cualitativos
Los datos cualitativos son no numéricos, como el color del cabello, la especie o incluso el sentimiento del mercado; describen en lugar de contar.
Pueden parecer subjetivos, especialmente en casos donde las descripciones no se han estandarizado.
Datos cuantitativos
Los datos cuantitativos tienen un valor numérico que puede contarse o medirse.
Puede ser tan simple como el peso en kg o la frecuencia de observaciones en un conteo local de mariposas.
Los datos cuantitativos pueden describirse además como continuos o discretos.
Los datos continuos pueden tomar cualquier valor dentro de un rango para medir variables como la temperatura o los tiempos por vuelta en Fórmula 1. Pueden registrarse con varios decimales, creando un rango de valores posibles efectivamente infinito.
Los datos discretos, por otro lado, se refieren a un conjunto finito de valores que no pueden subdividirse en partes, como el número de turistas que visitan una ciudad. Son números enteros, ya que no es posible tener la mitad de un turista.
Aplicación de los datos
Los datos son un tema universal. En marketing se utilizan para determinar y medir KPI, en estudios éticos determinan el sesgo en los sistemas y en el aprendizaje automático pueden ayudar a desarrollar algoritmos para comprender mejor la distribución de especies.
El campo en el que se aplican y el problema que necesita resolverse determinarán la profundidad de comprensión necesaria para sacarles el máximo partido, lo que podría implicar explorar el álgebra, la estadística y la probabilidad.
Pero para describir, comparar y extraer conclusiones de los datos se requieren las mismas bases; saber qué son los datos, cómo se miden y clasifican, y cómo resumirlos de maneras que sean realmente útiles.