📢 Renovarse o morir, se suele decir. Como era de esperar, las empresas han escogido mayoritariamente la primera opción y hoy, destaca la enorme cantidad ofertas de empleo relacionadas con el mundo del análisis de datos, a diferentes niveles técnicos, de área de conocimiento y, en todo tipo de sectores e industrias.
Desde hace mucho tiempo se habla de lo que ha venido a denominarse como Ciencia de datos (Data Science, Data Scientist). Este campo engloba a varias disciplinas como son la ingeniería, la preparación y la minería de datos, el análisis predictivo, el aprendizaje automático (machine learning, ML) y, la visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software, en lenguajes como Python o R, entre otros.
La disciplina del análisis de datos implica la implementación de métodos analíticos avanzados y fundamentos científicos con el propósito de extraer discernimientos valiosos de los conjuntos de datos, utilizados para la toma de decisiones empresariales, la formulación de estrategias y otros propósitos. Su importancia se ha incrementado en el mundo empresarial: las perspectivas que brinda este campo ayudan a las organizaciones a mejorar la eficiencia de sus operaciones, descubrir nuevas oportunidades de negocio y perfeccionar sus programas de marketing y ventas, entre otros beneficios tangibles. En última instancia, esto puede conducir a una ventaja competitiva sobre otras empresas del sector. Es por esto que tantas empresas hoy en día ofrecen puestos relacionados con la Ciencia de datos, en sus múltiples posibles posiciones.
Hay muchas, pero ¿cuáles serían las ventajas fundamentales de la ciencia de datos en el ámbito empresarial?
Uno de los roles centrales de un científico de datos es analizar y estructurar los datos empresariales para obtener conocimientos más precisos sobre la organización. Son muchas las cosas que se pueden abordar y mejorar, aunque destacaría estas tres:
- Potenciar la capacidad predictiva y optimizar la toma de decisiones. Cuando una empresa invierte en la organización de sus datos, puede aprovechar las capacidades del análisis predictivo con el fin de prever eventos futuros. Esto permite tomar decisiones en el presente que repercutirán positivamente en el futuro de la empresa. Igualmente, la ciencia de datos permite mejorar el proceso de toma de decisiones, mediante la creación de herramientas que permiten visualizar datos en tiempo real, brindando a los directivos una mayor agilidad.
- Impulsar el marketing y las ventas. Hemos pasado por el marketing de transacciones, el relacional, y empezamos ya a introducir los datos dentro de sus bases. En la actualidad, el concepto de «marketing de datos» es omnipresente, ya que solo a través de los datos podemos ofrecer soluciones, comunicaciones y productos que se adapten a las expectativas de los clientes. Los científicos de datos pueden integrar datos de múltiples fuentes, proporcionando conocimientos aún más precisos.
- Facilitar la interpretación de datos complejos. La ciencia de datos es una herramienta poderosa para analizar y comprender datos complejos de negocios y del mercado. Dependiendo de las herramientas utilizadas para recopilar datos, es posible combinar información de fuentes físicas y virtuales para obtener una visión más completa.
¿Qué es una Data Scientist?
Según RANDSTAND
… «El data scientist es el profesional que aplica sus conocimientos de matemáticas, estadística y programación para recopilar, extraer, procesar y analizar información proveniente de enormes bases de datos, la mayor parte de los cuales están desestructurados. El objetivo de su trabajo es sintetizar la relevancia de toda esa información. El data scientist ejecuta un método científico a partir de la evolución del perfil conocido como analista de datos. La diferencia respecto a este es que el data scientist no analiza una única fuente de datos, sino múltiples fuentes y con formatos muy diferentes.
Rol del Data Scientist
Según un artículo publicado en la revista científica y especializada en tecnología Xataka, el rol del data scientist está de moda porque hoy se necesita más que nunca no solo el mejor talento, sino también datos. Lo que antes estaba circunscrito sólo al ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, ahora vale para casi cualquier tecnología. De manera que todo tipo de empresas necesita de un perfil especializado, bien formado y con relativa experiencia en el área del data scientist y que cumpla con los siguientes roles:
- Extracción de enormes volúmenes de datos de orígenes diversos.
- Depuración y limpieza de los datos para descartar información irrelevante.
- Manejo de sofisticados softwares de análisis, machine learning y programas de estadística.
- Preparación de datos para su uso en modelos prescriptivos y predictivos.»
