NEGOCIOS INTELIGENTES
El continuo avance de nuevas tecnologías y la necesidad de las compañías de aplicar analítica de datos en sus procesos, ha requerido de profesionales con habilidades en distintos campos como matemáticas, estadística, TI y negocios. Entre esos, destaca el perfil de data scientist (DS). Cada individuo genera una cantidad inmensa de datos, incluso al estar dormido. Acciones simples como una visita al cine, una transacción bancaria o información generada por el uso de la televisión o el celular, ofrecen datos que, junto a información de tipo “tradicional” como una transacción bancaria o el comprar en el supermercado nos permiten tener un cúmulo de datos que al ser analizados por un equipo de data scientist, podrían generar cambios positivos e incluso contribuir significativamente al éxito de una compañía. Un data scientist no es un perfil que las empresas deban incorporar en el futuro, sino un profesional que ya debe estar presente. Sin duda, la información siempre se ha analizado, sin embargo, hoy con la ayuda de la tecnología así como de nuevas técnicas analíticas se puede hacer de manera diferente y mucho más completa.
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El data scientist y sus habilidades
Es un profesional que se dedica a hacer ciencia. Fundamenta su trabajo en el método científico universal: observa, experimenta, establece hipótesis, las comprueba o las deshecha. También se apoya en las nuevas tecnologías para obtener datos y convertirlos en información útil y de valor para las compañías. Un DS debe tener conocimientos y habilidades en cuatro rubros importantes: conocimientos técnicos analíticos, programación, facilidad de comunicación visual y verbal, además de la indispensable experiencia en la industria. Resulta ineludible el indicar que un data scientist no se forma de una carrera profesional en específico, es una combinación de conocimientos en matemáticas, estadística e incluso podría tener conocimiento del área TI para la adquisición de un enfoque técnico además de haber trabajado en distintas industrias como retail, banca, healthcare, etc. Es sin duda, un científico que se forma con la adquisición de experiencia en el campo de la industria, enfrentándo-
NOVIEMBRE - DICIEMBRE 2017
se y resolviendo casos de uso reales, entendiendo las necesidades del negocio. Existen compañías que se preguntan si es necesario contar con un equipo de científicos de datos. La respuesta es sí, todas las industrias producen datos de valor para su negocio. Hoy en día, muchas de las compañías más grandes y exitosas del mundo, como Danske BANK, tienen entre sus filas a un chief data officer o un chief analytics officer, posición que lidera un equipo de científicos de datos que son responsables de proponer cambios en los procesos que se traducen en ahorros significativos de tiempo y monetización, por ejemplo, la detección de redes de fraudes o la prevención de fallas de una línea de producción de la industria de manufactura. Es importante que un profesional de este rubro agregue a su formación el autoaprendizaje. Hoy en día existen varias herramientas en la red que son de muy buena calidad, representando un recurso valioso que muchos de los data scientists pueden utilizar de forma autodidacta y gratuita.