El datascientist

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Los temas propuestos para la reflexión en este tercer post son muy heterogéneos. Por ello, una de las pocas cosas que he podido sacar en común aparte de la disrupción digital es que todos producen una cantidad ingente de datos.

Pienso, a su vez, que actualmente vivimos en la época de la (des)información ya que es cierto que existe una cantidad ingente de datos generada cada día, pero, ¿cuántos de estos datos son aprovechables? ¿De verdad diferenciamos el valor de entre el ruido?

Por ello he decidido dedicar este post a explicar un poco cuáles deberían ser las funciones de uno de los perfiles profesionales más buscados en la actualidad, el data scientist o científico de datos. Además, tiene bastante que ver con el trabajo que estuve desarrollando durante mi proyecto fin de grado. Por tanto, trataré de definir a este profesional y al entorno al que se enfrenta desde mi experiencia en el ámbito.

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El dato, la materia prima de la nueva Industria 4.0

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descargaEste tercer y último post, lo voy a enfocar de una manera algo distinta a lo que he venido haciendo en los anteriores post. En este sentido, dada la gran información que he tenido que sintetizar y dado que los diferentes textos que he leído tenían unas temáticas tan diversas, me centraré en destacar los puntos comunes que he ido encontrando y dar mi particular punto de vista acerca de los mismos.

En las diferentes lecturas que he ido analizando, todas ellas tienen una cosa en común: el dato. Desde mi punto de vista, en la sociedad de la información en la que vivimos el dato es el activo más importante de las compañías y muchas veces se desconoce el grandísimo potencial que este tiene.

El dato, se ha convertido en la piedra angular de toda organización y por ende, cualquier organización que se precie, debe contar con unas estrategias de negocios y de IT, que sepan aprovechar, explotar y gestionar los datos para obtener el conocimiento. En pocas palabras, el dato es la materia prima que genera el valor añadido en el mundo empresarial.

La primera problemática en este sentido, viene por la incapacidad de saber explotar estos datos. En la lectura (Las organizaciones sacan poco partido a su información”), hacía referencia a que no se sacaba provecho de los datos, pero en realidad lo que los directivos desconocen es que un dato sin su contexto, indicadores, etc … no tienen ningún potencial. De la misma forma que un diamante en bruto (el dato), hasta que no se consigue pulir, no obtiene el valor final, el conocimiento.

Por eso, es muy importante desde mi punto de vista el rol vital que juega el Data Scientist. El data scientist, es la figura que sabe explotar los datos presentes en las empresas; dotando de indicadores y marcadores a los datos para obtener información y dotando a ésta de un contexto determinado para saber qué conocimiento se puede extraer.

Para poder llevar a buen puerto estas iniciativas, es necesario que el ingeniero de datos tenga unos altos niveles de formación que le permitan usar las herramientas de una forma adecuada.

Es paradigmático el caso de las compañías que intentando sacar provecho de la información, invierten grandes cantidades de dinero y recursos a IT, sin tener una formación adecuada de las herramientas y sin tener un rumbo y estrategia fijados. En este caso, el fracaso no viene por invertir en IT, sino en no haber fijado unos objetivos iniciales para esa inversión.

En resúmen, los ingenieros de datos son importantes pero siempre hay que tener presente que su función es acompañar a los procesos de negocio para mejorarlos. En el caso de que un directivo piense que el Big Data y el data science es la panacea y que gracias a ello conseguirá resolver todos los problemas, verá como su iniciativa está abocada al fracaso desde el inicio.

Una de las tecnologías que más potencial están demostrando tener es el IoT. El IoT, permite recabar datos que antes parecían imposibles de obtener. Esta tecnología junto a una extensa red de comunicaciones y el uso de innovadoras tecnologías como el 5G, hace posible el tener un amplio abanico de fuentes de información heterogéneas.

Siguiendo con este razonamiento, se podría pensar que cuantos más datos se tengan en la empresa, mejores resultados se podrán obtener o que mayor conocimiento se podrá extraer. No obstante, este postulado falla en un principio esencial, el dato debe responder a la  pregunta ¿con qué fin necesitamos este dato?. Por lo tanto, muchos de los datos que recogemos podríamos filtrarlos y quedarnos solo con aquellos datos que realmente puedan tener un potencial futuro.

Para ello, me baso en lo que ya he explicado anteriormente, la clave del éxito radica en tener unas estrategias bien definidas que permitan hacer un uso razonable de los datos. En caso contrario, podríamos tener demasiada información de ciertas áreas de la empresa y demasiado poca de otras. O algo aún peor, si la cantidad de fuentes es muy diversa y no se realiza una gestión adecuada, es posible que se pierda la relación existente de los datos.

En definitiva, las compañías empiezan a entender el potencial que tiene la información en sus procesos organizativos pero aún muchas de ellas carecen del conocimiento y formación necesarias para poder explotar esta información. Además, muchas de ellas al carecer de este conocimiento, no son capaces de definir unos objetivos adecuados y unas estrategias que hagan posible el logro de estos objetivos.

Business Intelligence, mucho más que un “Buzz”

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El término de Buzz es un neologismo acuñado en la era de la web 2.0 y es una palabra onomatopéyica que trae a la mente el zumbido de un grupo de abejas y tiene el significado de indicar el ruido, la “charla” que las redes sociales y más generalmente, la red, puede generar sobre un tema, a través del boca a boca.

Tagcloud-OSBIBuzz es por lo tanto “compartir, el intercambio de opiniones e información”.

Cuando un término técnico entra en “buzz” ocurre que las definiciones cambian y el significado real se puede perder. Este es probablemente el caso del término “Business Intelligence”, o BI. Desde que se acuñó, las nuevas tecnologías han ampliado enormemente nuestra comprensión de BI y cómo las empresas pueden obtener ventajas de sus datos y su representación.

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