En plena revolución del Big Data, los Data Scientist o científicos de datos se han convertido en uno de los perfiles más demandados por las organizaciones, ya que sus funciones dentro de ellas se encaminan a múltiples objetivos y para todos los sectores. Desde optimizar el ciclo de ventas a optimizar las infraestructuras de una “utility” entre otros.

El buen funcionamiento de las organizaciones en todos los sectores se fundamenta cada vez más en el estudio de grandes cantidades de datos, conocidos como Big Data, que proporcionan información valiosa para tomar las decisiones correctas que posicionen a la empresa en el mercado.

Esta multitud de datos en distintos formatos son importantes fuentes de información. Ahora estamos evolucionando desde la preocupación técnica de qué hacer con tal volumen de datos, a poner el foco en qué pueden descubrirnos. Crear valor a través de esta información se ha convertido en la “nueva economía”. Y, en este nuevo escenario surge un perfil necesario: El científico de datos o “Data Scientist”, que trabajará de la mano de herramientas como Microsoft Power BI.

 

DIFERENCIAS ENTRE “BUSINESS INTELLIGENCE Y DATA SCIENCE”

 

Existen diferencias entre las técnicas de “Business Intelligence” y la ciencia de datos o data Science, algunos consideran la segunda como una evolución de la primera, y otros aseguran que son fenómenos distintos pero conectados.

La ciencia de datos o “Data Science” consiste en un conjunto de técnicas que permiten extraer nuevas ideas de complejos volúmenes de información. Por otro lado, ·la inteligencia de negocio” se ha venido centrando en la gestión y presentación de informes sobre los datos existentes para el seguimiento por parte de la empresa, informes descriptivos que cuentan lo sucedido.

En cambio, la ciencia de datos aplica herramientas y algoritmos avanzados de análisis que generan información “predictiva” por tanto nos muestran lo que sucederá cuando se cumplimente un modelo determinado.

También existen otras diferencias entre un analista tradicional y un científico de datos. El primero trabaja con un amplio volumen de datos, pero manejable y normalmente estructurado.

Por su parte, el científico de datos trabaja con un volumen tal que el primer desafío al que se enfrenta es el de la propia gestión de la información, no por la cantidad si no por la variedad de fuentes y formatos con los que opera, en muchas ocasaiones se utiliza Microsoft Power BI. Por contar con una serie de características técnicas que facilitan el trabajo.

 

PROFESIONALES EN ALTA DEMANDA DE EMPLEO

 

Habiendo contemplado el paradigma actual, no es de extrañar que las universidades estén desarrollando programas interdisciplinarios para preparar a la próxima generación de científicos de datos, esta preparación incluye un conocimiento profundo en matemáticas, estadística como punto de partida para desarrollar los métodos científicos y algoritmos que estos profesionales utilizan para componer los modelos predictivos.

Las proyecciones hablan de una demanda de entre 144.000 y 190.000 expertos en analytics, así como de 1,2 millones de profesionales capacitados para tomar decisiones en base a grandes volúmenes de datos.

 

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