¿Quién está en el equipo de datos de tus sueños? – La estructura óptima del equipo de datos

Hoy en día, la mayoría de las empresas comprenden la importancia de aprovechar los datos y transformarlos en conocimientos prácticos que agreguen valor al negocio. Sin embargo, muchas empresas todavía están estancadas a la hora de poner esto en práctica. ¿Cómo se moviliza un equipo de ciencia de datos? ¿Y cuál es la estructura óptima del equipo de datos? Tenemos las respuestas.

Científicos de datos

No se puede gestionar un equipo de datos exitoso sin científicos de datos. Los científicos de datos analizan e interpretan datos digitales complejos para ayudar en la toma de decisiones comerciales. Aunque el científico de datos es todavía una función relativamente nueva, los científicos de datos han existido en muchas formas desde hace varios años. Con la era del Big Data y el actual auge de los datos que estamos experimentando, el número de científicos de datos ha aumentado rápidamente. Esto se debe principalmente a dos factores.

En primer lugar, la esfera de datos global (la cantidad de datos que creamos, capturamos, copiamos y consumimos globalmente) está aumentando exponencialmente. Como colectivo, generaremos más datos en los próximos tres años que en los últimos 30 años. Más datos significa que se necesitan más expertos en datos, como científicos de datos, para analizarlos. Los datos respaldan esto; El número de científicos de datos se ha duplicado en los últimos cuatro años.

En segundo lugar, nuestra capacidad para analizar datos ha mejorado enormemente durante la última década e incluso en los últimos años. Las herramientas, técnicas, soluciones y procesos de análisis de datos ahora están muy refinados y, como resultado, generan importantes beneficios para las empresas.

El rol de científico de datos incluye las siguientes responsabilidades y más:

• Creación de servicios que automaticen los procesos de negocio. Por ejemplo, calificación de riesgos en finanzas, optimización de políticas de precios en seguros o mejora de los procesos de control de calidad en la fabricación.
• Extraer información oculta de los datos para ayudar a las personas en la toma de decisiones. Por ejemplo, la detección de cáncer en imágenes de tomografía computarizada o la mejora de los entornos urbanos mediante la utilización de la dinámica del tráfico y el análisis de imágenes satelitales.
• Trabajar en estrecha colaboración con la empresa para identificar problemas y patrones en los datos y proponer soluciones.
• Utilizar herramientas de aprendizaje automático, técnicas estadísticas e inteligencia artificial para crear soluciones.
• Probar y determinar los mejores modelos de minería de datos para diferentes proyectos.
• Creando informes claros.

¿Qué habilidades son esenciales para los científicos de datos?

Si está contratando científicos de datos para su empresa, debe buscar candidatos con las siguientes habilidades:

• Una sólida experiencia en programación, estadística y aprendizaje automático.
• Excelente resolución de problemas, pensamiento crítico y habilidades analíticas.
• Habilidades excepcionales de comunicación y presentación. Los científicos de datos deben poder trasladar sus hallazgos al negocio de una manera que respalde y fomente una mejor toma de decisiones.
• Buena atención al detalle
• Habilidades de impulso, resiliencia y pensamiento creativo. Los científicos de datos deben poder trabajar con una supervisión mínima pero liderar continuamente iniciativas de ciencia de datos.

Ingenieros de datos

Los ingenieros de datos son una parte crucial de cualquier equipo de ciencia de datos. El objetivo principal de los ingenieros de datos es crear una infraestructura que permita la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento de datos de forma eficaz. Deben poder desarrollar soluciones escalables que garanticen la captura de datos de alta calidad, entre otras cosas. La gente suele utilizar los términos científico de datos e ingeniero de datos indistintamente, pero son roles distintos. Se puede considerar a los ingenieros de datos como ingenieros de software, pero con un enfoque específico en los datos. Su tarea principal es transformar los datos a un formato que pueda analizarse fácilmente, y lo hacen manteniendo, desarrollando y probando la infraestructura. Trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos y son los principales responsables de diseñar soluciones para los científicos de datos. En pocas palabras, los ingenieros de datos permiten a los científicos de datos hacer su trabajo.

Más allá de lo anterior, los ingenieros de datos hacen lo siguiente:

• Crear y mantener una arquitectura de canalización de datos.
• Implementación de soluciones de aprendizaje automático en entornos de producción
• Escriba el código para soluciones de datos con la ayuda de científicos de datos y DevOps.
• Cree soluciones óptimas de extracción o transformación de datos utilizando SQL, AWS y otras tecnologías.
• Mantenga los datos segregados y seguros
• Documentar las asignaciones de origen a destino.

¿Qué habilidades son esenciales para los ingenieros de datos?

• Sólida experiencia en desarrollo de software y un profundo conocimiento de bases de datos y algoritmos.
• Conocimiento profundo del proceso de desarrollo de datos (debe poder integrar y separar fuentes de datos para transformar, mapear o producir nuevos productos de datos)
• Comprender las soluciones de almacenamiento de datos, modelado de datos, modelado predictivo, herramientas ETL, estadísticas y matemáticas, y aprendizaje automático.
• Fuertes habilidades de comunicación.

Los roles anteriores capturan las responsabilidades principales dentro de un equipo de datos; sin embargo, la lista no es exhaustiva. Siempre es una buena idea combinar el equipo de ciencia de datos con un conjunto diverso de profesionales. Por ejemplo, los profesionales con MBA y experiencia en estadística son una gran incorporación a cualquier equipo de datos porque tienen sólidas habilidades transferibles. Los profesionales de estos orígenes se destacan en la definición de problemas comerciales y el desarrollo de soluciones mediante el uso de datos. De manera similar, un especialista resiliente con un doctorado en física o una disciplina matemática relacionada también tendrá sólidas habilidades técnicas para la resolución de problemas y podrá crear soluciones elegantes a problemas complejos.

Especialistas en Inteligencia de Negocios

Los especialistas en inteligencia empresarial definen indicadores clave de rendimiento (KPI) en función de los requisitos comerciales. También utilizan paneles de control para crear visualizaciones detalladas que ayuden a los responsables de la toma de decisiones empresariales a comprender los datos y los KPI. En pocas palabras, los especialistas en inteligencia empresarial convierten datos fríos en un formato que las personas pueden entender fácilmente, sin importar su origen. Los datos sólo son útiles si se comprenden y, sobre todo, deben ser accesibles a quienes toman las decisiones clave.

Las principales habilidades de los especialistas en inteligencia empresarial son:

• Habilidades analíticas
• Comprensión de los requisitos comerciales.
• Conocimientos de ETL, SQL, Tableau, Looker.
• Buen conocimiento de las metodologías de visualización (cómo hacer que los datos sean comprensibles y digeribles de un vistazo, uso eficaz del color, etc.).