¿Cómo definir la evolución del papel del CAO?

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La ciencia de datos es una nueva carrera que está en el top de los estudios, pero las empresas todavía no entienden que es un concepto que requiere de mucha planificación, ni están muy seguras de cómo usar a estos profesionales.

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En el reciente estudio: 25 mejores trabajos en los Estados Unidos para el 2016 informe, publicado por Glassdoor, aparece la profesión de científico de datos (CAO, Chief Analytics Officer) como la carrera número uno, pero no sólo aparece en la parte superior de la lista de tecnología. Superó todas las industrias.

El informe cita 1 736 aperturas en el campo, un salario base promedio de US$ 115 840 y una puntuación de empleo general de 4.7 de un total de 5, que son todas las estadísticas prometedoras para esta carrera de rápido crecimiento. Sin embargo, el crecimiento acelerado de los trabajos de los CAO ha sido recibido con una grave falta de candidatos cualificados. Y las empresas que contratan a científicos de datos a menudo no tienen idea de cómo utilizar eficazmente sus habilidades.

De hecho, el Instituto McKinsey Global analizó los datos grandes a través de casi todas las industrias y encontró que a partir de 2009, casi todas las empresas con más de mil empleados en los Estados Unidos, un promedio de 200 TB de datos almacenados, y eso fue hace seis años. La minería de datos ha aumentado significativamente desde 2009, ya partir de 2016, todas las compañías de tecnología acumulan grandes cantidades de datos sobre los usuarios. El estudio también reveló que en 2018, los Estados Unidos podría enfrentar una brecha de talento de entre 140 000 y 190 000 trabajadores de la ciencia de datos calificados.

Tye Rattenbury, director de ciencia de datos en Trifacta, ha visto el papel del científico de datos evolucionar a medida que las empresas encuentran la manera de utilizar correctamente estos empleados. En lugar de contratarlos, las empresas tienen que entrar en una estrategia de datos con un plan claramente desarrollado para sacar el máximo provecho de su inversión, dijo Rattenbury.

Definir la descripción del trabajo

Las expectativas de un científico de datos son no sólo para gestionar los datos, sino también para interpretar los datos y comunicar eficazmente a los demás. Pero la mayoría de los científicos de datos están atrapados en el modo de mantenimiento de la organización y selección de datos, en lugar de invertir tiempo en analizar la data, explicó Rattenbury.

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“Al igual que con todas las cosas nuevas e interesantes, hay una gran ambigüedad en torno a lo que es posible y cuáles son las mejores prácticas en realidad. Los grandes ganadores (tanto a los científicos de datos individuales y las empresas que los emplean) tendrán la disciplina para ver a través del bombo y afinar en las actividades que se pueden hacer y agregar valor”, dijo.

Aaron Beach, científico de datos en SendGrid, explicó que el mejor enfoque para la construcción de un papel de la ciencia de datos o departamento no es uno que atasca a los científicos abajo con la sobrecarga de información, sino que en su lugar se construye en torno a cómo debe ser analizado el beneficio de la empresa de datos. “La estrategia debe ser definida en términos de un proceso para la cantidad de datos en bruto que se traduce en información útil para los tomadores de decisiones, no en términos de que si los datos en bruto son o no útiles”, explicó.

Otra manera en que las empresas pueden sacar más provecho de sus científicos de datos es centrarse en la construcción del departamento de una manera que no sólo refleja las altas expectativas de los datos, sino que esté basada en las necesidades reales de la empresa. Por ejemplo, una empresa debe saber antes de que comience el proceso de contratación la cantidad de datos científicos que necesitará su negocio, pero que no puede ser determinado sin tener primero una estrategia clara que describa qué datos se necesitan y cómo debe ser traducido.

Un enfoque coordinado

La ciencia de datos es un campo nuevo y es probable que la mayoría de los científicos de datos tienen un fondo que incluye conocimientos de análisis estadístico, de dominio y de negocios o de codificación, según Rattenbury. Pero también señaló que el hecho de que pueden hacer todas estas cosas, no necesariamente significa que deban hacerlo. Por el contrario, usted debe centrarse en la creación de un enfoque más coordinado con varias personas expertas.

“En la mayoría de los negocios, la variedad de los datos y la variedad de posibles aplicaciones de los datos hacen necesario un esfuerzo de varias personas que se logra mejor cuando las personas adquieren funciones especializadas”, dijo Rattenbury.

Dijo que hay dos lugares donde los científicos de datos puede brillar en un negocio, y dónde deben centrar la mayor parte de su tiempo y energía. La primera de ellas, de acuerdo con Rattenbury, es alrededor de la ingestión de datos en bruto o de creación de datos. Eso significa que sus científicos de datos científicos deben enfocar sus habilidades en la búsqueda de la forma más útil para utilizar los datos y las mejores formas de almacenar y gestionar los datos. La segunda es estar mirando cómo los datos pueden beneficiar a la empresa, lo que los presupuestos necesitan para lograr los objetivos de negocio y utilizar data para empujar el proceso automatizado dentro de la empresa”, agregó Rattenbury.

No se vuelven codiciosos

Las empresas también deben evitar ser codiciosos con los datos, porque la idea de demasiado de algo bueno, sin duda puede aplicarse a los datos.

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“Ellos pueden estar recogiendo más datos de los que tienen la capacidad de explorar y evaluar. Una manera de resolver este problema es ser más selectivos acerca de qué datos se analizan”, explicó Rattenbury.

Y debido a que los datos es un nuevo concepto en el negocio, Rattenbury recomendó un enfoque flexible a una estrategia de datos, que considera lo que debería cambiar a medida que avanza con una nueva iniciativa de datos. De esta manera, las empresas pueden tener en cuenta lo que funciona, lo que no funciona, que son los actores clave y el valor atado a los puntos de datos específicos. Sin embargo, la priorización de datos de esta manera no es sólo una tarea para los científicos de datos, dice, se trata de una tarea que debe incluir a todos en la empresa.

Los científicos de datos no pueden predecir o conocer qué datos necesitará cada departamento, por lo que la aplicación de estrategias eficaces de datos tienen que ser una tarea de toda la empresa, no un esfuerzo individual.

Un enfoque realista

Si bien es bueno tener un enfoque coordinado en su lugar, también tiene que ser realista, sin embargo, como señala Rattenbury, la mayoría de las empresas no tienen un plan en marcha para los científicos de datos que contratan. Las empresas no deben tratar de cortar las esquinas o ahorrar dinero en la construcción de una estrategia basada en los datos, ya que los datos son más que otra de las iniciativas de negocios, es el futuro de la empresa.

Por ejemplo, si su negocio es pesado de datos, es posible que tenga que contratar a personas dedicadas a la gestión de datos, y otros que tienen la tarea de analizarlo, en lugar de esperar uno o dos científicos para hacer todo ellos mismos. Es posible que tenga que contratar a más personas en última instancia, de lo que anticipábamos, ya que los datos no pueden ser gestionados y analizados por sólo una o dos personas. Si desea obtener el máximo provecho de sus datos, es necesario el presupuesto y los recursos humanos.

Esto podría significar separar la ciencia de datos de TI, de acuerdo con Rattenbury. Eso no quiere decir que deben estar completamente separados, sino que deben trabajar en equipos coordinados, más que el mismo equipo.

“En términos generales, es mejor si TI y las organizaciones dedicadas a datos no presenten información el uno al otro. Deben ser organizaciones pares rodando hasta una organización central que pueda coordinar sus esfuerzos”, aclaró.

Las empresas tienen que entender que los datos no son un concepto simple. Es un concepto que requiere de mucha planificación, dedicación y recursos para prosperar.

“Los datos son la clave para una comprensión más profunda. Ciertamente habrá empresas rezagadas que con el tiempo se encontrarán luchando para ponerse al día con sus compañeros. El saldo clave aquí es la cantidad de recursos para poner en evolución y la mejora de su uso de los datos frente a lo que necesita para seguir siendo competitivos “, finalizó Rattenbury.

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