Si estás leyendo este artículo es porque posiblemente ya tengas claras algunas ideas relacionadas con la era del Data Science y más recientemente del Big Data. 

De lo que quizá no seamos tan conscientes es de la importancia, no tanto de las propias tecnologías, sino de las necesidades de contar con perfiles adecuados, que aporten el talento clave.

Esta idoneidad de perfiles viene definida por la capacidad necesaria para acometer las numerosas tareas que vienen demandando los nuevos contextos de la transformación digital de las empresas y la digitalización de nuestras sociedades, debido en gran parte al importante auge de las redes sociales, pero también por la democratización del acceso a la tecnología a bajo coste. 

El valor de los datos

En unos modelos sociales en los que prima la inmediatez, todo se vuelve online y la consecuencia directa es una explosión exponencial de generación de datos, algunos relevantes y otros menos.

En este contexto de exceso de datos se suele apelar sin miedo a equivocarse al Big Data, como panacea que resuelve y pone en valor cualquier fuente de datos, en ocasiones incluso cuando los propios datos ni siquiera encajan en la definición de Big Data.

Si en cualquier otra dimensión del ámbito humano, la clave son las personas, en este caso, el equipo de profesionales que sea capaz de descubrir el valor de los datos, pequeños o grandes, a través de habilidades, todavía lejos de ser simuladas por procesos digitales, obtendrá el éxito. Por tanto, aquellos expertos o profesionales que tengan en sus manos el verdadero potencial y el talento para conseguir cambiar el entorno que les rodea, generando valor, convertirá a la tecnología en un mero instrumento relegado a un segundo plano.

¿Realmente necesito contratar un Data Scientist?

Esta puede que sea la pregunta clave que toda empresa se plantea antes de embarcarse en un proyecto de Data Science. Sin embargo, puede que no sea la primera. Si no tenemos clara la respuesta es porque quizá tampoco hayamos acertado con la pregunta.

En la mayoría de los casos, si decidimos reutilizar nuestro propio equipo de desarrollo unido al apoyo externo de consultores experimentados, podremos obtener mayores éxitos en menos tiempo, que si optamos por embarcarnos en la creación de un equipo de Data Science desde cero.

Análisis inteligente de datos y automatización de procesos

Una empresa debería analizar con tiempo de antelación, sus procesos internos y buscar aquellos procedimientos que se realicen de forma frecuente y consistente, es decir, estudiar aquellos procesos repetitivos que consuman demasiados recursos.

De estos procesos, lo ideal sería por un lado, buscar aquellos que planteen problemas concretos y bien definidos y por otra parte, que los datos disponibles puedan argumentar de forma sólida la decisión a tomar.

Aún cuando buscar las causas de la felicidad de nuestros clientes puede resultar una labor emocionante y llena de potencial, debemos ser autocríticos y saber valorar, que probablemente sea más coherente, identificar las causas que llevan a la pérdida de un cliente. Ambos problemas son similares, e incluso realizables, pero hay más posibilidades de éxito y de mayor retorno de inversión a corto plazo en el segundo planteamiento.

Toma de decisiones basadas en datos

En general, obtendremos mayor valor en aquellos procesos donde las decisiones sigan reglas complejas o difíciles de diseccionar. Puede que incluso en estos casos ni siquiera podamos ofrecer una solución completa, pero al menos sí, aportar métricas que ayuden a tomar dichas decisiones de forma menos arbitraria y siguiendo un proceso de aprendizaje continuo, que ayude a optimizar el rendimiento, minimizar las pérdidas y mejorar los resultados.

Si después de esta expedición introspectiva detectamos que tenemos uno o varios procesos, que de forma evidente podrían beneficiarse de la aplicación de técnicas de Data Science, entonces la necesidad se torna mucho más evidente y deberemos plantearnos cómo llevar a cabo nuestro proyecto.

Tanto si decidimos crear nuestro propio equipo como si subcontratamos a una empresa especializada que nos ayude a librar con éxito este gran reto, nos encontraremos ante una herramienta repleta de potencial para transformar digitalmente nuestra empresa.

 

Articulo escrito por:


 

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José Barranquero

Responsable de Data Science e Inteligencia Artificial

 

Mi experiencia como Data Scientist me ha demostrado que son las personas, a través de la gestión adecuada del talento y la empatía con las necesidades del cliente, lo que diferencia claramente un proyecto de éxito. Mi principal objetivo en Izertis es ayudar a nuestros clientes a revalorizar todo el potencial de sus datos, optimizando sus procesos y extrayendo el conocimiento que los haga más eficientes y competitivos.

 

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[Whitepaper] Diferencias entre Data Science y Big Data
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