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El Data Scientist, el Leonardo da Vinci del Big Data

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Con siempre más empresas utilizando Big Data, la demanda de especialistas en análisis de datos (conocidos como Data Scientist) que sepan cómo dominar el tsunami de información, encontrar dentro de él patrones y sacar conclusiones y tendencias, está creciendo.

Sin embargo, el perfil del Data Scientist todavía no está del todo definido. Representaría una evolución (o más bien una revolución) del perfil de analista de datos o de negocio. La formación es similar, con una sólida base típicamente en informática, modelado, estadísticas, análisis y matemáticas.

Entonces, ¿qué es lo que caracteriza el Data Scientist?

  • En primer lugar, los ya mencionados conocimientos en matemáticas y estadísticas, que le permiten utilizar las nuevas herramientas de manejo de grandes conjuntos de datos
  • En segundo lugar, una curiosidad extrema, propia de un científico y que lo empuja a buscar interpretaciones y tendencias más allá de la apariencia.
  • Sin embargo, a diferencia de un científico puro, el Data Scientist posee una fuerte visión para los negocios; esto  le permite seleccionar aquellos resultados que tienen más valor para la organización.
  • Finalmente, es necesaria una gran capacidad de comunicación, fundamental para presentar y transmitir los descubrimientos a la dirección de la empresa, de una manera que pueda influir en cómo esta se acerca un reto empresarial.

Por presentar este perfil tan poliédrico, el Data Scientist ha sido descrito como “mitad analista, mitad artista”. Anjul Bhambhri, vicepresidente de productos de Big Data en IBM, afirma que “un Data Scientist es alguien que es curioso, que puede mirar a los datos y detectar tendencias. Es casi como una personalidad del Renacimiento con gana de aprender y traer cambios en una organización”.

Mientras que un analista de datos tradicional mira los datos de una sola fuente (un sistema de CRM, por ejemplo) el Data Scientist explora y examina datos de diferentes orígenes. Navegará a través de todos los datos con el objetivo de descubrir características y tendencias ocultas, que pueden proporcionar una ventaja competitiva o resolver un problema de negocio urgente. El Data Scientist no se limita a recoger e informar sobre los datos, sino que también los observa desde muchos ángulos, determina que significan, para luego recomendar maneras de aplicarlos a las decisiones de negocio.

El Data Scientist es fundamental para poner en valor el Big Data y las empresas están conscientes de ello. En los mercados extranjeros más a la vanguardia, como por ejemplo EEUU, actualmente la demanda para este perfil es tan alta que solo se puede cubrir un 20% de esta. McKinsey calcula que, para 2018,  EEUU podría enfrentarse a una escasez de unos 190 mil profesionales con habilidades de análisis, así como de unos 1,5 millones de gestores y analistas con el know-how para utilizar el análisis de grandes datos para tomar decisiones efectivas.

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