Cómo definir correctamente el rol del científico de los datos

En el último informe Glassdoor sobre los 25 mejores trabajos en Estados Unidos, el número uno corresponde al científico de datos. Sin embargo, esta demanda ha llegado en un momento de alarmante escasez de candidatos cualificados. Y, además, las empresas que contratan a científicos de datos, a menudo, no tienen ni idea de cómo utilizar eficazmente sus habilidades.

De hecho, McKinsey Global Institute, que analiza el volumen de datos que atesoran casi todos los sectores, fijó en el año 2009 una media de 200 TB de datos almacenados en cada una de las empresas de EE.UU. con más de 1.000 empleados. Y de eso hace ya seis años años. Desde entonces, la minería de datos ha aumentado significativamente y todas las compañías acumulan volúmenes de información mucho mayores. El estudio también revelaba que en 2018, EE.UU. podría tener que afrontar una brecha de talento de entre 140.000 y 190.000 trabajadores de esta disciplina.

Tye Rattenbury, director de esta área en Trifacta, ha observado que el papel del científico de datos evoluciona a medida que las empresas encuentran la manera de utilizar correctamente a estos empleados. En lugar de contratar a los científicos de datos y definir su rol más adelante, opina que las empresas deberían dibujar primero una estrategia de datos, con un plan claramente desarrollado, que extraiga el máximo provecho de su inversión.

Las expectativas de este tipo profesionales no son sólo las de gestionar los datos, sino también interpretarlos y comunicarlos eficazmente a los demás. En cambio, la mayoría están atrapados en un “modo de mantenimiento” (organizar y seleccionar datos, en lugar de analizarlos).

Aaron Beach, científico de datos en SendGrid, dice que el mejor enfoque para la construcción de este nuevo rol o departamento no es inundarlos de información, sino definir cómo se deben analizar éstos para lograr beneficios. "La estrategia debe definirse en términos de proceso, es decir, cómo se traducen los datos a información útil para los decisores, no en términos de volumen bruto de datos", asegura.

Otra manera en que las empresas pueden sacar más provecho de sus científicos de datos, es centrarse en construir un departamento ad hoc, pero en función de las necesidades reales de la empresa. Por ejemplo, saber, antes de que comience el proceso de contratación, la cantidad de expertos que necesita pero no puede calcularlo sin tener una estrategia clara de qué datos necesita y cómo quiere manejarlos.

En definitiva, las empresas tienen que entender que los datos no son un concepto simple, requieren  mucha planificación, dedicación y recursos para extraer valor real de ellos.