Nuevos roles en la ciencia de datos
Para poder tomar decisiones basadas en datos, es fundamental contar con herramientas que permitan llevar a cabo acciones de análisis de información y, además, tener el apoyo de profesionales que sepan cómo interpretar y ejecutar cada una de las etapas. Dentro de las dinámicas disponibles hoy en día con relación al manejo de la información, la ciencia de datos y los roles que llevan a cabo los profesionales en esta área son de vital importancia.
Por eso, en la nota de hoy queremos compartir con usted qué es la ciencia de datos, qué tipo de personas se encuentran detrás de esta disciplina y cuáles son sus roles específicos para lograr un correcto manejo de la información. De este modo, esperamos que usted encuentre conocimientos de valor y pueda aplicarlos en el manejo práctico de su negocio o empresa.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un recurso que combina múltiples disciplinas con el objetivo de analizar datos y extraer de ellos contenido de valor que pueda ser utilizado en sectores de interés. Dentro de la ciencia de datos se acopla el análisis de la información, las inteligencias artificiales, las estadísticas y diversos métodos científicos, para indagar de forma profunda sobre la naturaleza y la variabilidad de los datos que llegan a una empresa o negocio.
Adicionalmente, el data science también es un método ideal para descubrir el aprendizaje automático, crear y almacenar grandes cantidades de datos, transformar la información con el objetivo de darle una interpretación práctica y extraer conocimientos de forma automática para poder optimizar procesos. En pocas palabras, la ciencia de datos es una herramienta que permite configurar la información para moldear las relaciones y estrategias de negocios en el mundo actual.
Diferentes roles en la ciencia de datos
Además de conocer algunos ejemplos sobre la ciencia de datos que permitan entender su naturaleza, otra forma de indagar más es a través de los roles que se desempeñan dentro de ella. Por eso, a continuación compartimos con usted qué tipo de profesionales se requieren para llevar a cabo un correcto manejo de la información y en qué consiste cada uno de estos cargos.
– Analista de datos: este rol se encarga de recopilar, limpiar y disponer los datos a través de informes organizados, con el objetivo de que más adelante puedan ser almacenados y estudiados de forma selectiva.
– Ingeniero de datos: construye la infraestructura y arquitectura necesaria para recolectar, manejar, analizar y visualizar los datos en su pluralidad respectiva.
– Científico de datos: atribuye valor a los datos en sus etapas primarias a través de la interpretación y el modelado de los datos. Para lograrlo, se utilizan métodos y herramientas sofisticadas para el tratamiento de información.
– Administrador de base de datos: en este cargo la construcción y configuración de ambientes de producción de datos es esencial. Por lo tanto, el profesional debe ser capaz de mantener las bases de datos locales y en la nube de manera oportuna.
– Ingeniero de Software: debido a que los datos deben almacenarse en un espacio seguro, el ingeniero de Software debe encargarse de escribir un código escalable, confiable y de alto rendimiento.
– Arquitecto de datos: en este rol es de vital importancia canalizar los datos para optimizarlos y garantizar su rentabilidad. Por lo tanto, su principal función consiste en diseñar y mantener la base de datos para que la información pueda procesarse correctamente.
– Estadístico: los datos, una vez se cuentan limpios y organizados, deben someterse a una serie de experimentos que determinen su utilidad o enfoque. Para esto, el estadístico debe desarrollar hipótesis, llevar a cabo pruebas numéricamente soportadas y métricas de validación.
– Científico de marketing: dentro del campo de la aplicación de datos, el científico de marketing es quien se encarga de plantear estrategias, ideas y hallazgos relativos a clientes potenciales. De este modo, se puede obtener información sobre su comportamiento y las tendencias del mercado.
– Ingeniero de aprendizaje automático: una vez los datos se encuentran en un estado en el que producen resultados y generan nueva información, es importante que haya un profesional encargado de desarrollar modelos de aprendizaje automático. Esto, con el objetivo de que en un futuro se logre predecir las tendencias del mercado y se pueda garantizar la personalización de un producto o servicio.
– Business Stakeholder: es el encargado de tomar toda la información provista en cada una de las etapas descritas anteriormente, con el objetivo de crear storyboards, variables y métricas medibles, mapas de trayectoria de datos, análisis financieros y todo tipo de representaciones tangibles de la información recolectada, analizada y estudiada.
Esperamos que esta información le resulte de gran utilidad para su empresa y que junto con la ciencia de datos pueda alcanzar sus más grandes objetivos. Adicionalmente, en caso de que desee conocer cómo ejecutar de forma certera la inteligencia de negocios y obtener resultados clave para el análisis predictivo, lo invitamos a que visite nuestra página web.
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