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El Centro de Estudios Superiores de Administración (CESA) publicó al cierre de año las tendencias en datos que impulsarán su manejo en 2021 tomando como referencia un informe publicado por Datacamp. Entre los puntos, se destacan todas las herramientas tecnológicas que facilitan Big Data, así como las habilidades humanas en esta materia que empezarán a desarrollarse en la academia.
Gran parte del poder de la analítica de datos está centrado en el grupo de personas que lo conforman. Premisa que también ratifica IBM en su estudio “La Ciencia de Datos es un Trabajo de Equipo” y Julia Díaz, del Innovación de Health and Energy Predictive del IIC (Instituto de Ingeniería del Conocimiento), -en el artículo “Deconstruyendo Un Analista de Datos” del BBVA Communications-, quien afirma que en este tema “no basta con dominar Excel y SQL. Lo importante aquí es el valor que aporta cada individuo”.
Se tiende a pensar que la analítica de datos solo hace referencia a laboratorios de información tediosos y en el que habitan científicos ensimismados resolviendo hipótesis, revisando data en extensas matrices. Sin embargo, algo de lo que nos podemos dar cuenta por la misma vivencia es que, los centros de analítica de datos son espacios que incitan al trabajo en equipo y en los que el engranaje perfecto resulta de la combinación de habilidades y formación interdisciplinaria de sus miembros, entre otras, en STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, por sus siglas en español), que hacen posible convertir lo que entra en valor puro para los negocios.
Tales habilidades y destrezas que forman parte de la Industria 4.0, son tan solicitadas como escasas, por lo cual entidades como el Foro Económico Mundial (Word Economic Forum en inglés) las han publicado en sus estudios con el propósito de estimularlas en la formación profesional. Estamos hablando del desarrollo de especialistas, fundamentalmente, con pensamiento crítico y gestores de innovación, apertura al aprendizaje, resolutivos, de razonamiento lógico y capacidad de análisis y evaluación. Sin duda, cuanto más ingredientes resulten de esta mezcla en el equipo del centro de datos, mejor será la calidad de los informes, los modelos predictivos y, en consecuencia, las recomendaciones estratégicas.
El equipo varía. Sin embargo, los roles de base se mantienen. Según el Centro de Investigación de Inteligencia de Negocios (CIIN), un centro de análisis de datos tiene a un Evangelista de Datos, un Analista Contextual y un Visualizador. A lo anterior, IBM en el estudio en mención, agrega a los Ingenieros y Desarrolladores. Cada uno de ellos tiene un perfil específico, que incorpora de alguna u otra forma “las habilidades del futuro”.
El Evangelista de Datos tiene una experiencia en el sector, “son de naturaleza curiosa y tienen el deseo de encontrar un nuevo uso de negocio para Big Data”, asegura el CIIN. Al ser una mezcla entre matemáticos, estadistas, con especialización sectorial y buenos comunicadores, les llaman Unicornios y, aunque están experimentando sobre el uso de los datos, también trabajan de la mano con el equipo directivo de la organización, siendo un perfil con habilidades técnicas específicas con la capacidad de aplicarlas y convertirlas en valor para los negocios.
Sin embargo, para llegar a sus análisis y alcanzar el nivel de evaluación de los datos, estos han tenido que ser recopilados, organizados y estar disponibles para la experimentación, gestión que hace un Ingeniero de Datos mediante interfases y con un alto nivel de lógica. Sus principales habilidades se centran en la informática, manejo de bases de datos y programación, pues a la final, son los responsables de construir algoritmos para facilitar el acceso al dato en bruto; como se comenta en el artículo “Y, Entonces ¿Qué es y Qué hace un Ingeniero de Datos?”, del portal CIO México.
No todo es programación. El Analista Contextual, por su parte, -en algunos casos también llamado de negocios-, le apunta a entender el significado de los datos dándoles la máxima utilidad para soportar la toma de decisiones empresariales, lo cual difícilmente es algo que el algoritmo puede hacer, como se puede inferir en el documento de IBM. Este perfil, generalmente, cuenta con habilidades analíticas, así como también de innovación y ejecución de estrategias.
Al final de la cadena está el Visualizador de datos que convierte todo esto en una hoja de ruta para entregar este valor al usuario final de manera atractiva y de fácil entendimiento. Por lo general, son constructores de marca y desarrolladores de contenido, aportando sus conclusiones de forma práctica para la toma de decisiones. Un ejemplo de toda esta gestión son los dashboard que han implementado diversos gobiernos para conocer la evolución del covid-19 en distintas partes, los cuales han permitido transmitir de manera didáctica y sencilla a todos los ciudadanos avances y deducciones para, posteriormente, tomar decisiones de política pública.
Es evidente que el más importante desafío de la revolución del Big Data es dar sentido a todo lo que se genera en el entorno digital. Por esa razón, particularmente para este año y los que vienen, las organizaciones que buscan el éxito deben estar acompañadas de un equipo de analítica de datos o un centro de analítica de datos que, con su grupo de expertos pueda aportar a la toma de decisiones estratégicas informadas en un futuro que resulta ser menos predecible. Para tal fin, hay un reto enorme, sobre todo en la conformación de equipos de alto desempeño, pues, aunque la oferta para estos perfiles continua en ascenso, la demanda aún es escasa.
