En muchos artículos, white papers y videos encontraras la definición de "la cultura de datos" y sus beneficios, hoy no me quiero concentrar en detallar dicha definición, pero si en destacar 4 aspectos fundamentales para construirla.
La mayoría de las personas relacionan la analítica de datos o la ciencia de datos con la matemática y la estadísticas, aunque en la vida real es mucho más que esto. Cuando la ciencia de datos surgió por primera vez como oficio, era una combinación de tres conjuntos de habilidades diferentes: ciencia, matemáticas y arte.
De mano a la gran adopción de los procesos de transformación digital digital, esta aumentando de una manera significativa la demanda de profesionales especializados en tecnologías como el Big Data, ciencia de datos o la Inteligencia Artificial a un ritmo que el mercado laboral no es capaz de satisfacer.
Todas las organizaciones tienen grandes oportunidades en proyecto de analítica, pero encontrar el equipo correcto y los casos de uso adecuado en muchas ocasiones son el gran reto.
En la era de realizar análisis o analítica de datos mediante herramienta de autoservicio, la alfabetización de datos es una prioridad cada vez mayor. Hoy es importante entender que para ayudar a las personas a comprender mejor sus datos se necesita más que de cursos de capacitación.
En este articulo quiero dar una visión resumida de las mejores prácticas para estructurar y administrar un equipo de ciencia de datos y los ejecutivos a los que un equipo puede reportar en una organización.
