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.
La ciencia de datos como servicio (DSaaS) es una forma de subcontratación que implica la entrega de información obtenida de aplicaciones analíticas avanzadas ejecutadas por científicos de datos en una empresa externa a clientes corporativos para su uso comercial.
Un proveedor de DSaaS recopila datos de los clientes, los prepara para el análisis, ejecuta algoritmos analíticos y devuelve los hallazgos generados por los algoritmos a los clientes.
Uno puede fácilmente puede tener la noción de que estar basado en datos (Data-Driven) realmente se trata de máquinas y tecnología. La realidad es que, para lograr avances sustanciales, los responsables de la toma de decisiones también deben adoptar el lado humano de la ecuación. Me refiero a Ciencia + Arte (Lado humano)
La frase "Los datos son un recurso esencial para el funcionamiento de las empresas" se ha convertido en una especie de cliché . todo lo anterior se traduce en que los datos deben de aprovecharse y convertirse en conocimientos y ventajas competitivas.
Según el «Informe de empleos emergentes» de LinkedIn en Estados Unidos, los científicos de datos tuvieron el tercer mayor crecimiento en el año 2020, con un 37 %, y han estado en la cima del informe durante los últimos tres años. Eso los pone a ellos, y las habilidades de ciencia de datos, en gran demanda.