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Big Data 21 mar 2019

Ciudadano ‘data scientist’, la revolución de la analítica

La formación de empleados en técnicas analíticas se ha convertido en una apuesta clave para lograr que las compañías puedan llegar a explotar todo el potencial de sus datos.

La capacidad analítica de las compañías es ya un elemento diferencial que marca, y marcará cada vez, más su nivel competitivo. Capgemini asegura que las empresas con una apuesta adecuada en ‘big data’ son un 26% más rentables, mientras que Bain & Company remarca que esas mismas organizaciones son hasta cinco veces más veloces a la hora de tomar decisiones estratégicas.

Paralelamente, los datos disponibles con los que pueden llegar a trabajar crecen a velocidades exponenciales. Cisco calcula que las personas, máquinas y objetos conectados a internet generarán mundialmente 600 zettabytes (ZB) de datos en 2020, frente a los 145 ZB de 2015. De hecho, la inmensa mayoría de esos 600 ZB será información efímera por naturaleza y solo un 10% (unos 60 ZB) será almacenada. Asimismo, de esos 60 ZB, solamente otro 10% de datos (es decir, 6 ZB) serán procesados y convertidos en valor para los negocios mediante analítica de ‘big data’.

¿Pero están las compañías realmente preparadas para tratar esa información? ¿De verdad disponen de los profesionales adecuados para extraer valor de esos filones de unos y ceros? De momento, el sector financiero ha sido uno de los pioneros en afrontar su transformación a través de herramientas de ‘big data’ e inteligencia artificial, lo cual requiere contar entre su plantilla con empleados que dominen el uso de estas herramientas. BBVA ha puesto la formación de sus empleados el epicentro de su estrategia de datos  con un ambicioso programa, conocido como Transcendence, con el que se pretende a capacitar a 2.000 científicos de datos, especialistas y analistas avanzados de datos repartidos por todas las áreas de negocio de todo el grupo’.

Liberar talento latente

La estrategia de formar al talento interno de las compañías para afrontar con éxito las oportunidades del ‘big data’ ha dado lugar a un perfil de empleado que ya se conoce como ‘ciudadano data science’. La consultora Gartner define este perfil como aquella persona capaz de generar oportunidades a partir de herramientas que tratan la información mediante capacidades predictivas y prescriptivas, aunque sus funciones principales dentro de la empresa estén fuera del campo de la estadística y la analítica.

La idea es detectar y potenciar las capacidades analíticas de algunos integrantes de unidades de negocio como Ventas, Marketing, Finanzas o Recursos Humanos que poseen un profundo conocimiento del negocio, así como de  la situación actual, los antecedentes y retos de sus respectivos departamentos. Una vez que conozcan las herramientas de ‘big data’ y ‘machine learning’ adecuadas, podrán complementar el trabajo que anteriormente requería la intervención de ingenieros, estadísticos, matemáticos y expertos en el dominio de negocio, aunque todos ellos seguirán siendo perfiles necesarios.

“En BBVA ya hay más de 1.200 casos de uso sobre los que los nuevos especialistas formados en analítica están trabajando”

En otras palabras, hablamos de democratizar el uso del ‘big data’ en las compañías, acercando esta tecnología a través de una formación pertinente a empleados que podrán realizar tareas analíticas simples y otras moderadamente sofisticadas para las que hace unos años se hubiera requerido una mayor preparación y experiencia. En la práctica, estos empleados no asumen tareas complejas propias de científicos de datos, sino que se encargan de labores complementarias a las de estos expertos y que pueden derivar en una oportunidad de negocio gracias a que no sólo conocen los desafíos de sus unidades de negocio, sino que además entienden la forma de trabajar con ingentes cantidades de información y las posibilidades de la analítica de datos.

Por ejemplo, en BBVA ya hay más de 1.200 casos de uso identificados, que han emergido de las propias unidades de negocio, y sobre los que los nuevos especialistas formados en analítica ya trabajan. “Y esto es solo el principio, porque los casos de uso serán infinitos a medida que el plan se desarrolle”, como explicó recientemente en una entrevista David Puente, responsable global de Data en BBVA.

El auge de la demanda de este nuevo perfil es tal que Gartner predice que hasta 2020 el número de ciudadanos ‘data science’ crecerá cinco veces más rápido que el de los científicos de datos profesionales. Según la consultora, una de las razones de este incremento es que ese año se habrá logrado automatizar más del 40% de las tareas relacionadas con la ciencia de datos, por lo que la elaboración de análisis predictivos y prescriptivos mediante esta tecnología será más accesible para todo tipo de empleados.

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