El desafío en Data Science no es la tecnología, si no las personas. Aparte de la alta capacidad técnica que deben tener los analistas y gerentes trabajando en Big Data se debe contar con nuevas habilidades que son parte de las nuevas necesidades que se generan en el campo del análisis de información. Habilidades como la capacidad de comunicar ideas, “desarrollar con ruido”, colaborar y trabajar en equipo.
Tecnologías como Hadoop, Pig, Hive o cualquier plataforma de Big Data disponible para procesar grandes volúmenes de datos comenzarán a convertirse en un commodity para las organizaciones. Esto significa que para la mayoría de las empresas serán un recurso básico, tal como hoy en día son los sistemas como ERPs o CRMs.
El problema se presentará en las personas que trabajarán en exploración, integración y análisis de Big Data. Se les conoce como Data Scientist y tienen diferentes backgrounds como matemática, estadísticas, computación, física y algunos del lado de negocios. Generalmente altamente competentes en temas técnicos pero esta habilidad no resulta suficiente para las empresas.
Una de las principales habilidades que se requieren de las personas que trabajan con datos es la capacidad de comunicar ideas y descubrimientos en los datos a una audiencia no experta. Esto requiere empatía, ponerse en el lugar de la audiencia, pensar en la motivación y necesidades del público y ser capaz de vincular los análisis con las motivaciones y necesidades de la audiencia y a la vez hacer sentido de los datos.
Uno de los grandes problemas en Big Data es la calidad de los datos. Se debe asumir desde el inicio de cualquier proyecto que los datos no se encontrarán con la estructura ideal para “llegar y analizar”; se debe contar con la alta capacidad técnica de limpiar los datos y construir procesos que sean repetibles para la integración de datos desde diferentes fuentes. Una de las habilidades técnicas más importantes es la capacidad de limpiar e integrar datos. Es lo que algunos expertos denominan “desarrollar con ruido” y asumirlo como un hecho y esperar que los datos se encuentren de esta forma y buscar las mejores formas de solucionar los problemas de limpieza e integración de datos.
Entre las habilidades blandas requeridas para trabajar con datos y más con grandes volúmenes de datos está la capacidad de colaborar y formar parte de equipos. La dinámica en análisis de datos es de constante cambio, los análisis evolucionan y nuevas necesidades de información surgen a partir de los resultados encontrados en previos análisis. Esto demanda de los profesionales de datos la capacidad de transformar una necesidad de información, desglosarla en tareas repetibles y delegar o construir el proceso en etapas; así las tareas pueden ser desarrolladas por un equipo y cada miembro ser capaz de cumplir con alguna de las tareas. Esto permite un desarrollo ágil que se ajuste con los tiempos de cada miembro.
Finalmente, es deseable y una recomendación para los profesionales de datos que mantengan su trabajo público. Hay diferentes servicios que ofrecen publicar códigos y proyectos. Es altamente recomendable si eres un profesional de datos trabajando en iniciativas y proyectos propios publicar tu trabajo. Esto ayuda al desarrollo personal ya que otros interesados puedan comentar sobre tu proyecto, y sobre todo comentar tu código en ambos casos se logra un aprendizaje que no existiría de otro modo. Y también ayuda para mostrar aptitudes e intereses, demuestra iniciativa e independencia en los trabajos realizados; ambas habilidades apetecidas dentro de los profesionales de datos.
En conclusión, no solo es necesario una alta capacidad técnica para trabajar con datos. Se hace necesario además la habilidad de comunicar ideas a una audiencia no experta; la capacidad de “desarrollar con ruido”; la capacidad de trabajar en equipo y colaborar; y finalmente contar con un repositorio público de los proyectos independientes que se desarrollar.
