Business Intelligence: Data Scientist

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    El concepto de Data Scientist (científico de datos) no es lo mismo que el Analista de Datos o el Analista de Business Intelligence. Podemos encontrar similitudes en funciones y capacidades pero es necesario desglosar el concepto.

    En un principio, un data scientist era una especie muy rara de encontrar, era como tener un unicornio en la organización. Sin embargo, se buscaba e incorporaba a personas con este rol. Resultaba difícil debido a la diversidad de disciplinas que engloba Data Science. Por esto mismo se puede encontrar data scientists con capacidades muy distintas dependiendo de la organización que analicemos.

    Esto ha llevado a hacer una separación de los roles que cumple el científico de datos separando sus funciones en tres roles principales. Ingeniero de Datos, Analista de Datos y Analista de Negocios.

    El Ingeniero de Datos o Data Engineer se ocupa de las tareas de recolección, limpieza, transformación e integración de los datos. Trabaja con los datos al mínimo nivel de detalle, generalmente trabaja con tecnologías como Python, R, SQL o herramientas ETL. Es más parecido a un ingeniero de software capaz de generar las entradas para realizar análisis sobre los datos.

    El Analista de Datos o Data Analyst es el encargado del modelamiento matemático de los datos, disciplinas como análisis estadístico, técnicas de machine learning, análisis predictivo, clustering y reconocimiento de patrones. Domina técnicas para extracción de información desde las fuentes de datos.

    Y finalmente Analista de Negocio o Business Analyst, que se encarga de transmitir y hacer sentido de los datos al negocio, conoce y entiende la estrategia de la organización y su misión es guiar y apoyar con datos las decisiones que se deban tomar. Es importante el componente de visualización de datos en este rol y la capacidad de empatía con las personas del negocio.

    Si juntamos los tres roles mencionados anteriormente en un solo perfil resultará difícil encontrar personas cualificadas en todos los aspectos, pero esto no quiere decir que no existen, solo que será más difícil encontrar a estas personas. La separación de roles a un estado original hace sentido, y los equipos que incorporan estos perfiles debieran trabajar muy cercanamente alineados a la estrategia de la organización.

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