Cómo pueden los data scientists acortar la distancia entre negocios y tecnología

Tanto si acabas de salir de la universidad como si ya tienes mucha experiencia en el campo de data science, puede resultar complicado encontrar el punto de convergencia entre tus habilidades y el entorno de trabajo en el que operas. Según Data Science Central, el 40% de los data scientists del mundo están empleados por empresas de Fortune 500. Las opciones predominantes de la industria son las de TI (43%), industrial (39%) y financiera (16%).

Dado que los data scientists pueden encajar en una amplia multitud de nichos y empresas gracias a la gran versatilidad de sus habilidades, a veces puede ser difícil adaptarse con éxito a las expectativas de la empresa y encajar bien en el equipo. Aunque ofrecer un proceso de adaptación o un acompañamiento inicial del data scientist senior no siempre es una opción, es posible encontrar una combinación adecuada de actividades orientadas al negocio y centradas en la tecnología que permitirán aclimatarse a la empresa con bastante facilidad. Dicho esto, analicemos qué es lo que hace que data science sea tan singular como carrera y cómo puedes reducir la distancia entre el negocio y la tecnología.

Data science y su papel en los negocios y la tecnología

Antes de sumergirnos en las complejidades de la unión entre los negocios y la tecnología como data scientist, echemos un vistazo a lo que hace que esta trayectoria profesional sea tan particular. Brian Mitchel, Director de Gestión Empresarial de Studicus, dice lo siguiente sobre el tema: "Tanto si diriges un negocio de eCommerce como un sitio web de servicios basados en la nube, contar con un data scientist es esencial para el éxito. Su mentalidad y la mezcla de habilidades actitudinales y técnicas le permite ayudar a los proyectos de varias maneras, siempre y cuando se sienta una extensión orgánica del equipo".

Los data scientists modernos no solo deben estar familiarizados con lenguajes de codificación como Python y SQL, sino también con varias habilidades centradas en los negocios, como la resolución de problemas y el pensamiento estratégico. Además, a menudo se requiere que los data scientists creen o modifiquen algoritmos de machine learning como chatbot AI y conozcan los principios básicos de diseño y presentación de los gráficos visuales.

En resumen, los data scientists modernos son jefes de proyecto, desarrolladores y codificadores todo en uno, lo que los convierte en una pieza clave en todos los campos. Ahora que tenemos una idea más clara de cómo los data scientists pueden encajar en una gran diversidad de roles y posiciones en varios nichos, echemos un vistazo a algunas formas concretas en las que pueden contribuir a las operaciones cotidianas en sus entornos empresariales.

Objetivos empresariales compartidos

Al igual que los programadores profesionales, los creadores de contenido o los diseñadores gráficos, los data scientists deben estar familiarizados con los objetivos empresariales, la misión y la visión a largo plazo de la empresa. Como hemos mencionado antes, los data scientists a menudo pueden ocupar posiciones de líderes de equipo y jefes de proyecto debido a su conjunto mixto de habilidades que combina una serie de nichos bajo una misma persona.

Esto los hace perfectos para el liderazgo y su conocimiento de los objetivos del negocio, los principios y la relación con el cliente es extremadamente importante. Esto les permitirá acercarse al lado empresarial del negocio satisfactoriamente, a la vez que contribuyen a sus objetivos con sus habilidades tecnológicas, de codificación y de data science.

Colaboración en equipo significativa

Es fundamental para el negocio, independientemente de su escala o sector, ser una entidad orientada al trabajo en equipo. Esta regla debería aplicarse a todos los empleados de la plantilla, aunque trabajen desde su casa o les guste delegar sus deberes en otros. Lory Duval, Jefa de Recursos Humanos de WoWGrade, habló brevemente sobre el tema: "Por mucho que a veces nos guste que nos dejen solos en el trabajo, necesitamos trabajar como un todo para la mejora de la empresa en su conjunto. Ya sea a través de actividades de formación de equipos o de puestos de trabajo rediseñados, siempre se debe animar a los empleados a comunicarse, colaborar y compartir sus éxitos y fracasos como equipo".

Los data scientists, debido a su conocimiento profundo de la informática y la analítica de datos, se limitan a descripciones de trabajo y puestos individualizados. Esto puede crear una distancia artificial entre ellos y el resto del equipo, lo cual debe evitarse a toda costa.

Medidas de protección de datos

La mejor manera de reducir la distancia entre los negocios y la tecnología en lo que se refiere a los data scientists y sus habilidades es conseguir que contribuyan de forma significativa en la empresa en su conjunto. Una de estas formas puede ser ponerles a cargo de las políticas de privacidad de datos, el software y la gestión de la empresa.

Las amenazas digitales en forma de malware, intrusiones de piratas informáticos y ataques de ingeniería social pueden perjudicar considerablemente el crecimiento y la reputación de una empresa. Un data scientist es capaz de poner en práctica medidas de protección y colaborar con sus compañeros para evitar que ocurran estas incursiones. Esto no solo les permitirá mantener la seguridad digital de su empresa bajo control constante, sino que también les acercará a la oficina y exigirá que todos se comuniquen constantemente y trabajen juntos en la privacidad de los datos.

Integración de procesos de aprendizaje automático

Dependiendo del tipo de empresa, los data scientists pueden implementar sobre la marcha una serie de procesos de aprendizaje automático en tu estrategia empresarial. Por ejemplo, la adición más obvia de aprendizaje automático en una empresa podría ser introducir los chatbots y la IA conversacional en el segmento de experiencia del cliente.

Del mismo modo, los data scientists pueden crear y gestionar una gran variedad de algoritmos que pueden acelerar la recopilación, el análisis o el procesamiento manual de datos en vano con tu cartera de productos o servicios. Este tipo de contribución al modelo de negocio será visto como positivo y ventajoso por los empleados, que verán más claramente la importancia de la ciencia y la tecnología de datos en el flujo de trabajo diario.

Visualización de datos estadísticos

Por último, una de las mejores maneras en que los data scientists pueden acercar sus habilidades tecnológicas a las actividades de la oficina centradas en el negocio es a través de la visualización de datos. Las descripciones de los puestos de trabajo en data science a menudo giran en torno a la extrapolación, el análisis, la codificación y la gestión de datos, que pueden ser términos abstractos para los empleados que carecen de los conocimientos necesarios.

Sin embargo, los data scientists pueden implementar sus habilidades visuales y artísticas para crear presentaciones de datos, infografías y gráficos de información relevante para sus compañeros después de haber realizado el análisis correspondiente. Esto hará que sea más fácil y rápido para todos entender e implementar el trabajo realizado por los data scientists y pondrá un énfasis aún mayor en la colaboración en su empresa.

Lo mejor de los dos mundos

Es un hecho innegable que la tecnología y los negocios se han convertido en partes inseparables de un desarrollo corporativo exitoso. Aunque al principio parezca desalentador, la integración de especialistas en data science en la empresa puede aportar múltiples beneficios a largo plazo.

Dada su naturaleza versátil, los data scientists podrán implementar sus habilidades en cualquier departamento o posición dependiendo de sus necesidades actuales. Con el tiempo, tanto ellos como sus compañeros verán la importancia del flujo de trabajo colaborativo y la distancia entre el negocio y la tecnología en su empresa se convertirá en algo secundario.

Estelle Liotard es escritora principal en Trust My Paper y editora en Grab My Essay, respectivamente. Además, Estelle es una colaboradora frecuente en Supreme Dissertations, donde continúa perfeccionando sus habilidades de escritura y publicación digital. Es una experimentada creadora de contenidos y una escritora que sobresale en temas relacionados con la IA con énfasis en sus aplicaciones prácticas de negocio. En su tiempo libre, Estelle disfruta de tardes tranquilas en su balcón y de la cocina.