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Científicos de datos certificados, estratégicos para el crecimiento del negocio

Por   /  8 marzo, 2019  /  Sin comentarios

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Por Gloria Cabero, Directora de Marketing para SAS Latinoamérica Norte y el Caribe

La cantidad de datos generada por las empresas, individuos y dispositivos crece exponencialmente. A diario se generan 2.5 trillones de bytes de información; se calcula que 90% de los datos a nivel mundial se crearon solamente en los dos últimos años.

Estos grandes volúmenes de datos, o Big Data, son capaces de revelar información y conocimiento valioso que ayudan a las organizaciones a no solamente conocer qué ha sucedido en el pasado sino también a hacer predicciones y tomar decisiones determinantes.

Esto ha dado origen a la ciencia de los datos, una disciplina que integra procesos y sistemas para extraer dicho conocimiento -estructurados y no estructurados-, y que interactúa con áreas de análisis como la estadística, la minería de datos y la analítica predictiva, entre otras.

Asimismo, surge un nuevo profesional: el científico de Datos (Data Scientist), especialista que utiliza su capacidad analítica para identificar e interpretar las fuentes de información clave, manejar hábilmente los grandes volúmenes de datos, asegurar la consistencia de estos, crear interfaces visuales para entenderlos, generar modelos matemáticos y presentar y comunicar sus hallazgos efectivamente.

“Un científico de datos cuenta con el conocimiento técnico y la capacidad de utilizar herramientas para extraer información útil de una amplia variedad de datos generados en la economía digital”, señala el Dr. Michael Rappa, director fundador del Instituto de Analítica Avanzada de la Universidad de Carolina del Norte.

Harvard Business Review consideró a esta actividad como “el trabajo más sexy del siglo XXI”. Y fue no sólo por los atractivos salarios que obtienen quienes la ejercen (que pueden rondar los $191,000 pesos mensuales), sino también por su alta demanda en el mercado laboral: las ofertas para Data Scientists se ha sextuplicado desde 2012 y hoy supera los 6,000 puestos que hay disponibles tan sólo en LinkedIn.

En México, estos expertos también son altamente apreciados en sectores productivos clave: banca, gobierno, retail, seguros, telecomunicaciones, petróleo y gas, logística, y salud, entre muchos otros. Su rol cobra aún mayor relevancia para conocer a fondo el entorno en que las organizaciones compiten, así como estructurar las estrategias que les permitan reaccionar rápidamente a los cambios en los entornos locales y globales.

Este nivel de expertise requiere además habilidades ejecutivas y de comunicación que faciliten la interacción con los tomadores de decisiones a nivel ejecutivo, entre los que se encuentra el director de Finanzas (CFO).

El resultado de la colaboración del científico de datos y el CFO tiene gran relevancia para el negocio. Específicamente, ambos crean los modelos analíticos específicos para analizar enormes volúmenes datos económicos para medir el desempeño financiero actual y futuro, afrontar los cambios de un mercado volátil, optimizar sus recursos y reducir costos, así como identificar y prevenir fraudes y el lavado de dinero.

En este sentido, la preparación constante y la certificación resultan vitales para quienes aspiran a convertirse en científicos de datos competitivos y que participen activamente en el desarrollo del negocio, por ejemplo en el caso de los escenarios de participación resalta el uso de la analítica para actividades tan cruciales como optimizar inventarios con base en la demanda o mejorar pronósticos de todo tipo de KPI’s financieros.  

En México están cobrando auge programas integrales de certificación reconocidos mundialmente, como el caso de SAS Academy de SAS México, diseñado para desarrollar capacidades críticas en Big Data y analítica avanzada, así como habilidades de liderazgo y comunicación.

Tomando como base el contenido de, este plan educativo contempla temas que van desde la preparación de grandes volúmenes de datos, estadística y exploración hasta modelado predictivo avanzado, experimentación, optimización y machine learning.

Las organizaciones se benefician cuando sus empleados aprenden los conocimientos requeridos para cumplir con los objetivos de negocio. Se aseguran, asimismo, de contar con el talento analítico que necesitan para obtener una ventaja competitiva.

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