¿Cuáles son los roles de datos de una empresa y cómo se implementan?

¿Cuáles son los roles de datos de una empresa y cómo se implementan?

¿Tienes claridad de qué roles se necesitan para sacar tus procesos adelante, sabías que hay personas especialistas en cada parte del análisis de datos?

Ciencia de datos puede sonar como un elemento extraño y muy ajeno a las necesidades cotidianas de nuestro día a día, sin embargo sus herramientas son usadas en muchas y muy variadas ramas de la industria, tales como la optimización de procesos de agroindustria, o la segmentación para conocer los hábitos de consumo de la industria de entretenimiento. 

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Queremos aclarar que no es necesario ni recomendable que se busque en un solo perfil todo o necesario para emprender una transformación orientada a los datos en una compañía, sino más bien tener perfiles que entrelacen los tres pilares sobre los que se forja la Ciencia de Datos:

  1. Programación
  2. Matemáticas
  3. Conocimiento sobre la industria específica.

Para que no te quedes atras de esta oleada de aprovechamiento de datos te contamos cuáles son los diferentes roles que se utilizan en una empresa que aprovecha de forma contundente el ciclo de datos.

Analistas de Datos

Es el perfil ideal para las personas que vienen tanto de una formación científica rigurosa, en la que el uso de matemáticas estadísticas es la norma, pero que lo complementan con el conocimiento de un campo específico, tal como lo podría ser un biólogo(a) estadista o alguien con ingeniería en energía que tenga una relación constante con los datos para la investigación.

Este perfil tiende a ser más relacionado con la investigación tradicional; sin embargo hay dos aspectos primordiales que son muy propios:

  • a) Al analista de datos tiene que contar historias, ser un storyteller de estos, es decir, armar un relato coherente e hilado que responda a preguntas clave, y
  • b) tener buenas capacidades de visualización de datos para contar estas historias, en este sentido tener una dedicación persistente en la elaboración de reportes para tomadores de desiciones.
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Los principales puestos de esta rama se denominan Bussines Intelligence Analist, quienes suelen tener conocimientos muy buenos en estadística, marketing y negocios, y además se especializan en herramientas de visualización como Tableu.

Ingenieros de Datos

Este rol es la combinación de un perfil que tenga suficientes elementos de conocimientos sobre el campo específico de acción en el cual se desenvolverá, pero también excelentes habilidades de programación y sobre todo, de manejo de bases de datos.

En cierta medida, en una empresa consolidada en el uso del ciclo de datos para la toma de desiciones, estos ingenieros tienen un papel principal en la formación de bases de datos (SQL y NoSQL, BI) para los demás procesos que puedan tomar, tanto los analistas de datos, como los Machine Learning Engineers. El principal reto para este perfil, es servir como curador de los datos en bruto, para convertirlos en datos valiosos a partir de los cuales pueden surgir análisis valiosos.

Machine Learning Engineers

Es tal vez el perfil más especializado, debido a que usualmente son ersonas que vienen de una formación muy rigurosa en la academia, provenientes de ramas matemáticas, físicas o ingenieriles donde la formación matemática y el uso de modelos de predicción son un aspecto habitual, esto es porque precisamente este puesto está destinado a predecir procesos con datos.

La tarea habitual de un Machine Learning Engineer consiste en construir algoritmos con la capacidad de identificar patrones a partir de conjuntos de datos, para luego potenciarlo mediante modelos automáticos que reproduzcan esquemas de búsqueda de estos patrones. Es decir, son la llave de la inteligencia artificial.

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Un ejemplo de esto es la industria financiera, donde este tipo de ingenieros predicen el comportamiento de mercados mediante modelos que se actualizan por sí mismos, o en la industria del entretenimiento con los algoritmos de Tik Tok.

Te invitamos a no quedarte atrás en el aprovechamiento de datos para la mejora en la toma de desiciones, para ello es mejor asesorarse con expertos o personas experimentadas en este ámbito. Y, sobre todo, el consejo es: no pedir todas las habilidades de este ciclo en una sola persona, sino construirlas en un equipo.

Autor: Ulises Flores, con información de Reputation Digital Institute.

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