En términos llanos, los científicos de datos (Data Scients o DS) son los responsables de descubrir ideas a partir de cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados para ayudar a dar forma o satisfacer las necesidades y objetivos específicos del negocio.

El papel del científico de datos en el análisis de datos es cada vez más importante, ya que las empresas dependen cada vez más de las grandes cantidades de datos y su análisis para impulsar la toma de decisiones.

El objetivo principal de este puesto es organizar y analizar grandes cantidades de datos, a menudo utilizando software diseñado específicamente para la tarea. Los resultados finales del análisis de datos deben ser lo suficientemente fáciles para que todos los interesados ​​puedan comprender, en especial aquellos quienes trabajan fuera del área de TI.

El enfoque que debe darle al análisis de datos depende no sólo de su industria, sino también de las necesidades específicas del negocio o departamento para el que está trabajando. Antes de que un científico de datos pueda encontrar significado en los datos estructurados o no estructurados, los líderes empresariales, los departamentos y los gerentes deben comunicar lo que buscan.

Como tal, un científico de datos requiere tener suficiente experiencia en el dominio de negocios para traducir objetivos de la empresa o departamentos en entregas basadas en datos tales como motores de predicción, análisis de detección de patrones, algoritmos de optimización y similares.

Cuánto cobra un científico de datos

En 2016, la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) de Estados Unidos informó que el salario promedio de un científico de datos alcanzó los 111,800 dólares al año. Es un campo de rápido crecimiento y muy lucrativo, ya que según las predicciones del BLS, los puestos de trabajo en este campo crecerán un 11% para el 2024.

¿Qué hace un científico de datos?

La responsabilidad principal de un científico de datos es el análisis de datos, un proceso que comienza con la recopilación de datos y termina con las decisiones de negocios tomadas sobre la base de los datos finales del análisis.

Los datos que analiza se basan en una serie de fuentes y hay dos tipos: los datos estructurados y los no estructurados. Los primeros se organizan por categorías que facilitan la ordenación, lectura y organización de una computadora de forma automática. Esto incluye datos recopilados por servicios, productos y dispositivos electrónicos, pero rara vez se recopilan datos de entrada humana. Asimismo, los datos de tráfico del sitio web, cifras de ventas, cuentas bancarias o coordenadas GPS recopiladas por el teléfono son formas estructuradas de datos.

Es más probable que los datos no estructurados, la forma de datos de más rápido crecimiento, provengan de la información humana: comentarios de los clientes, correos electrónicos, videos, publicaciones de redes sociales, etc. Estos datos suelen ser más difíciles de clasificar y menos eficientes para gestionar con tecnología.

Normalmente, las empresas emplean a los científicos de datos para manejar estos datos no estructurados, mientras que otro personal de TI será responsable de administrar y mantener datos estructurados. Sí, los científicos de datos probablemente tratarán con un montón de datos estructurados en sus carreras, pero las empresas quieren aprovechar cada vez más los datos no estructurados para conseguir sus ingresos.

Requisitos del científico de datos

Cada industria tiene su propio perfil de datos grande que un especialista de este tipo podría analizar. Estas son algunas de las formas más comunes, de acuerdo con el BLS:

Negocios: Hoy en día, los datos configuran la estrategia empresarial de casi todas las empresas, pero éstas necesitan que los científicos de datos den sentido a esa información. Por ejemplo, un análisis de los datos empresariales puede informar las decisiones sobre eficiencia, inventario, errores de producción, lealtad del cliente y más.

Comercio electrónico: Ahora que los sitios web recogen más que datos de compra, los científicos de datos ayudan a las empresas de comercio electrónico a mejorar el servicio al cliente, a encontrar tendencias y desarrollar servicios o productos.

Finanzas: Los datos sobre cuentas, transacciones de crédito y débito, y datos financieros similares son vitales para un negocio, pero para los científicos de datos en este campo, la seguridad y el cumplimiento, incluida la detección de fraude, también son preocupaciones importantes.

Gobierno: Los grandes datos ayudan a los gobiernos a tomar decisiones, apoyar a los gobernantes y supervisar la satisfacción general. Al igual que el sector financiero, la seguridad y el cumplimiento son una preocupación fundamental para los científicos de los datos.

Ciencia: Los científicos siempre han manejado los datos, pero ahora con la tecnología, pueden recopilar, compartir y analizar datos de los experimentos.

Red social: Los datos de redes sociales ayudan a informar la publicidad específica, mejorar la satisfacción del cliente, establecer tendencias en los datos de ubicación y mejorar las características y servicios.

Salud: En este sector, los científicos de datos pueden ayudar a mejorar los servicios de salud y descubrir tendencias que podrían pasar desapercibidas de otra manera.

Telecomunicaciones: todos los dispositivos electrónicos recolectan datos y todos esos datos necesitan ser almacenados, administrados, mantenidos y analizados. 

Sarah K. White, CIO EEUU