Por qué es importante el rol del Data Scientist

La convergencia de las tecnologías móviles, Big Data, Internet de las Cosas (IoT) y Cloud Computing ha alcanzado un punto de inflexión en el cual finalmente es posible pensar en la computación ubicua como una realidad de nuestro tiempo. Estamos interconectando e integrando smartphones, sensores y chips RFID de formas que no pensamos que fueran posibles, brindando a los usuarios actualizaciones en tiempo real, con información que incluye desde la temperatura y estado de los electrodomésticos en su hogar hasta datos acerca del funcionamiento de su auto o métricas de su salud personal. En los próximos años, todas las organizaciones, sin importar su tamaño, encontrarán que el volumen, variedad y velocidad de generación y análisis de los datos serán cuestiones a tener en cuenta para mantenerse efectivas, eficientes y competitivas. Por eso, es necesario desarrollar una nueva cultura organizacional basada en ellos.  A medida que avanzamos en la era de la información, las compañías deben tener la capacidad de conformar equipos de trabajo multidisciplinarios con la capacidad de gestionar infraestructuras de almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Así es como las empresas de todos los sectores, desde la agricultura, la minería y la fabricación hasta la logística, los servicios financieros y la asistencia sanitaria, se convertirán en empresas de datos.  En este contexto, los data scientists cumplen un rol central ya que son los profesionales que pueden extraer conocimiento de gran valor oculto en los repositorios de datos.  Para eso, cuentan con una combinación de habilidades necesarias para trabajar con destreza en todo el ciclo de vida de los datos, desde su recolección y pre-procesamiento hasta su análisis y visualización. Aplicando técnicas de modelado estadístico y algoritmos de machine learning, el científico de datos es capaz de clasificar automáticamente casos clínicos analizando textos o imágenes, recomendar productos en función de los gustos de los usuarios y predecir situaciones de riesgo o descubrir oportunidades para el negocio. Además de utilizar metodologías con rigor científico (ya que debe asegurar que sus inferencias sean confiables), también debe tener la capacidad de presentar sus conclusiones siguiendo una narrativa visual con un formato fácilmente comunicable para una audiencia no técnica como los stakeholders, el management o el público en general.La ciencia de datos se ha convertido en un pilar fundamental sobre el cual se desarrollan los nuevos avances científicos, tecnológicos, sociales, educativos y de la salud. Y el data scientist es el nuevo profesional que sabe combinar destrezas analíticas, creativas y comunicacionales para obtener el mayor valor posible del nuevo universo digital.