La utilidad del Data Science para las empresas

Por Remitido

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El reto al que se enfrentan los directivos de grandes empresas no es trivial. Hoy en día, es fundamental descubrir información valiosa a partir de los datos de la empresa para acelerar la innovación, obtener valor añadido en sus productos y servicios, aumentar la productividad y mejorar la competitividad.

Debería ser una prioridad para la empresa aprovechar al máximo el potencial de los datos para tomar mejores decisiones y atender mejor a sus clientes, sin embargo, algunas de ellas siguen teniendo dificultades con el proceso. 

A continuación se expone por qué ocurre esto a partir de la experiencia de Rosana Ferrero, directora Académica en Máxima Formación, como científica de datos que ha ayudado a empresas multinacionales en el sector de la biotecnología, alimentación e investigación biomédica, entre otros.

La mayoría de las empresas y científicos de datos trabajan por separado y esto tiene que cambiar

Las empresas suelen buscar especialistas externos que realicen un tipo de análisis que tienen en mente (por ejemplo, un algoritmo concreto que han escuchado en el último congreso o leído en una prestigiosa revista) y esto no siempre ayuda a comprender el problema que tienen ni a obtener las respuestas que esperan. Esto se debe a que el científico de datos necesita conocer el contexto de los datos para que sus análisis tengan sentido, ya que comprender realmente el contexto y los procesos del negocio que presenta la empresa es clave para conocer a fondo sus necesidades. Por ese motivo, se suele recomendar a las empresas formar a su propio equipo de trabajo en lugar de buscar ayuda externa debido a que nadie conoce la empresa mejor que ellos.

El científico de datos es quién debe recomendar cuál es la mejor herramienta para resolver cada tipo de problema si no se quiere perder gran parte de la información y el potencial de los datos. Las empresas suelen intentar reutilizar una tecnología o herramienta que les ha resultado útil en un pasado en nuevos proyectos, pese a que ya no sea la más adecuada. Pero hay que recordar que, “cuando la única herramienta que se tiene es un martillo, todo problema comienza a parecerse a un clavo”. 

El científico de datos realiza muchos más pasos además de implementar un análisis o un algoritmo. El Data Science es un proceso de varios pasos, desde la toma de datos hasta la toma de decisiones. Este permitirá comprender qué sucede, por qué sucede, qué ocurrirá en el futuro y cómo se puede hacer que ocurra en el futuro un resultado en particular.

El Científico de Datos debería formar parte intrínseca de la empresa en cada etapa del proceso, para ser realmente útil y responder rápidamente a sus necesidades.

Tener un equipo propio de Científicos de Datos formado por personas que conozcan muy bien la empresa, que conozcan qué datos puede disponer, hacer las preguntas correctas y utilizar las respuestas de los análisis para proponer medidas de acción permite hacer un negocio más inteligente y más innovador. Por tanto, es importante formar al equipo con el Máster en Data Science con R, bajo la metodología del learn by doing, 100% online y con tutorías ilimitadas.

Se puede (y se debe) formar al propio personal para obtener un trabajo a medida 

Rosana Ferrero recomienda que se aproveche el conocimiento y compromiso de los trabajadores con la empresa para desarrollar todo su potencial y convertirlos en profesionales del Data Science. Los datos que genera una empresa no van a desvelar sus secretos sin una ayuda y, por tanto, se necesita potenciar el talento analítico del equipo. En ese sentido, la clave para utilizar el Data Science es entender lo que esta puede ayudar a lograr en la empresa.

¿Cómo formar un propio equipo en el Data Science?

Para aquellos interesados en dominar el Data Science o en formar a un equipo con una capacitación práctica y real, Rosana Ferrero recomienda el Máster en Data Science con R Software de Máxima Formación, un máster único con título propio de la Universidad de Nebrija de Madrid.