Un especialista de los datos, es la persona encargada de optimizar el flujo de trabajo en Data Science. Con el propósito de administrar y gestionar los datos, colaborando en la disminución de las deficiencias en los procesos, los servicios y los productos generados.
De esta manera se puede observar a un profesional trabajando para un negocio de ventas en la optimización de envíos. Así como también, laborando en un banco con el fin de prever las posibles transacciones para facilitar la experiencia del cliente. Mejorando considerablemente el flujo de trabajo en Data Science.
En el flujo de trabajo en Data Science y en el Machine Learning se observa un derroche de los datos. Este derroche no se origina por un código mal escrito, un mal análisis o por equivocaciones accidentales. Esto se origina de la falta de comunicación y errores en la planificación. Un error de realización se puede corregir en uno o dos días, mientras que un error en la planificación se puede tardar meses en corregir.
Algunas sugerencias para mejorar el flujo de trabajo en Data Science
Aquí una pequeña lista de consejos para mejorar el flujo de trabajo en Data Science:
- Establecimiento del objetivo ideal.
- Las partes involucradas deben estar alineadas.
- Atentos a los descubrimientos.
- Comunicación entre las partes.
- Deben procurar que las resoluciones sean más flexibles.
Establecimiento del objetivo ideal
Las respuestas del Machine Learning operan mejorando una función definida, matemáticamente describiendo un valor. Los algoritmos utilizados en el flujo de trabajo en Data Science y en el aprendizaje son buenos para conseguir la respuesta idónea. Sin embargo, no son capaces de descifrar si se está incrementando lo debido en el momento justo.
Es bueno que las organizaciones se aseguren de manera periódica, que su objetivo ideal con base en la función de identificar los valores y las necesidades principales de la empresa. En este orden de ideas, los profesionales del área pueden dejarse atrapar por la necesidad de mejorar la métrica de modelo en vez de la del negocio.
Las partes involucradas deben estar alineadas
Es aconsejable estandarizar los análisis, de manera de facilitar la labor al equipo de trabajo y ahorrar tiempo de traducción a los gerentes empresariales. Las medidas que usa un especialista en ventas pueden ser: por semana, por mes o por evento. En cambio, un profesional de ingresos requiere prototipos por tramo de negocio, de ventas y productos cada tres meses o una vez al año. La estandarización de las métricas de la empresa junto con los tiempos importantes para la misma, facilitan la comparación de los modelos dentro y fuera.
Atentos a los descubrimientos
El flujo de trabajo en Data Science es una actividad que fomenta la creatividad y eventualmente los adelantos en los modelos se originan inesperadamente. Los progresos más importantes nacen de explorar nuevas opciones y rumbos. Se puede decir que la Data Science es multidisciplinaria debido a que permite adoptar ideas y estrategias de otras disciplinas de la ciencia. Cabe destacar que el progreso en las resoluciones generalmente suceden al observar el problema desde diferentes perspectivas.
Comunicación entre las partes
Resulta primordial que la comunicación entre el usuario final y el líder empresarial sea fluida. Ya que se debe entender lo que el usuario necesita resolver. Si se toma en cuenta y se establece como prioridad los requerimientos de los usuarios finales, se logra el desarrollo de un sistema eficiente. El cual tendrá un tiempo de respuesta con mayor rapidez y de mayor impacto. Conversar con frecuencia con los clientes, permitirá entenderlos mejor y garantizará la solución de sus exigencias a través de los modelos creados.
Deben procurar que las resoluciones sean más flexibles
En el flujo de trabajo en Data Science las respuestas demasiado perfeccionadas son más difíciles de implantar, de mantener y de administrar debido a que son muy rígidas. Lo más idóneo es que sean flexibles, sencillas, fáciles de entender y manejar.
En algunos casos, las soluciones más rebuscadas resultan ser las más complicadas. Esto no quiere decir que por muy sencillas no deban ser eficientes. Al contrario, mientras más simples deben ser más eficaces. El punto principal es que otorguen soluciones a los planteamientos realizados por los usuarios.
Con el Máster en Data Science podrás mejorar los flujos de trabajo para optimizar tu empresa y que esta mejore su rentabilidad. Con este programa de estudios, serás un científico de datos competente y listo para las nuevas exigencias del ámbito de trabajo.