Una de las novísimas profesiones salidas a la luz en lo que va del siglo XXI es la del llamado científico de datos. Consistentemente y a medida que el mundo se ha ido digitalizando, este oficio también ha ido cobrando cada vez más, relevancia y prestigio. Antes que él, ya existía el llamado analista de datos, quien llevaba a cabo una gestión muy semejante a la que cumple aquel científico. No obstante, entre uno y otro existen diferencias que resulta interesante hacer notar.
En principio, es clara la existencia de una relativa identidad entre ambas actividades. Dicha semejanza reside básicamente, en que ambos personajes están enfocados en la tarea de generar beneficios económicos a partir del estudio de datos. Por otro lado, su trabajo también se emparenta en la medida en que ambos operan sobre los requerimientos coyunturales y estructurales de los negocios. Además de esto, saben evaluar las cualidades propias de cada área.
¿Cuáles son las particularidades del científico de datos y del analista de datos?
Mientras un analista de datos cumple una función principalmente de asesor o consultor, el científico de datos debe enfocarse en el desarrollo o creación de productos. Aparte del ejercicio práctico concreto, existen otras diferencias que parten del propio proceso de formación teórica por el que transita cada uno de ellos.
En el perfil de un analista de datos se establece que debe ser capaz de:
- Manejar con solvencia conjuntos de datos condensados en hojas de cálculo de Excel y debe ser capaz de descubrir posibles relaciones entre ellos.
- Descubrir u obtener resultados significativos a partir de la comparación de cuando menos, dos versiones particulares de un mismo producto. Su misión está dirigida a la demostración de cuál de las dos opciones resulta más competente o eficaz.
- Proveer de una asistencia (formular recomendaciones) a las empresas a partir de un conjunto de informaciones obtenido de una base de datos.
En el caso de los analistas de datos, resulta esencial que sean capaces de forjar ideas que puedan ser puestas en funcionamiento de manera inmediata. Aparte de esta capacidad, debe saber formular esas ideas, en términos perfectamente sustentados, claros, concisos y en la medida de lo posible, irrefutables. Una de sus cualidades fundamentales está en saber poner en palabras sencillas esas sus ideas, en hacer que sean accesibles a todos.
Su formación está igualmente dirigida al manejo de los instrumentos que habiliten la creación de informes y la visualización de sus planteamientos a las empresas. Otra de sus destrezas consiste en saber evaluar los términos de comparación o relacionamiento entre diversas variables puestas a prueba (análisis estadísticos de regresión).
El científico de datos
Es posible identificar desde un principio, una de las características que particulariza y diferencia al científico de datos.
- Su trabajo está definido y enmarcado por un conjunto mucho más amplio y exigente, de responsabilidades y ocupaciones.
- Una de ellas, y de carácter esencial, está en su habilidad y capacidad para prever el desarrollo p. ej., de procesos de venta.
- A partir de su desarrollo, debe igualmente poder prever el nivel o volumen de ingresos que se puede esperar.
- Asimismo, debe ser competente para predecir o prever los obstáculos que pudiesen presentarse.
- Debe actuar como un creador capaz de aplicar la técnica de los pipelines para poder formular recomendaciones en relación con procesos de producción.
- También está dentro de sus competencias, el poder prestar labores de asesoría y consulta apoyadas en los datos, dentro de las empresas.
Diferencias esenciales entre el analista de datos y el científico de datos
Una de las primeras y más notorias diferencias entre ambas profesiones se encuentra en el volumen de datos que saben, pueden y deben manejar. Hay que decir directamente, que entre uno y otro, las distancias son abismales. Al analista se le entrega un volumen de datos limitado a aproximadamente medio giga. Al científico se le hace responsable de manejar terabytes de información y datos y extraer de ellos funciones de gran utilidad para las empresas.
El conjunto de la información que debe trabajar el científico de datos, viene en un paquete desestructurado y desordenado. Entonces, su labor consistirá en descubrir o darle orden y sentido a los datos. Debe procurar darles una forma comprensible y coherente para con los fines de las empresas. La clave de este trabajo está en el valor que el científico encuentre oculto tras los datos. De la complejidad de esta labor se deriva el atractivo de su remuneración.
Otra de las diferencias cruciales se encuentra en el tipo de herramientas que cada uno emplea:
- El analista trabaja en el contraste y relacionamiento de los datos, se vale para ello del lenguaje de computación conocido como SQL. Se trata de datos que pueden ser manejados a través de hojas de cálculo.
- El científico de datos se mueve en el ámbito de enormes volúmenes de información conocidos como Data Lakes que es al mismo tiempo, uno de los recursos en los que se apoyan los análisis de Big Data. Su escenario natural, está ubicado y se desenvuelve en la nube.
Objetivos comunes en ambos oficios
A pesar de sus particularidades, ambas profesiones tienen más o menos el mismo objetivo: hacer uso de los datos con criterio y propósitos comerciales. No obstante, cada una de ellas demanda la posesión de determinados tipos de conocimientos. Iniciarte en un Máster en Data Science te prepara para enfrentar los retos que el manejo de enormes volúmenes de datos impone a las empresas. Responder a sus requisitos redundará en una remuneración de alto valor financiero.