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La combinación perfecta de dominio de la escritura de código, mentalidad orientada hacia el cliente y capacidad de comunicación sobresaliente es lo que se necesita para destacar en el trabajo más atractivo del siglo XXI según la revista Harvard Business Review: científico de datos. Pero ¿por qué esta incipiente profesión está tan demandada y qué conlleva realmente este trabajo?
En el pasado, la cantidad y heterogeneidad de los datos utilizados por una empresa de fabricación media se podían gestionar cómodamente con el software estándar de las aplicaciones de procesamiento de datos. Sin embargo, a medida que la tecnología ha ido mejorando, los directores de producción han empezado a notar la necesidad de contar con una figura profesional que sea capaz de identificar patrones en las enormes cantidades de datos no estructurados que, de repente, tiene a su disposición, y de utilizarlos para solucionar problemas reales o potenciales. Y aquí es donde aparece la figura del científico de datos.Intérpretes de macrodatos

Aunque este cargo, científico de datos, apenas tiene una década de vida, son miles los que ya trabajan tanto en las empresas emergentes especializadas en tecnología como en grandes corporaciones. No obstante, la demanda supera actualmente al número disponible de científicos de datos. Esta situación, combinada con el hecho de que las vías académicas para acceder a esta profesión son limitadas, hace que la captación, contratación y conservación de los científicos de datos sea una tarea realmente complicada.

Teniendo en cuenta esa falta de vías para acceder a este campo, ¿dónde podemos encontrar a nuestros futuros científicos de datos? Los estadísticos, matemáticos o científicos informáticos son los candidatos ideales para esta profesión, ya que la ciencia de datos es un campo especialmente interdisciplinar en el que las técnicas de estadística, análisis y aprendizaje automático a menudo se utilizan al mismo tiempo. Además de contar con una sólida formación y experiencia en el sector de los datos y la informática, los científicos de datos deben ser pensadores asociativos sobresalientes. El perfil se completaría con una capacidad de comunicación excelente y la habilidad de presentar de forma clara y concisa los resultados de sus investigaciones.

Los científicos de datos en el mantenimiento predictivo y la automatización

Aunque el mantenimiento predictivo se inicia con los sensores que recopilan datos sobre el estado de las máquinas, son los científicos de datos los que toman estos datos y los convierten en algo que pueda ser interpretado por el resto de miembros del equipo, en este caso, un ingeniero de mantenimiento.

Los científicos de datos pueden ayudar a descubrir patrones en los niveles de productividad de una máquina para predecir en qué momento podría averiarse. Por ejemplo, si un motor es cada vez menos eficiente, es probable que exista un problema. Este tipo de información permite que un ingeniero de mantenimiento pueda llevar a cabo un mantenimiento predictivo, realizando reparaciones en las máquinas y sistemas antes de que se produzca una avería que pueda dejarlos fuera de servicio.

En esta situación, es importante que los ingenieros de mantenimiento actúen de forma rápida. Mantener una estrecha relación con un proveedor de piezas supone un buen punto de inicio, ya que les ofrece acceso a una amplia variedad de componentes que se pueden solicitar y almacenar a la espera del momento en que sea necesario realizar una reparación.

¿Automatización de la ciencia de datos? Dado que los científicos de datos son un recurso básico muy preciado, parece que el futuro de la profesión conlleva la automatización de algunas de las partes repetitivas del trabajo para que los científicos se puedan centrar en las tareas complejas que solo puede realizar un ser humano. Aunque hay quien teme que la automatización suponga una reducción de las oportunidades de trabajo para los científicos de datos, Forbes predice dos situaciones más alentadoras y mucho más probables: en primer lugar, la automatización permitirá que los científicos de datos analicen una cantidad de datos mucho mayor y en mucho menos tiempo. En segundo lugar, supondrá una democratización de esta función, lo que podría ayudar a que los científicos de datos colaborasen de una forma más estrecha con otros profesionales, como ingenieros de mantenimiento, ingenieros de software y analistas empresariales.

Lejos de poner en peligro sus oportunidades profesionales, es más que probable que la automatización permita resaltar la singularidad de sus competencias. En resumen, el atractivo de los científicos de datos solo puede aumentar a medida que la tecnología avanza.

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