¿Cómo armar un equipo de Data Science?

Cuando hablo con startups acerca de formas de implementar Data Science o Ciencia de datos en sus empresas, muchas de las veces, no conocen realmente lo que hace un Data Scientist o lo que realmente implica tener un equipo destinado a esta tarea internamente.

Definitivamente es un buzzword que escuchamos: análisis de datos, Data Scientists, Machine Learning. Pero, ¿en realidad somos conscientes de lo que significa?

Es indudable la importancia de los datos en el siglo XXI. Por ejemplo, en el 2017 cerca de 16 millones de mensajes de texto eran enviados por minuto. Ahora en 2018, el número ascendió a 18 millones de mensajes cada minuto del día. La cantidad de datos que generamos incrementa año con año. La importancia de estos datos ha sido tal, que se han construido empresa alrededor de esto. Google, Facebook y Microsoft han sido las que encabezan esta nueva industria y que ciertamente han revolucionado el mundo como lo conocemos.

Data driven companies

Estas corporaciones han sido las pioneras en análisis de datos debido a la reducción de costos de almacenamiento y el aumento en capacidad de procesamiento. Este nuevo modelo de trabajo que permite que las decisiones que se tomen internamente, sean completamente informadas y con datos duros y reales, las conocemos como Data Driven Companies.

Ser una Data Driven Company, significa que la organización cuenta con una estrategia para recabar datos, procesarlos, almacenarlos, sin importar el volumen, para poder hacer análisis y predicciones, que nos permitan explicar lo que ocurrió, está ocurriendo y ocurrirá. Ya no es permitido guiarse sólo por creencias o supuestos. Toda decisión se respalda por datos. Si no hay suficiente, se diseña el proceso para obtenerlos.

Existen diversos niveles antes de llegar a ser una empresa que se enfoca 100% en los datos para priorizar su estrategia:

• Data resistant: estas organizaciones se resisten al almacenaje y realizan su estrategia basado en la experiencia.
• Data aware: entran en esta etapa cuando la organización empieza a tener curiosidad por el manejo y análisis de datos.
• Data guided: las empresas que estén en esta etapa, se encuentran en una etapa de análisis primario. Estas organizaciones inician a usar datos en procesos de producción.
• Data savvy: en esta etapa, la organización incluye los datos dentro de su proceso de producción.

No es suficiente tratar de obtener la mayor cantidad de datos si no existe una estrategia que te permita saber para dónde ir o qué hacer. Es por eso que es necesario hacer una mezcla entre los skills que tengan los científicos de datos y la naturaleza del negocio, esta es la mejor manera de complementarlo.

Ciencia de datos: ¿Qué es?

Ya hablamos sobre la importancia sobre una Data Driven Company. Ahora, ¿cómo ser una? Seguramente lo has escuchado: Data Science o Ciencia de Datos. Esta la conocemos como una conglomeración de skill-sets que van desde habilidades de computación, matemáticas y estadística hasta conocimiento del contexto y del negocio.

Un equipo con este tipo de habilidades te permite llegar a este nivel de planeación y estrategia que es propio de una Data Driven Company. Llegar a ser una Data Driven Company no solo es necesario científicos de datos, esta es una cuestión cultural de la organización. Se podría ser una Data Driven Company, sin que haya Data Scientist, pero un Data Scientist no podría trabajar, o sería muy difícil que lo hiciera, en una empresa donde no haya datos o no se usen para tomar decisiones.

Conforme avances en familiarizarte más con estos datos y cómo aplicarlos a tu negocio, podrás hacer mejores y más exactas predicciones de comportamientos. Esto, te permitirá llevar tu empresa y tu equipo al nivel que estás buscando.