La transformación digital exige una profunda reflexión sobre la razón de ser de las empresas, pero también plantea retos importantes para llevar con éxito el proceso y la comprensión del sentido del cambio, interpretando la función de cada tecnología.

El abanico de plataformas para extraer data es cada vez más diverso: Machine Learning, Internet of Things (IoT), Blockchain e Inteligencia Artificial, solo por mencionar algunas. Teniendo como base el uso, acceso y explotación de los datos, la cantidad de información que circula a diario a través de estas tecnologías es inimaginable.

Según Excelacom, firma de consultoría y análisis, cada 60 segundos se envían 150 millones de correos electrónicos, se efectúan 2.4 millones de búsquedas en Google, se publican 38.194 fotos en Instagram, se crean más de 120 nuevos perfiles en LinkedIn y se descargan 51.000 aplicaciones en smartphones. ¿Quién analiza esa data?

“Hoy por hoy, el análisis del Big Data se ha convertido en el motor fundamental de la economía de la información. Sin embargo, para que las empresas obtengan el máximo valor de los datos, no solo necesitan tener las herramientas adecuadas, sino también requieren contar con el personal capacitado”, explica Enrique Saldívar, Senior Account Manager de SAS Perú. Por esa razón, Saldívar considera que es de suma importancia potenciar el capital humano, preparando a profesionales para transformarlos en lo que se conoce desde hace algunos años como “científicos de datos”. Aunque esta profesión actualmente no posee una definición exacta, el perfil profesional se centra en analizar e interpretar grandes volúmenes de información, con el fin de diseñar una estrategia de inteligencia de negocios, e identificar nuevas oportunidades para las compañías.

INDENTIFICACIÓN TEMPRANA

Por experiencia, Saldívar considera que estos profesionales están ligados a carreras como las Matemáticas, Ciencias de la Computación y Estadística, porque ofrecen mayores competencias y conocimientos para quienes desea desarrollarse en ese puesto. Los profesionales egresados de esos programas poseen más capacidad para entender, analizar y modelar el mundo, e interpretar gran cantidad de datos históricos para obtener tendencias, comportamientos predictivos y patrones de las personas. No es coincidencia entonces que, en el Perú, las carreras relacionadas a la formación en estadística, informática y ciencias matemáticas hayan mostrado un crecimiento sostenido en los últimos años. En línea con lo anterior, los investigadores Thomas H. Davenport y D. J. Patil, en un artículo publicado en 2012 en revista Harvard Business Review titulado Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”, anticipaban que la carrera de científico de datos se convertirá en el cargo más demandado y mejor remunerado del futuro.

“Un buen científico de datos tendrá muchas puertas abiertas, y los salarios se ofertarán hacia arriba. Varios científicos de datos que trabajan en startups comentaron que habían exigido y obtenido grandes paquetes de opciones sobre acciones. Incluso, para alguien que acepta un puesto por otras razones, la compensación indica un nivel de respeto y el valor que se espera que el rol agregue al negocio”, escribieron hace seis años estos investigadores, considerando que estos profesionales tenían muchas opciones para estar cerca de los tomadores de decisiones, porque se ubican en medio de situaciones que están en pleno proceso de desarrollo, y son los únicos con el conocimiento en tiempo real para identificar patrones entre el conjunto de elecciones existentes.

Por eso, considerando la dificultad de encontrar y retener científicos de datos en las organizaciones, Davenport y Patil señalaron que una buena estrategia será contratarlos primero como consultores. “La mayoría de las empresas de consultoría todavía tienen que reunir a muchos de ellos (pensando en el futuro). Las empresas más grandes, como Accenture, Deloitte e IBM Global Services, se encuentran en las primeras etapas de liderar proyectos de Big Data para sus clientes. Las habilidades de los científicos de datos que tienen en su personal se están aplicando principalmente a problemas de análisis cuantitativos más convencionales”. Bajo esa lógica, las firmas de servicios de analítica offshore serían las primeras en reclutar a estos profesionales.

¿SALARIOS PROMETEDORES?

Por tercer año consecutivo, la profesión de científico de datos ha clasificado como el mejor trabajo en Estados Unidos. De acuerdo con el ranking por lugar de trabajo de Glassdoor Job Search, web especializada en temas de empleo, el puesto de científico de datos tiene el puntaje laboral más alto, equivalente a 4.8, donde 5 es el máximo número. Para determinar su clasificación de puestos de trabajo, Glassdoor tiene en cuenta el salario promedio de los puestos enumerados, el número de puestos vacantes y la satisfacción laboral promedio de los empleados en estos roles. Según la web, los científicos de datos tienen un salario promedio de US$120.000 por año, hay 4.524 puestos de trabajo disponibles, y la satisfacción laboral general en el puesto tiene un puntaje de 4.2 de 5.

Con el fin de interpretar estos resultados, la revista Business Insider entrevistó a Ling Cheng, Gerente de Ciencia de Datos en Glassdoor. “Además del gran salario y la amplia gama de oportunidad de trabajo, los científicos de datos ayudan a dirigir sus compañías en la dirección correcta. Creo que es un campo realmente emocionante”, explicó Cheng a Business Insider, en un artículo titulado “What it's like to have the best job in America right now”, publicado en febrero de este año.

“Cada vez más empresas están empezando a darse cuenta del potencial que tienen en sus datos”, reveló el ejecutivo de Glassdoor para ese informe. Sin embargo, en el Perú, una de las economías de la región que menos está desarrollando estas estrategias de negocio basadas en tecnología. Las cosas son sumamente diferentes.

Si bien no existe una estadística oficial, datos del portal Ponte en Carrera revelan que profesionales universitarios de carreras afines, como Estadística, pueden ganar en promedio antes de cumplir los 29 años entre S/1.400 y S/5.700; los de Ciencias de la Computación entre S/1.000 y S/4.700; los de Tecnologías de la Información entre S/1.900 y S/7.200; y los Ingenieros de Sistemas y Cómputo entre S/1.400 y S/5.900.

PERFIL DEL CIENTÍFICO

En este contexto de gran volumen de datos y transformación digital, Saldívar comenta que SAS realizó una encuesta dirigida a 596 profesionales identificados como científicos de datos, con la finalidad de definir cuál es la esencia de esta profesión, qué habilidades son necesarias y qué tipo de personalidad se debe tener para desempeñar este rol. “Las conclusiones del trabajo identificaron 10 tipos clave de personalidades y algunos de los mayores desafíos que enfrentan estos profesionales en su ejercicio diario”, explica Saldívar. El 41% de encuestados tienen características “tradicionales” (analítica, técnica y lógica). No obstante, una significativa proporción de científicos de datos mostraron otro tipo de características dentro de las que se encuentran habilidades de comunicación y creatividad.

Otro dato interesante es que el 55% de los científicos de datos tiene menos de tres años de experiencia en la disciplina y, más de un tercio de ellos se está adaptando para cumplir funciones que no están aún bien definidas en función de sus habilidades o capacidades.

En la mayoría de los tipos de personalidad existe una división de 70/30 entre hombres y mujeres. Dentro de los expertos con enfoque técnico con habilidades de lógica y capacidades de análisis, figuran en menor porcentaje las mujeres, con un 37%, en comparación del 63% de los hombres. Estos hallazgos suponen un gran reto para las organizaciones, ya que deben identificar lo que necesitan de sus científicos de datos y reconocer el potencial del Big Data.

De esa forma, las empresas podrán reaccionar rápidamente frente a la necesidad de acelerar la adopción de una cultura orientada a la transformación digital, a partir del análisis de sus propios datos. Bajo esa lógica, ¿ya tenemos definido qué perfil de científico de datos requerimos para las empresas que lideramos? Si no nos hemos hecho esa pregunta tal vez deberíamos replantearnos en qué momento de la transformación digital nos encontramos.

 

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