¿La Ciencia de Datos podría pasar a ser automática?

El Análisis de Datos para convertirlos en información es cada vez más importante. Sus representantes, los Data Scientist, cumplen por ello un importante papel dentro de las empresas. Sin embargo, con la aparición de nuevas tecnologías está surgiendo un cambio importante dentro de este campo. A través de este post te explicamos qué nuevas novedades surgirán en el Data Science y cómo afectarán en el futuro. ¡Sigue leyendo y ponte al día!

¿Qué es la Ciencia de Datos?

La Ciencia de Datos o Data Science es el campo responsable de estudiar de dónde viene, qué representa y cómo se pueden convertir los datos en información. Su objetivo se centra en utilizar sus resultados como un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias. Esto puede verse reflejado en las organizaciones con un mejor control de los costes, un aumento del rendimiento, el reconocimiento de nuevas oportunidades de mercado, así como conseguir una ventaja competitiva.

El Data Science, además, es un estudio multidisciplinar. A través de él, tendremos que manejar disciplinas como matemáticas, estadística y las ciencias de la computación. Actualmente se ha ido incorporando otro tipo de técnicas, tales como el Machine Learning (aprendizaje automático), el cluster analysis (análisis de grupos), Data Mining (extracción de datos) y la visualización.

Sus expertos son aquellos conocidos como Data Scientist o Científicos de Datos. Se trata de un puesto demandado por las empresas que quieren conseguir una posición en el mercado mucho más competitivo. A esta demanda además se le añade las múltiples salidas que poseen sus expertos. Es por eso que se considera como uno de los trabajos más buscados y mejor pagados hasta ahora.

Nuevos cambios en la Ciencia de Datos

A pesar del gran auge del Data Science, recientemente la firma de análisis ha observado un importante cambio en este sector. La organización Gartner ha descubierto que las herramientas de análisis de datos y BI automatizadas producirán más análisis que los científicos de datos en 2019. Además, esperan que para 2020 más del 40% de tareas de Data Science se realicen bajo esta técnica. Como resultado, generará un incremento en la productividad y en el manejo de datos. Todo esto generado por un por un perfil concreto: el Citizen Data Scientist.

Este hecho parece ser cada vez más una realidad tras entrevistar a 3.000 CIO de firmas mundiales. Esto supondría una manera de incrementar la democratización de la ciencia de datos en el tejido empresarial global. Pero además sería la confirmación de que es una tarea fácilmente sustituible por algoritmos y procedimientos autónomos.  Sin embargo, darle acceso al análisis de datos a personas sin conocimientos específicos no será tan sencillo. Necesitarían las herramientas de automatización para el análisis de datos, pero también una formación y experiencia para producir resultados.

Citizen Data Scientist vs Data Scientist

Existen claras diferencias entre un Citizen Data Scientist y un Data Scientist. Los Data Scientist son los encargados de extraer conocimiento e información valiosa de los datos. Además, poseen una visión general del proceso y pueden resolver problemas de Ciencias de Datos, la construcción de modelos analíticos y algoritmos. A esto se le suma la combinación de sus conocimientos de matemáticas, estadística, programación y visualización, con las habilidades comunicativas para explicar los resultados a la organización. En el caso de los Citizen Data Scientist, no son personas expertas en las ciencias de datos. No obstante, pueden extraer valor, a través de su experiencia, tras explorar los datos desde las unidades de negocio. Además, de forma sencilla, pueden ejecutar tareas analíticas con el uso de estas herramientas automatizadas.

La integración de estas nuevas herramientas automatizadas serán un gran beneficio para el incremento de la productividad de los Data Scientist. No obstante, aunque el número de Data Scientist necesarios se reduzca en algunos sectores, aquellos con los conocimientos más avanzados en datos seguirán siendo necesarios para liderar los grandes proyectos en beneficio de cualquier entidad.

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