Así ayudarán los ‘ciudadanos científicos de datos’ a las empresas

Los ciudadanos científicos de datos rebasarán en cantidad de análisis avanzados a los científicos de datos para el año 2019.

Así lo cree la consultora Gartner, que también advierte que el Data Science se va ir automatizando con el paso de los años. En 2020, por ejemplo, dos quintas partes de las tareas ya deberían encontrarse automatizadas. Es algo vinculado con aquellas personas que trabajan con los datos, ya que éstas podrán mejorar sus análisis y su productividad. Si bien con el tiempo se acabarán necesitando menos científicos de datos para afrontar los mismos volúmenes de trabajo.

“Facilitar el uso de productos de Data Science por parte de los ciudadanos científicos de datos”, comenta Alexander Linden, vicepresidente de investigación de Gartner, “ayudará a superar la brecha de habilidades”. Este experto opina que “la clave para la simplicidad es la automatización de tareas repetitivas, que son manuales intensivas y no requieren de una profunda experiencia en Data Science”.

Por su parte Joao Tapadinhas, director de investigación de la misma consultora, aprecia que “la mayoría de las organizaciones no tienen suficientes científicos de datos constantemente disponibles en todo el negocio, pero tienen un montón de analistas de información cualificados que podrían convertirse en ciudadanos científicos de datos. Equipados con las herramientas adecuadas, pueden realizar intrincados análisis de diagnóstico y crear modelos que aprovechen la analítica predictiva o prescriptiva”, señala. “Esto les permite ir más allá del alcance analítico de los usuarios comerciales regulares a procesos analíticos con mayor profundidad y amplitud “.

“El acceso a Data Science es actualmente desigual, debido a la falta de recursos y la complejidad no todas las organizaciones serán capaces de aprovecharlo”, insiste Tapadinhas. Esto significa que, “para algunas organizaciones, los ciudadanos científicos de datos será por lo tanto una solución más simple y rápida”.

Gartner, que define al ciudadano científico de datos como alguien que aprovecha el “análisis de diagnóstico avanzado o capacidades predictivas y prescriptivas” sin que su función laboral principal sea la estadística, ve ventajas como el acceso a más datos y de mayor complejidad o la mejora de las capacidades de análisis.