El trabajo de moda es ser 'data scientist'

Si Sheldon Cooper pudiera elegir de nuevo una profesión, probablemente se decantaría por ser data scientist porque, según afirma el economista en jefe de Google, Hal Varian, este rol será “el trabajo más sexy en los próximos 10 años”. Así el bueno de Sheldon podría por fin tener cierto éxito con las mujeres y seguro que, dado su cociente intelectual, podría lidiar perfectamente con el big data.

Esta es una de las expresiones de moda de la economía digital. Cuando hablamos de big data nos referimos a ingentes cantidades de información, desde Terabytes a Zettabytes, prácticamente imposibles de almacenar en bases de datos tradicionales, en servidores estándar y de analizarse con las aplicaciones habituales.

Si para tratar con estas colosales cantidades de datos las empresas necesitan utilizar los últimos avances tecnológicos y las aplicaciones más potentes, para descodificarlos y extraer patrones y conclusiones prácticas para conseguir sus objetivos, las compañías necesitan científicos de datos. Y es que, como asegura Adadeyemi Ajao, uno de los ponentes en que participó en la primera edición de RETINA el 10 y el 11 de mayo de 2016. 

Siguiendo el razonamiento de Ajao, uno de los grandes emprendedores de la economía digital en España, toda startup genera ingentes volúmenes de información, especialmente sobre sus usuarios, y su análisis es fundamental para que la compañía detecte el perfil, evolución y satisfacción de sus clientes así como los pros y contras de su estrategia de crecimiento.

Para monitorizar y analizar estas colosales cantidades de datos las empresas necesitan a los data scientists, un perfil que, según diferentes estudios sobre la demanda laboral en la economía digital, será el más demandado en los próximos años y, paralelamente, uno de los mejor remunerados en el ecosistema de la transformación digital.

¿Cómo trabaja un data scientist? Fundamentalmente tiene que hacerse preguntas sobre su negocio: ¿Qué es lo que ha pasado? ¿Por qué ha ocurrido esto? A partir de ellas su objetivo es poder dar respuesta a la pregunta clave, ¿qué va a pasar después? Posteriormente deberá poder explicárselo a otros científicos de datos y al resto del equipo de la startup para tomar decisiones y establecer estrategias de cara a mejorar la rentabilidad de cualquier sector.

Entre las principales funciones y habilidades de este rol emergente se cuentan recopilar y extraer valor de las extensas bases de datos para encontrar información relevante y establecer patrones utilizando las tecnologías existentes en este campo, lo que se conoce como data mining. Pero también se trata de una labor casi de laboratorio, de ensayo y error. Y de trabajo en equipo ya que deben comunicarse continuamente entre ellos para compartir sus hallazgos y así establecer tendencias y patrones comunes.

Un data scientist sería así una figura a medio camino entre un programador y un experto en business intelligence, debe tener los conocimientos técnicos pero también la capacidad de formular hipótesis. Y es que, como afirma Richard Benjamins, director de Business Intelligence y big data en Telefónica, “el data scientist tiene que saber de datos pero también de negocio y debe tener una capacidad de comunicación y de convencer".

El perfil formativo del científico de datos es heterogéneo ya que abundan los estadísticos, matemáticos e ingenieros de software si bien, dado que se trata de una profesión con un futuro brillante, también se están formando en ella profesionales con perfiles multidisciplinares, incluso de campos en un principio tan alejadas como las ciencias sociales y humanidades. Estos perfiles pueden aportar curiosidad y pensamiento creativo, cualidades necesarias, si bien el conocimiento y amor por los números y por la programación también deben existir. Para especializarse en la materia cada vez están surgiendo más másteres y cursos orientados a poder satisfacer la demanda de estos profesionales tan codiciados.

Si todavía hay dudas sobre si es necesario un científico de datos en toda empresa de la economía digital que aspire a ser competitiva, nos quedamos con la opinión de Carlos del Cacho, data scientist de Jobandtalent, quien asegura que para las empresas es una cuestión de vida o muerte: “No hay compañía de Internet que pueda sobrevivir a largo plazo sin un enfoque en los datos”.