Año tras año las organizaciones se ven en la necesidad de ampliar y potenciar las tareas de sus empleados con el objetivo de ajustarse a nuevas tendencias. Los últimos avances en el uso de tecnologías y, en especial, de aquellas usadas para recopilar big data han estado detrás de esta diferenciación en lo que concierne a los analistas y los científicos de datos.
Con frecuencia se confunden los roles de ambos y también se asume que sólo son dos maneras distintas de hacer referencia a una misma función laboral. Sin embargo, esto no es así. Aquí lo explicamos.
El origen de los analistas y los científicos de datos
Para poder entender mejor cuáles son las diferencias principales entre un analista y un científico de datos, antes es preciso saber que la tarea del primero -es decir, del analista de datos-, existe desde hace más de 35 años. A partir de la disponibilidad de la primera versión de Excel su papel fue indispensable para analizar los datos que podían recolectarse entonces.
Los científicos de datos, por otro lado, incursionaron en el escenario empresarial con el dominio de Internet y de herramientas tecnológicas con una mayor capacidad para procesar e interpretar cantidades mucho más extensas de información. No obstante, esto aún no resuelve la cuestión por completo, ya que hoy en día ambos trabajos deben recurrir al mismo entorno donde la presentación del big data suele ser masiva.
Principal diferencia entre los dos trabajos
En general, los analistas de datos realizan una labor más precisa en relación con la información que obtienen. Como su nombre lo sugiere, su tarea primordial consiste en el análisis de datos, lo cual llevan a cabo con la ayuda de habilidades técnicas avanzadas y una amplia capacidad para visualizar datos de forma clara. Normalmente, los datos que analiza provienen de una sola fuente.
Por contraste, los científicos de datos han desarrollado habilidades más complejas de programación y examinan información que procede de múltiples fuentes útiles para una organización. Al sobresalir en la elaboración de modelos estadísticos y el funcionamiento de aprendizaje automático, también suelen contar con más creatividad y experiencia para solucionar diferentes problemas.
Es importante reparar en que un científico de datos también analiza la información obtenida, pero adicionalmente debe ser experto en extraerla, depurarla, identificar patrones en ella, construir modelos predictivos y mejorar la eficiencia del proceso.
¿Qué hace un analista de datos?
Un analista de datos es un profesional que se dedica a recopilar datos de una fuente (aunque a menudo de más), organizarlos y someterlos a análisis, todo ello con la finalidad de producir informes útiles para aumentar la rentabilidad de una empresa, mejorar su toma de decisiones y expandir sus estrategias. Muchas veces tienen que trabajar con datos no procesados.
Algunas de sus tareas fundamentales son:
- Recolectar datos, examinarlos y limpiarlos para después presentarlos.
- Compartir reportes con la ayuda de herramientas avanzadas de inteligencia de negocios y aplicaciones de visualización de datos.
- Identificar patrones y tendencias de utilidad dentro de los grupos de datos.
- Organizar y estructurar los datos de modo que pueda dárseles un uso automatizado y tengan la capacidad de ser utilizados por varios departamentos.
Además de esto, maneja un conocimiento sólido de lenguaje básico de programación, como Python, y de lenguaje esencial para extraer información, como SQL.
¿Qué hace un científico de datos?
Un científico de datos es un profesional altamente especializado que se ha preparado para afrontar retos complejos de estrategia, productividad y rentabilidad a través de herramientas tecnológicas de punta.
No sólo efectúa análisis y recolección de datos, su actividad más crucial es la elaboración de modelos predictivos y la resolución de problemas multifacéticos por medio de métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático.
Estas son algunas de las tareas fundamentales que realiza:
- Extraer, mezclar y analizar diferentes tipos de datos.
- Limpiarlos y estructurarlos con el objetivo de que sean más fáciles de procesar.
- Identificar patrones y tendencias de utilidad dentro de los grupos de datos (al igual que el analista).
- Planificar e idear modelos de predicción para anteponerse a obstáculos o aprovechar oportunidades empresariales, así como simplificar la presentación de la información.
- Diseñar visualizaciones accesibles de diversos datos.
- Crear nuevos métodos para analizarlos y eficientar los modelos de aprendizaje automático disponibles, así como para ofrecer reportes más claros que puedan usar múltiples equipos o departamentos de la organización.
A lo anterior, se añade un conocimiento profundo de lenguajes de programación, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial e inteligencia de negocios. Entre las herramientas con las que suelen estar familiarizados se encuentran Python, Impala, Tableau, Hadoop, Hive y muchas más.
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La importancia de la ciencia de datos en varias empresas
Ante los cambios significativos en el uso de tecnología y medios digitales por miles de empresas alrededor del mundo, la extracción y aprovechamiento de grandes volúmenes de datos se ha vuelto determinante para su éxito y crecimiento frente a competidores con posibilidades similares.
El rol de la ciencia y los científicos de datos es de primera importancia para que puedan adquirir perspectivas más completas y un panorama íntegro de muy variados aspectos de sus estrategias, funciones y alcance respecto de los clientes.
Habría que enfatizar que el ejercicio de un científico de datos no se limita a reunir y analizar información, sino que constituye una fuerza creativa e innovadora y una inteligencia alterna que propone soluciones imprevistas para situaciones que hace algunos años no existían para los negocios, pero que hoy en día son la regla.
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