¿Cuál es la diferencia entre un científico de datos y un analista de datos?
La analítica empresarial surgió como disciplina poco después de que Microsoft introdujera Excel en 1985, permitiendo a las empresas recopilar y coordinar mucha más información que antes. Durante los siguientes treinta años, la analítica de datos creció y evolucionó hasta convertirse en una parte integral de las operaciones empresariales modernas. Ahora, la ciencia de datos mira al futuro y permite a las empresas crear valor a partir de los datos.
La pregunta que mucha gente se formula a día de hoy es: ¿es un científico de datos un analista de datos mejorado? Aunque tienen habilidades básicas similares, estas dos funciones son muy diferentes, y cada una de ellas tiene una gran demanda.
Las cualidades únicas de un analista de datos
La especialización como analista de datos exige algunas cualidades únicas que pueden ser muy valiosas para las empresas.
El análisis de datos es objetivo, y se caracteriza por la intención de comunicar información relevante con imparcialidad. Al responder a las preguntas formuladas por los equipos empresariales, el analista se esfuerza por eliminar los sesgos en el procesamiento de los datos para ese fin. Por otro lado, la interpretación de los datos es subjetiva y está influida por la visión del mundo del científico de datos. Estos toman los datos procesados y se basan en su avanzada visión empresarial para hacer predicciones que creen valor en el negocio.
Debido a la naturaleza objetiva del trabajo que realizan los analistas de datos, deben poseer una serie de cualidades únicas:
Inteligencia empresarial (BI)
No se espera que un analista construya modelos estadísticos en el ámbito empresarial, sino que es más probable que utilice software de Business Intelligence (BI) para recuperar, analizar, transformar y elaborar informes de datos. Estas aplicaciones de software incluyen herramientas de gestión de datos, operaciones de descubrimiento de datos y herramientas de elaboración de informes.
Herramientas ETL
Una gran parte de la función consiste en gestionar el almacenamiento de datos, centrándose en el proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Este proceso reúne los datos de diferentes fuentes, los transforma en algo diferente de esas fuentes y luego los carga en un almacén de datos unificado.
Los analistas deben poseer una serie de habilidades únicas que les permitan utilizar mejor las herramientas ETL. Entre ellas se encuentran las siguientes:
- Familiaridad con las herramientas ETL.
Hay varias herramientas disponibles, y los analistas deben estar familiarizados con ellas.
- Familiaridad con el software de BI.
Tendrán que utilizarlo para recuperar, analizar, transformar e informar sobre los datos. Estas aplicaciones informáticas incluyen herramientas para la gestión de datos, el descubrimiento de datos y la elaboración de informes.
- La capacidad de utilizar las herramientas ETL para proporcionar información empresarial útil basada en la calidad de los datos (no sólo en la cantidad).
Habilidades de consultoría de negocio
Otra diferencia clave entre los analistas de datos y los científicos de datos es que, a menudo, los analistas actúan como consultores empresariales, trabajando para diversas organizaciones. Por lo tanto, los analistas suelen requerir habilidades de consultoría.
Las cualidades únicas de un científico de datos
El rol de científico de datos ha sido declarado como el mejor trabajo para los empleos más prometedores de 2019 de LinkedIn.
Los científicos de datos se encuentran en una posición única en la que no se espera que sepan las respuestas, sino que se espera que sepan las preguntas que hay que hacer. En lugar de saber cómo hacer las cosas, el científico de datos es el que tiene que averiguarlo. Por lo tanto, este es un papel que se adapta a las personas a las que realmente les gusta resolver rompecabezas.
Machine Learning
Un área en la que se especializan los científicos de datos es en la del Machine Learning, lo que lleva a la idea errónea de que las máquinas aprenden. El ML es similar a la estadística computacional, en donde se realizan predicciones mediante ordenadores y algoritmos.
Las habilidades específicas que los científicos de datos deben poseer cuando se trata de aprendizaje automático incluyen la capacidad de:
- Programar algoritmos para ayudar a predecir respuestas para nuevas observaciones.
- Supervisar el proceso de ML para garantizar que se obtiene la respuesta deseada.
Contar historias a través de los datos
Además de la familiaridad con una amplia gama de lenguajes informáticos, las habilidades de story telling también son importantes en la ciencia de los datos. Los científicos de datos informan a la alta dirección y a los miembros del consejo de administración, que suelen tener menos conocimientos informáticos.
Las habilidades específicas que necesitan los científicos de datos cuando se trata de contar historias a través de los datos incluyen la capacidad de:
- Traducir los datos en una historia de negocio
- Crear una historia de negocio que permita a los directivos y equipos desarrollar planes que puedan ponerse en marcha
Mientras que los mejores científicos de datos destacan por su perspicacia en los negocios, la informática, la codificación, las matemáticas y la estadística, el Data Scientist definitivo puede hacer todo eso y poner los resultados en palabras.
Los científicos y analistas de datos, por lo general, están muy solicitados. Mientras que los datos masivos eran un privilegio de grandes empresas como Google y Facebook, ahora las empresas de todos los tamaños recopilan sus propios datos.
