Para contrarrestar la falta de científicos de datos, muchas de las funciones manuales pasan a ser automatizadas.
Concentrar y unificar el Analytics de autoservicio tradicional utilizado por gente de negocios, junto con las técnicas de Analytics avanzadas de científicos de datos, es una tendencia dentro del área de ciencia de datos, iniciando con ella el proceso de automatización de tareas repetitivas, esto para disminuir una gran parte del tiempo de las acciones manuales y exigiendo menos conocimientos especializados en esta materia.
De acuerdo con la consultora Gartner, 40% del área de ciencia de datos, se verá envuelta en ese proceso, quedando automatizada dentro de 3 años. Con la automatización las organizaciones consiguen atender niveles más altos de escala y velocidad, pudiendo inclusive, aumentar insights que antes no eran conocidos.
Otros beneficios son, el aumento significativo en la productividad de los científicos de datos, quienes cada vez usan más estos junto a Analytics pero también, el aumento del alcance de los distribuidores en la empresa y la disminución de fallas en las competencias de cada área.
Este movimiento, en verdad, es una forma que las empresas están encontrando para contrarrestar la escasez mundial de científicos de datos, estadísticos u otro especialista en análisis. Surgen entonces los citizen data scientists, que en traducción libre significa “ciudadanos científicos de datos”.
Este tipo de profesional fue descrito por la Gartner como una persona que puede contar con habilidades para trabajar con datos, pero no necesariamente debe de tener formación en Tecnología de la Información pero si necesita una formación en matemáticas, ingeniería, economía, administración o ciencias sociales, porque en ellas se trabaja con datos y esto proporciona una visión del beneficio de la utilización de los datos para el negocio.
No toda empresa tiene capacidad de pagar por un científico de datos puro, pero puede usar el conocimiento de un colaborador interno y desarrollar sus habilidades para el análisis de informaciones. Los citizen data scientists no son una amenaza para los científicos analistas de datos o a los analistas de negocios, al contrario, pueden ser excelentes colaboradores. Por eso, necesitan de orientación sobre la forma de trabajar de los especialistas con las informaciones, para que toda la labor realizada no sea desperdiciada en insights sin valor.
Los proveedores de tecnología, están ayudando al desarrollo de este nuevo perfil profesional, ofreciendo herramientas de análisis con interfaces de mayor navegación, el cual los usuarios finales sin experiencia en TI, son capaces de utilizar. Estos proveedores, están atendiendo, una demanda de todos tipo de negocios, que desean un desarrollo más democratizado para el análisis y datos grandes.
Una de las preocupaciones de las empresas con los citizen data scientists, es que su visión de TI, sea un poco más amplia, donde sepan reconocer qué tipo de datos son generados y cuáles necesitan ser analizados. Ya que el objetivo del descubrimiento de datos, es expandir insights para impulsar el valor, entonces es importante asegurarse de que el público obtenga conocimientos capaces de interpretar gráficos, tablas, y escalas que son presentadas para estos.
Las empresas necesitan también prepararse implementando una autoridad fuerte y estrategias para lidiar con los nuevos procesos. Ente más colaboradores adquieran habilidades para ejecutar cálculos y realizar los propios descubrimientos es posible que personas utilizando los mismos datos lleguen a conclusiones diferentes.
Así pues, los proveedores de tecnología constantemente ayudan a encontrar nuevas formas de analizar informaciones, también personas que no tienen el conocimiento específico en TI pero que saben trabajar adecuadamente con datos ganan otras atribuciones y oportunidades de desarrollarse y mejorar sus carreras, por lo tanto, las empresas interesadas en esos análisis, están preparándose tanto para recibir nuevas tecnologías como para capacitar a los nuevos miembros de los equipos, apostando a los costos más baratos y a una mayor productividad en el análisis de datos, mismo que puede elevar el valor para sus estrategias.
Fuentes:
http://www.executivosfinanceiros.com.br/ti/bi-bigdata/item/4682-mais-de-40-das-tarefas-da-ci%C3%AAncia-de-dados-ser%C3%A3o-automatizadas-at%C3%A9-2020.html
http://www.informationweek.com/big-data/big-data-analytics/citizen-data-scientists-7-ways-to-harness-talent/d/d-id/1321389
http://www.techrepublic.com/article/why-2016-may-be-the-year-of-the-citizen-data-scientist/
