Continuando con las entregas sobre las tareas prácticas del científico de datos (Principales tareas prácticas del Científico de Datos), esta semana está relacionado con el trabajo que realiza el recopilador o generador de datos, donde ampliaremos la introducción anterior.
Parte 2 de 5: El trabajo práctico de recopiar y generar datos
En la era digital actual donde cada vez más se generan datos de todo tipo y utilidades distintas, la figura de la persona encargada de recopilar y generar datos dentro de la empresa adquiere una relevancia cada vez mayor. Esta labor, muchas veces silenciosa y meticulosa, representa el primer paso esencial para que una empresa pueda adentrarse exitosamente en el ámbito de la ciencia de datos y aprovechar sus múltiples beneficios.
El proceso inicia con la recolección de datos provenientes de diversas fuentes, las cuales pueden incluir fuentes internas como registros, encuestas, sensores, plataformas digitales y hasta fuentes externas como bases públicas o redes sociales. Es imprescindible que quien desempeña esta función posea un criterio preciso para identificar qué información es realmente relevante para cumplir con la tarea encomendada en el momento y con los objetivos de la empresa luego de ello. No se trata únicamente de acumular grandes volúmenes de datos sin sentido ni propósito, sino de seleccionar aquellos que sean útiles, verídicos y pertinentes para las necesidades específicas del negocio, permitiendo con ello crear valor para la empresa y clientes.
Una vez recopilados, los datos suelen llegar en formatos dispares y, en ocasiones, presentan inconsistencias, errores o información incompleta. Aquí cobra vital importancia la labor de limpieza, depuración y organización. La persona encargada debe aplicar métodos sistemáticos para corregir errores, eliminar duplicidades y estructurar la información de manera coherente. Esta etapa de depuración es fundamental para asegurar la calidad y confiabilidad de la base de datos resultante que alimentaran tareas posteriores.
El siguiente paso consiste en integrar los datos dispersos, unificando criterios y formatos para que toda la información sea compatible y pueda ser analizada de forma efectiva. Esto permite construir una base de datos sólida, sobre la cual los científicos de datos con perfil analítico podrán aplicar modelos estadísticos y técnicas avanzadas de análisis. Gracias a este trabajo previo, los datos dejan de ser simples registros aislados y se transforman en información pertinente y valiosa, capaz de responder a preguntas cruciales para la empresa y mejorar sus procesos.
Es importante destacar que, sin el esfuerzo y la dedicación de quienes recopilan y generan datos, la ciencia de datos no podría ofrecer resultados significativos. La calidad del análisis y la validez de las conclusiones dependen directamente de la precisión con que se haya construido la base de datos inicial. Por ello, este rol debe ser valorado y promovido dentro de cualquier organización que aspire a tomar decisiones informadas y competitivas.
En la siguiente semana se continuará conversando más al respecto de las tareas prácticas.
