Este mes se desarrolla temas relacionados con cuales serían los cuidados que un profesional en ciencia de datos debe tener cuando realiza sus tareas. Esta semana iniciamos con aspectos generales de ello y las siguientes seremos más específicos.
Parte 1 de 4: La ciencia de datos es más que solo saber herramientas tecnológicas
Aprender ciencia de datos abre oportunidades para comprender problemas, mejorar procesos y tomar decisiones con mayor fundamento basado en datos. Sin embargo, realizar bien esta labor no consiste únicamente en producir gráficos, aplicar fórmulas o construir modelos. El verdadero cuidado profesional está en convertir datos dispersos, aislados o no relacionados en conocimiento útil, comprensible y aplicable en las empresas. Para lograrlo, conviene recorrer un trayecto formado por tres capacidades relacionadas: aplicar el conocimiento técnico, trabajar pensando en quien utilizará el resultado y traducir la solicitud inicial en la necesidad real.
Primero, el conocimiento técnico debe demostrarse en la práctica. No basta con afirmar que se conoce Excel, R, Python, Power BI u otra herramienta utilizada en la ciencia de datos. Quien trabaja en este campo debe saber trabajar a lo largo de la cadena de valor (La cadena de valor del científico de datos). La herramienta se selecciona según disponibilidad, el problema a resolver, el volumen de información, la necesidad de automatización y las capacidades de la organización. Dominar una solución significa usarla con criterio, reconocer sus límites y revisar de antemano cual es la mejor ruta para afrontarlo.
Segundo, el trabajo de ciencia de datos se realiza para alguien. Puede ser un cliente, una jefatura, un equipo técnico o el público en general. Cada persona tiene preguntas, conocimientos y decisiones diferentes. Por eso, un producto técnicamente correcto puede resultar inútil si utiliza términos incomprensibles, presenta demasiados indicadores, algunos que no aporten a resolver el problema o no destaca la acción requerida para avanzar. Antes de trabajar conviene preguntar quién usará la información, qué decisión debe tomar, con qué frecuencia la necesita y qué nivel de detalle puede interpretar.
Tercero, la solicitud expresada por el solicitante no siempre es la necesidad real. Alguien puede pedir “un gráfico de ventas”, cuando en realidad desea saber por qué disminuyeron los ingresos, cuáles productos requieren atención o dónde existe una oportunidad. Quien trabaja en ciencia de datos debe escuchar, preguntar, confirmar conceptos y convertir una petición amplia en una pregunta concreta, medible y útil. Este paso evita invertir tiempo en respuestas técnicamente correctas, pero alejadas del problema o pueden volverse inútiles para la toma de decisiones.
Estas tres capacidades forman una ruta de aprendizaje realista: aprender una herramienta, practicar con problemas concretos, comprender a las personas usuarias y definir correctamente la pregunta. En las próximas semanas se detallará más sobre este tema. La ciencia de datos no debe verse como un territorio reservado para especialistas; puede aprenderse paso a paso. Quien combina técnica, comunicación y comprensión del problema convierte los datos en decisiones y crea un valor que cualquier organización puede reconocer, cada una de las personas que deseen trabajar en esto tomará la decisión de hasta donde desee llegar, pero si todos pueden comenzar y buscar nuevas opciones en uno de los perfiles más demandado en el mercado laboral actual.
La siguiente entrega seguiremos conversando al respecto.