¿Qué es un data scientist y por qué es importante para las marcas?

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El Data Scientist se puede considerar como el puesto clave del futuro, un de los más prometedores para las empresas gracias a la creciente demanda que tiene el mercado por este tipo de profesionales, incluso Harvard Business Review la ha nombrado la profesión “más sexy” del siglo XXI, pero, ¿sabes de qué se trata exactamente?, a continuación te decimos todo lo que necesitas saber.

¿Qué es un Data Scientist?

Para comprender qué es un Data Scientist o científico de datos es necesario tener en cuenta que existen muchas definiciones, por ejemplo, Gustavo Jaime Muñoz, Data Scientist para Walmart México, es una persona que busca establecer alguna herramienta de las que existen en el mercado, o desarrollarla desde cero programándola o construyéndola con diferentes aplicaciones, para crear una solución para transformar los datos en información que le sea de utilidad al negocio o que ayude a optimizar alguno de los proceso que ya se tienen implementados.

Su relevancia en la actualidad recae en que el mundo se mueve a través de datos, de hecho, Xataka refiere que se ha popularizado el puesto por este motivo, a diario se calcula que se crean 2.3 trillones de bytes de información.

Por ponerlo de una forma muy general y simple, es el encargado de gestionar la ciencia de datos o data science (la cuál definiremos más adelante).

¿Qué hace un Data Scientist?

De acuerdo con información publicada por la Universitat Politècnica de Catalunya, el proceso que sigue un Data Scientist consiste en 5 pasos básicos, estos son:

  • Extraer datos desde diversas fuentes y con distintos volúmenes, es decir, puede ser big data o small data.
  • Limpiar los datos para eliminar distorsiones en la información.
  • Procesar los dato usando diversos métodos estadísticos, como la inferencia estadística, los modelos de regresión o las pruebas de hipótesis.
  • Diseñar nuevos test o experimentos si son necesarios.
  • Visualizar y presentar gráficamente los datos.

¿Qué se necesita para ser un Data Scientist?

Retomando nuevamente la información de la UPC, el perfil que debe cumplir un profesional para convertirse en Data Scientist contempla una combinación de diversas habilidades avanzadas en informática, matemáticas, estadísticas, algo de aprendizaje automático, pasión por los datos, capacidad de manejo de grandes volúmenes de de datos, curiosidad y capacidad de comunicar el conocimiento extraído de los datos.

En general, es posible decir que la ciencia de datos es multidiciplinaria que exige en cierta medida un grado de especialización exigente y avanzado.

Ahora que posiblemente ya tienes una mejor comprensión sobre esta profesión, seguramente te preguntarás cómo es que puede beneficiar a las empresas. La clave está en que estos profesionales pueden gestionar la ciencia de datos o data science de una empresa.

¿Qué es la data science o ciencia de datos?

Según lo define, Chris Pitt, Head of Marketing para la firma Vertical Leap, la ciencia de datos consiste en la práctica de revelar insights ocultos en los datos existentes aun una forma que habilite a las empresas a tomar mejores decisiones.

¿Cómo funciona la ciencia de datos?

En un sentido similar a lo mencionado arriba sobre las labores del Data Scientist, la ciencia de datos dentro de las empresas funciona de la siguiente forma:

  • Se identifican problemas de datos que se están enfrentando y se identifican oportunidades de mejora.
  • Se determinan los conjuntos de datos correctos y las variables.
  • Se identifican las fuentes para recolectar estos datos.
  • Se recolectan los datos de cada fuente.
  • Se limpian y validan los datos para asegurar la presión, uniformidad y totalidad.
  • Se crean modelos de datos y algoritmos para organizar la información.
  • Se analizan los datos para identificar patrones.
  • Se hacen pruebas, optimizan depuran los procesos de datos.

¿Por qué las empresas necesitan la ciencia de datos?

Aunque suene simple, se trata de un concepto que puede ayudar a mejorar el rendimiento y crecimiento de un negocio. Se trata de una oportunidad inmejorable que ha llegado con el avance de la tecnología. En el pasado es posible decir que la data science era algo exclusivo de las grandes organización, pero ahora, gracias a las herramientas disponibles y lo accesibles que son, incluso los negocios pequeños pueden poner en marcha la data science.

¿Cómo puede ayudar a los negocios?

Según lo refiere BusinessToCommunity, la data siente puede ayudar a mejorar cualquier área de un negocio donde los datos relevantes están disponibles, es decir, no se trata de un concepto aplicable solo en el campo del marketing, por ejemplo, puedes usar la data para probar si las horas extras implementadas en la empresas han servido para que el negocio logre más cosas, se puede usar para determinar el salario óptimo para pagar a los trabajadores, etc.

La meta general de la ciencia de datos es ayudar a mejorar los resultados del negocio, entiéndase a que sea más productivo o eficiente. La clave es que aporta estos resultados a través del procesamiento de datos sólidos en volúmenes elevados que no se podrían gestionar de forma manual.

¿Qué puede hacer la data science en marketing?

Desde este apartado, la ciencia de datos se resume en gestionar conjuntos de datos que son muy amplios para ser gestionados, por ejemplo, para un negocio pequeño con un registro de datos de cinco años de antigüedad podría resultar difícil identificar patrones que afecten las ventas si esto se hace de forma manual, fuera del ejemplo, esta es una tarea que incluso se le complicaría a una empresa de mayor tamaño. Sin embargo, con la data science y un proceso de datos bien gestionado es posible sentarse tranquilamente mientras los algoritmos comparan la información de esos 5 años.

Siendo más específicos dentro del área de marketing, la ciencia de datos ejecutada por un Data Scientist puede emplearse para actividades como:

  • Investigar palabras clave.
  • Desarrollar modelos de intención de compra.
  • Hacer pujas para campañas PPC.
  • Optimizar campañas para dispositivos.
  • Identificar audiencias sociales.
  • Automatizar investigaciones sobre la audiencia.
  • Identificar oportunidades de contenido.
  • Generar data storytelling.
  • Hacer diagnósticos analíticos.
  • Y Analíticos productivos.