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Comprender la ciencia de datos
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Data science es el proceso de estudiar datos para extraer insights útiles que apoyen la toma de decisiones. Abarca desde estadística y matemáticas hasta inteligencia artificial e ingeniería informática.
Por muy importante que sea data science, existen varios obstáculos que dificultan que las empresas aprovechen todo su potencial. En este artículo verás cinco retos clave de data science que necesitas superar para exprimir al máximo la analítica de datos y mejorar la toma de decisiones del negocio.
1. Gestionar múltiples fuentes de datos
Conseguir los datos adecuados para analizar puede ser una tarea compleja, sobre todo cuando accedes a información de diversas fuentes. Por eso, para una data science eficaz, consolidar datos de múltiples orígenes es imprescindible.
Sin embargo, unificar datos procedentes de fuentes heterogéneas y semiestructuradas es un proceso complejo y que consume tiempo.
Una solución rápida a este reto es usar herramientas de integración de datos o un sistema de gestión de datos como Informatica u Oracle. Estas soluciones te ayudarán a recopilar y agregar datos de distintas fuentes y a filtrarlos para facilitar su acceso.
Funciona porque actúan como una plataforma centralizada que se integra con los orígenes de datos. El resultado es una visión holística de toda tu información, que te permite generar insights más precisos y relevantes.
También puedes recurrir a soluciones de IA para empresas que analicen datos rápidamente y sugieran decisiones útiles para el negocio. Aunque existen riesgos de la IA generativa como las alucinaciones, puedes mitigarlos fácilmente con medidas como la verificación de hechos.
2. Escasez de profesionales cualificados
El mundo depende cada vez más de data science para decidir. Un 59% de las empresas ya la utilizan de distintas formas para mejorar su rendimiento. Esto ha disparado la demanda de profesionales cualificados en data science por encima de la oferta. Para que te hagas una idea: hay tres veces más ofertas de trabajo en data science que búsquedas activas de candidatos.
Y no solo eso. Parte del talento actual tampoco cuenta con las habilidades actualizadas que exige el manejo de datos hoy. La forma tradicional de trabajar con datos ya no encaja por la irrupción de tecnologías como la IA generativa. A esto se suman dos factores que exigen formación continua o reciclaje: la explosión de datos y el aumento de la capacidad de cómputo.
La formación y el reciclaje del talento existente no se limitan a lo técnico. También hacen falta habilidades reforzadas de resolución de problemas y comunicación. Con la enorme cantidad de datos disponible, surgen nuevos retos que hay que abordar.
Y las soluciones deben comunicarse bien a los equipos y a la dirección, que pueden no tener la capacidad de interpretar los datos por sí mismos. Más adelante profundizamos en esto.
Para afrontar la escasez de talento frente a la demanda, tu objetivo es diferenciarte como empleador y atraer a profesionales de ese pool. Ofrece salarios y beneficios competitivos. El salario base medio de un data scientist en EE. UU. es de 146.422 $ según Glassdoor; si puedes ofrecer más, mejor.
Tanto si incorporas nuevos data scientists como si ya cuentas con profesionales de datos en plantilla, invierte en talleres y formación en data science. Así te asegurarás de que las habilidades de tu equipo están al día y alineadas con las prácticas y estándares actuales del sector.
3. Privacidad y seguridad de los datos
La transición a entornos en la nube ha contribuido al aumento de brechas de seguridad de datos en el siglo XXI. Se estima que el 60% de los datos corporativos se almacenan en la nube. Solo en 2020, el FBI recibió más de 2.000 denuncias diarias de ciberdelitos. El ransomware, los ataques a sistemas y el robo de datos son formas habituales de brechas de seguridad.
Como resultado, muchas empresas cuentan ya con expertos en ciberseguridad, incluidos hackers éticos que usan ChatGPT para hacking, para garantizar la seguridad de los datos de sus clientes. Este hacking ético ayuda a identificar riesgos potenciales y a corregirlos de antemano.
Dado que hay tantos datos que pueden caer en manos indebidas, entidades como la Unión Europea también han actuado.
El Reglamento General de Protección de Datos, en vigor desde 2018, busca proteger los datos de las personas en la UE. Impone sanciones y multas que pueden ascender a millones de euros a las organizaciones que incumplen sus estándares de privacidad y seguridad.
Como empresa, debes garantizar la seguridad y la privacidad no solo de tu organización, sino también de tus clientes.
Para proteger estos datos de forma eficaz, primero necesitas saber qué datos tienes y dónde se encuentran, un proceso llamado descubrimiento de datos. Puedes usar herramientas automáticas como Tableau o IBM Cognos Analytics para identificar rápidamente la información sensible.
Luego, elige una solución de almacenamiento fiable que actúe como capa adicional de seguridad. Además, haz copias de seguridad periódicas para poder recuperar la información en caso de pérdida o corrupción.
Asegúrate de tener controles de acceso granulares. Sea cual sea tu negocio, no tiene sentido dar a todo el mundo el mismo nivel de acceso.
Piensa en una empresa de software. Los datos que necesita Finanzas para su operativa diaria son muy distintos de los que requiere Marketing para ejecutar sus estrategias de marketing SaaS. Del mismo modo, Ventas y Atención al cliente necesitarán conjuntos de datos diferentes para rendir.
Aún más importante, los controles de acceso granulares previenen accesos no autorizados y reducen el riesgo de vulnerar la privacidad y seguridad de los datos de tus clientes. Es clave porque organizaciones y especialistas en datos deben equilibrar la confidencialidad de la información con el intercambio de los datos necesarios con los equipos pertinentes. Valora usar un catálogo de datos para restringir la información sensible mientras concedes a los expertos acceso a los conjuntos relevantes.
4. Limpieza de datos
Eliminar información no deseada de tus datasets es uno de los grandes retos. Los datos de mala calidad salen caros: algunas empresas pierden hasta 12,1 millones de dólares al año por su causa. Es la pesadilla de cualquier data scientist trabajar con datos inexactos, duplicados, inconsistentes o inadecuados. Conducen a conclusiones erróneas y, por tanto, a malas decisiones.
Como empresa, conviene conocer las cuatro V del big data para facilitar la limpieza:
- Velocidad: la rapidez con la que se transfieren los datos. Como el intercambio ocurre en tiempo real, también necesitas analizarlos en tiempo real.
- Veracidad: selecciona la información relevante para tu negocio para que las decisiones derivadas generen confianza.
- Volumen: el intercambio de datos crece día a día. Necesitarás tecnología para gestionarlo.
- Variedad: te encontrarás con datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Es fundamental definir formatos estandarizados para gestionar esta diversidad.
Dadas las enormes cantidades y la variedad de datos con los que trabajas, limpiar inconsistencias puede llevar horas.
Plantéate implantar un marco de gobierno del dato para resolver este problema. Son los procedimientos que establece una empresa para gestionar sus activos de datos. Existen herramientas modernas que ayudan a limpiar, formatear y mantener la precisión de los datasets. IBM Data Governance, OvalEdge y Collibra son buenos ejemplos.
Además, incorpora profesionales de datos responsables de la calidad de la información en cada departamento. Te permitirá disponer de datasets de alta calidad y ahorrar tiempo y dinero.
5. Informar a stakeholders no técnicos
Aumentar la capacidad de una organización para tomar decisiones informadas es un objetivo clave de data science. Estas decisiones deben estar alineadas con el plan de negocio. Solo así se alcanzarán los objetivos.
Ya lo adelantábamos: al ser un campo muy técnico, puede ser complicado comunicar los hallazgos a managers y directivos que no dominan el lenguaje técnico. Muchas personas en liderazgo no están familiarizadas con las herramientas y modelos de machine learning que se emplean.
Además, hay organizaciones sin términos de negocio y KPI claramente definidos. Eso complica los informes. Si cada departamento interpreta los términos de forma distinta y usa medidas diferentes para calcular los KPI, tus data scientists tendrán trabajo extra.
Tendrán que explicar el impacto de su trabajo en relación con los KPI específicos de cada área. Como resultado, puede ser difícil llegar a una decisión global que beneficie a todos.
¿La solución? Por un lado, reciclar y formar a tu equipo de datos para que refuerce sus habilidades de comunicación. Puedes entrenarlos en data storytelling para facilitar la visualización y comprensión de los resultados. El data storytelling hace que el análisis sea accesible y ayuda a argumentar por qué una decisión es la adecuada.
Por otro lado, ofrece al personal no técnico —la audiencia del data scientist— una buena base en data science.
También deberías definir con claridad los KPI de tu organización y asegurar que todos los departamentos comparten el significado de cada término de negocio. Así será más fácil comunicar los insights clave del análisis.
Una forma de asegurar esa coherencia es, de nuevo, usar un catálogo de datos. Actúa como única fuente de verdad para tus términos y KPI, asegurando una interpretación común.
Conclusión
En resumen, a medida que las empresas adoptan tecnología para ser más eficientes, surgen continuamente nuevos retos en data science. Las fuentes múltiples o poco fiables dificultan extraer insights accionables de grandes volúmenes de datos. Además, existe una brecha de talento que complica encontrar especialistas con experiencia práctica.
Las preocupaciones sobre privacidad y seguridad complican el acceso a los datos necesarios para analizar. La limpieza de datos consume mucho tiempo y dinero mientras las organizaciones intentan identificar y descartar información de mala calidad. Y, por último, puede ser difícil informar a stakeholders no técnicos porque data science es un ámbito muy técnico.
Para resolver estos desafíos, ofrece salarios competitivos para atraer a data scientists actuales de un pool de talento aparentemente pequeño frente a la demanda. Forma y recicla a tu equipo de datos para que siga el ritmo de las tecnologías cambiantes y las nuevas exigencias. Forma también al resto del personal para que tenga nociones básicas de data science. Y valora el uso de herramientas como catálogos de datos y software de gobierno del dato.
Sigue estos consejos y liberarás todo el potencial de data science en tu empresa, abriendo la puerta a grandes oportunidades.
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