Roles y Perfiles en Equipos de Ciencia de Datos

¿Qué son los equipos orientados a datos?

En la era digital, el rol del científico de datos se ha vuelto fundamental para las organizaciones. Sin embargo, este rol no opera en el vacío. Al llegar a una organización, un científico de datos puede encontrar un equipo de profesionales con diversas especializaciones, todos orientados a manejar, analizar y extraer valor de los datos. Estos equipos, conocidos como equipos orientados a datos, incluyen roles específicos que facilitan el trabajo del científico de datos y mejoran las estrategias organizacionales.

¿Cuál es el rol del administrador de bases de datos (DBA)?

El primer rol que históricamente se crea alrededor de una base de datos es el administrador de bases de datos, conocido como DBA. Este profesional se ocupa de:

• Mantenimiento de las bases de datos: Asegurarse de que las bases de datos funcionen correctamente y de forma eficiente.
• Soporte técnico: Proveer asistencia y resolver problemas relacionados con las bases de datos.
• Resguardos y réplicas: Realizar copias de seguridad y establecer sistemas de réplica para asegurar los datos.

El DBA es esencial para garantizar la integridad y disponibilidad de los datos.

¿Qué es el Data Warehouse?

El concepto de Data Warehouse o almacenamiento de datos surge cuando una cantidad cada vez mayor de datos hace que los sistemas tradicionales sean insuficientes. Sus características incluyen:

• Almacenamiento masivo: Capacidad de guardar millones de registros de datos.
• Facilidad de extracción: Diseñado para que los datos puedan ser fácilmente consultados y utilizados.

Anteriormente, las empresas guardaban los datos en formatos no estructurados como hojas de cálculo de Excel, lo que complicaba su análisis. El Data Warehouse busca prevenir esta problemática al almacenar datos de manera estandarizada y futura.

¿Cómo funciona el ETL?

ETL, que significa Extract, Transform, Load (Extraer, Transformar, Cargar), describe un proceso crítico en la gestión de datos. Su funcionamiento se resume en:

1. Extracción: Obtención de datos desde diferentes fuentes.
2. Transformación: Procesamiento y modificación de datos para ajustarse a las necesidades del análisis o almacenamiento.
3. Carga: Ingreso de los datos transformados a un sistema destino como un Data Warehouse.

La integración ETL es recurrente y asegura que los datos estén actualizados y listos para ser analizados.

¿Qué es la inteligencia de negocios (BI)?

La inteligencia de negocios (BI) es un precursor de la ciencia de datos moderna. Su objetivo principal es:

• Extraer información valiosa: Obtener sentido o significado de los datos que pueden impactar en la estrategia del negocio.
• Presentación: Mostrar patrones, estadísticas y tendencias a las partes interesadas para mejorar la toma de decisiones.

BI no solo se encarga de almacenar datos de manera inteligente, sino también de obtener un valor operativo tangible de ellos.

¿Para qué se utiliza el Machine Learning?

El Machine Learning (aprendizaje automático) es crucial para abordar situaciones específicas en las que:

• Se debe clasificar información en diferentes categorías de manera automatizada.
• Es necesario predecir resultados basándose en datos históricos.

La implementación de Machine Learning requiere expertos que puedan desarrollar y mantener estas herramientas predictivas, integrándolas en la estrategia de datos de la organización.

¿Cuál es el papel del científico de datos?

El científico de datos integra los diferentes roles del equipo de datos para maximizar el impacto positivo en la organización. Sus responsabilidades son:

• Entender la organización: Analizar sus procesos y decisiones y cómo los datos pueden optimizar estos aspectos.
• Planificación estratégica: Usar datos para alinearse e influir en las decisiones a nivel organizativo.

El científico de datos debe gestionar equipos y recursos para que todos trabajen hacia una meta común y se logre un verdadero impacto positivo en la empresa.