{"id":26870,"date":"2021-05-28T22:09:58","date_gmt":"2021-05-28T16:39:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.subex.com\/?p=26870"},"modified":"2021-05-28T22:09:58","modified_gmt":"2021-05-28T16:39:58","slug":"como-ayuda-la-analitica-aumentada-en-la-promocion-de-nuevos-roles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/?p=26870","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo ayuda la Anal\u00edtica Aumentada en la promoci\u00f3n de nuevos roles?"},"content":{"rendered":"

Desde nuestros datos personales hasta las profundidades insondables de las fuentes de datos, estamos rodeados de una enorme cantidad de datos. Todas las organizaciones, desde las peque\u00f1as hasta las grandes, utilizan los datos que ayudan a lograr resultados comerciales. Algunas organizaciones usan t\u00e9cnicas de pron\u00f3stico (forecast) basadas en modelos matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos tradicionales, mientras que otras usan an\u00e1lisis predictivos que utilizan t\u00e9cnicas de IA \/ ML<\/a><\/strong> (inteligencia artificial\/ machine learning) y otros an\u00e1lisis avanzados<\/a><\/strong> para predecir \/ pronosticar el futuro. Un ejemplo de ello es la predicci\u00f3n y prevenci\u00f3n de la rotaci\u00f3n de conductores en la empresa. Por lo tanto, existe la necesidad de una soluci\u00f3n anal\u00edtica predictiva especializada para ayudar a las empresas a administrar mejor sus negocios. Pero estas soluciones requieren cient\u00edficos de datos expertos, que son costosos de contratar y escasean. Por lo tanto, esto ha llevado a la aparici\u00f3n de los Ciudadanos cient\u00edficos de datos (Citizen Data Scientists<\/strong>).<\/p>\n

El surgimiento de los Ciudadanos Cient\u00edficos de Datos<\/strong><\/p>\n

La aparici\u00f3n de los ciudadanos cient\u00edficos de datos se produce por dos razones. En primer lugar, est\u00e1n demostrando ser un complemento s\u00f3lido y rentable para los cient\u00edficos de datos expertos, que suelen ser escasos y costosos de contratar. En segundo lugar, la ciencia de datos se est\u00e1 volviendo simple con Augmented Analytics<\/a><\/strong> (anal\u00edtica aumentada). Seg\u00fan Gartner, “el uso de nuevas herramientas de an\u00e1lisis e inteligencia empresarial se est\u00e1 extendiendo a\u00fan m\u00e1s a la empresa”. Hoy en d\u00eda, muchas organizaciones han comenzado a utilizar Augmented Analytics. Democratiza los conocimientos de la anal\u00edtica, incluida la inteligencia artificial, a todos los roles comerciales. Hace que la ciencia de datos y la construcci\u00f3n de modelos de ML \/ IA sean accesibles para los nuevos roles de ciudadanos de ciencia de datos (analistas de negocios, desarrolladores y otros). Har\u00e1 que los cient\u00edficos de datos expertos existentes sean m\u00e1s productivos, liber\u00e1ndolos para tareas de alto valor.<\/p>\n

Para 2020, el n\u00famero de ciudadanos cient\u00edficos de datos crecer\u00e1 cinco veces m\u00e1s r\u00e1pido que el n\u00famero de cient\u00edficos de datos expertos. Gartner predice que, para 2020, m\u00e1s del 40% de las tareas de ciencia de datos estar\u00e1n automatizadas, lo que resultar\u00e1 en una mayor productividad. Gartner tambi\u00e9n predice que para 2024, la escasez de cient\u00edficos de datos ya no obstaculizar\u00e1 la adopci\u00f3n de la ciencia de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico en una organizaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfQui\u00e9nes son los Ciudadanos cient\u00edficos de datos?<\/strong><\/p>\n

Gartner define a los ciudadanos cient\u00edficos de datos como personas con capacidades emergentes, que crean o generan modelos que utilizan an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico avanzados o capacidades predictivas y prescriptivas, pero cuya funci\u00f3n de trabajo principal est\u00e1 fuera del campo de la estad\u00edstica y el an\u00e1lisis. Son “usuarios avanzados” que pueden realizar tareas anal\u00edticas sencillas y moderadamente sofisticadas que anteriormente habr\u00edan requerido m\u00e1s experiencia. Los ciudadanos cient\u00edficos de datos brindan un papel complementario a los cient\u00edficos de datos expertos.<\/p>\n

Por lo general, los ciudadanos cient\u00edficos de datos no tienen habilidades de codificaci\u00f3n, pero necesitan desarrollar una s\u00f3lida experiencia en el dominio para comprender los datos. Tambi\u00e9n pueden construir modelos usando herramientas de arrastrar y soltar, ejecutar modelos y canalizaciones de datos predise\u00f1ados. No reemplazan a los cient\u00edficos de datos expertos, ya que no tienen experiencia espec\u00edfica en ciencia de datos avanzada para hacerlo. Pero ciertamente aportan su propia experiencia empresarial y habilidades \u00fanicas.<\/p>\n

El ciudadano cient\u00edfico de datos es un rol que ha evolucionado como una “extensi\u00f3n” de los otros roles dentro de la organizaci\u00f3n. Su funci\u00f3n variar\u00e1 seg\u00fan sus habilidades, dominio e inter\u00e9s en la ciencia de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico. Los roles que se filtran en la categor\u00eda de ciudadanos cient\u00edficos de datos incluyen:<\/p>\n