Un científico de datos trabajará en el desarrollo de nuevos algoritmos y presentará nuevos patrones e ideas sobre los datos que de otro modo permanecerían ocultos. “Junto con las estadísticas, un científico de datos puede tener una calificación en economía, y definitivamente necesita una docena o más de experiencia trabajando con diez a quince herramientas de BI”, dice Chuck Hollis, vicepresidente de marketing global y CTO, EMC. Puede visitar este enlace para obtener más información mejor Ciencia de datos, estadísticas y probabilidad – Clases de capacitación de cursos combinados en línea | Ciencia de datos, estadística y probabilidad: curso combinado en línea
un proveedor de servicios de análisis y ciencia de decisiones dice que “los científicos de datos también incursionarán en psicología experimental, antropología y ciencias sociales”. Con la necesidad de establecer centros de excelencia de BI (CoE), los análisis se institucionalizarán.
Sin embargo, no es que haya científicos de datos en abundancia, todos clamando por empleos. Por el contrario, como dice Hollis de EMC, “Hay una escasez de talento. Por cada científico de datos, hay treinta trabajos esperando “.
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En respuesta a este problema, Analytics as a Service se presenta como una alternativa factible. La analítica como servicio aún es incipiente y evoluciona; A medida que crece la complejidad y emergen modelos de servicio maduros que están vinculados con los resultados y el éxito, la tasa de adopción aumentará. La posibilidad de contratar a un científico de datos a través de un proveedor de servicios de análisis es un paso intermedio para muchas EMPRESAS medianas y pequeñas
Con la llegada de las redes sociales impactando la mayoría de las facetas de los negocios, las organizaciones esperan integrar la tecnología, el software social y el BI para crear un entorno de toma de decisiones agradable. El científico de datos será responsable de proporcionar un contexto social a la información. BI y análisis bailan a una nueva melodía cuando adoptan nuevos enfoques como Hadoop. No esperan datos estructurados, limpios y prístinos, sino que trabajan con una mezcla de datos para proporcionar un análisis en tiempo real o cercano. La analítica descriptiva, la analítica inquisitiva, la analítica preventiva y prescriptiva son parte del nuevo paradigma, con el científico de datos en el centro.
La curva de evolución se está moviendo del soporte de decisiones a ser cada vez más operacional, con una progresión inminente que llevará la competencia estratégica a un nivel completamente nuevo con los científicos de datos en la imagen. BI entró en escena hace quince años y TI era el propietario de estas iniciativas. Ahora, BI es una función comercial que involucra investigación de mercado con un enfoque central en análisis. Las compañías con grandes volúmenes de datos (internos y externos) irían a The Notion Market sin pestañear, pero las compañías más pequeñas lo pensarían dos veces antes de pagarle a alguien para hacer algo que su proveedor de BI les dijo que haría su producto de BI.
