¿QUIENES ESTUVIERON CON NOSOTROS?
@Tomás Iriondo (Director General de @GAIA, el Clúster de Asociación de Industrias de Conocimiento y Tecnologías Aplicadas) y @Miguel Ramos (Cofounder y Consejero en @AiPower Venture Builder) como ponentes principales. Estuvimos hablando de la necesidad de tener un buen dato y de la necesidad de desarrollar perfiles técnicos que puedan gestionarlo.
LA EVOLUCIÓN EN LA GESTIÓN DEL DATO
La orientación a la gestión del dato ha cambiado a medida que las organizaciones se han dado cuenta de que gestionándolo conseguían mayores beneficios. Mientras que antes, las organizaciones reaccionaban a los resultados, ahora los monitorizan a tiempo real para identificar oportunidades, riesgos y amenazas. Una transformación digital impulsada por el dato cambia los modelos de negocio.
Tomemos el ejemplo de un sector que se digitalizó hace años y que cambió su modelo de negocio gracias a la transformación digital: la industria musical. Ha pasado de vender discos a alquilar canciones. Tomemos otro ejemplo, esta vez de un sector que todavía no se ha digitalizado y debería hacerlo para obtener mayor valor: la hostelería. En muchos locales se empiezan a utilizar herramientas, tablets, etc. para a operativa diaria pero sin llegar a gestionan los resultados. ¿Qué nos dice eso? Que todavía no están recogiendo, organizando, analizando los datos de proceso y que, consecuentemente, no puedan crear modelos predictivos.
LOS DATOS DE VALOR SE TRANSFORMAN EN CONOCIMIENTO
Los datos están por todas partes, pero … ¿están bien? ¿están estructurados? ¿son gestionables? ¿se recogen? ¿sirven para mi ESTRATEGIA? Muchas veces la respuesta es no. Por eso es interesante tener claro a dónde queremos llegar. Una estrategia del dato con un enfoque sistémico permite identificar conocimiento desde los niveles más operativos, y si no que se lo digan a @Rolls-Royce. Empezó a parametrizar sus productos y al analizarlos, se dieron cuenta de la influencia que podía tener en su negocio la gestión de ese dato. Cambió su modelo de negocio y ahora puede fabricar mejores motores gracias al aumento de su #knowhow. Un ejemplo de cómo los datos se transforman en conocimiento. La pregunta que debes hacerte ahora es ¿de qué datos dispones para generar valor?
DE LA NORMA A LA OBLIGACIÓN Y GENERACIÓN DE PERFILES
Todas las acciones se mueven alrededor de unos límites y la generación del dato también debe seguir unos marcos y normativas. Están, por ejemplo, las #greenexigencies europeas, que obligan a movernos dentro de un área de actuación.
Detrás de estas obligaciones nacionales, europeas, etc. están las personas que cumplen una misión fundamental: EL PERFIL DATA SCIENTIST. Se encarga, precisamente, de: recoger, organizar y analizar datos, crear modelos predictivos y automatizar modelos. Tener un dato bien medido y gestionado nos permite estandarizarnos y equipararnos a nivel europeo. Podríamos tener información muy rica para identificar riesgos y oportunidades en las tendencias.
LOS/AS DATA SCIENTIST tienen “sillas disponibles” en muchas empresas. No hay perfiles que cubran la demanda. Esta carencia tiene su sentido, pues si nos paramos a observar un descriptivo de las titulaciones orientadas a este tipo de perfiles, nos damos cuenta de que hay muy pocas. Por un lado, las universidades titulan lentamente y en poca cantidad. Por otro lado, los grados o centros formativos no tienen un enfoque tan centrado en el DATO.
¿DÓNDE SE ENCUENTRA EL PERFIL DATA SCIENTIST?
Lo óptimo sería que estas personas supieran de: sistemas, tecnología y dato (origen, estructura, tratamiento, …). No se encuentran en ningún lugar. No existen. Las personas que se dedican profesionalmente a este ámbito son muy singulares.
TE PUEDES BENEFICIAR DE ESTA CARENCIA DE PERFILES. Todos/as tenemos la oportunidad de desarrollarnos técnicamente en muy poco tiempo gracias a bootcamps y otras formaciones intensivas. Puedes aprender desde cero y en pocos meses estar trabajando de ello. Aquí, ten en cuenta tu valor diferenciador: LA ACTITUD. Muchas personas consiguen emplearse más rápidamente porque dejan huella en los/as demás, no tienen miedo al error porque aprenden del mismo y les gusta trabajar en equipo a pesar de que su parte técnica sea más floja.
Además, recuerda que puedes transferir conocimientos y competencias muy interesantes. Es más, las tendencias de 2023 para los DATA SCIENTIST se enfocan en las competencias personales: se buscan personas con experiencia de reporting y de comunicación (#storytelling) independientemente del sector en el que hayan trabajado. También son interesantes esas personas que saben de NEGOCIO. Haber estado durante años trabajando en equipo, haciendo presentaciones y buscando soluciones a diferentes retos, etc. vale MUCHO.
¿CONOCES BAIDATA?
BAIDATA es la asociación para el desarrollo de la soberanía y la economía del dato. Es una iniciativa promovida en colaboración con la @International Data Spaces Association (IDSA) que pretende desarrollar el ecosistema público-privado de datos a través de diferentes actividades de investigación, formación y desarrollo y cuyo ámbito de actuación es España y Portugal. Precisamente busca espacios de datos compartidos para poder conectar datos regionales con nacionales y europeos.
¿Quieres saber más sobre BAIDATA? Aquí tienes un enlace muy interesante
La gestión del dato es tan importante que la dirección de diferentes empresas suele estar involucrada. Ejemplo de ello es que los días 19 y 20 de mayo, @Oscar Lázaro, Managing Director de Innovalia, nos hablará de Anonimización de Datos, dentro del Bootcamp Data Scientist de Cámara de Comercio.
3 IDEAS PRINCIPALES:
- Los/as DATA SCIENTIST con actitud y capacidades personales son los más buscados y tienen mayor empleabilidad.
- El dato tiene la capacidad de cambiar el modelo de negocio.
- El conocimiento técnico DATA SCIENTIST: principios de #álgebra, #python, #análisisdedatos, #machinelearning, #deeplearning, …