El desarrollo de las nuevas profesiones apunta a los CAO, Chief Analytics Officers, como un nuevo campo que en los próximos años tendrá un papel más relevante en la gestión empresarial, la big data y el apoyo en la toma de decisiones complejas.
De acuerdo con Gloria Cabero, directora de Marketing en SAS México, Centroamérica y Caribe, el CAO destaca porque recopila grandes cantidades de datos desordenados y los transforma en formatos utilizables; además, resuelve los problemas relacionados con los negocios mediante técnicas basadas en análisis cuantitativo.
“Este nuevo profesional de la era digital trabaja con diversos lenguajes de programación, incluidos SAS, R y Python. Tiene un amplio dominio de la estadística, incluyendo pruebas y distribuciones estadísticas. Domina técnicas analíticas como el machine learning, deep learning y analítica de texto. Igualmente comunica y colabora con las áreas de TI y de negocios. Al mismo tiempo, buscar orden y patrones en datos para detectar tendencias que puedan ayudar a la base de operación de una empresa”, destacó Cabero.
Los actuales escenarios de negocios –sin importar el tamaño de las transacciones- se dirigen cada vez más rápido hacia la digitalización de los procesos de toma de decisiones, la reducción y la simplificación de trámites, así como la reducción de riesgos como el fraude, entre otros escenarios.
Equipo de trabajo
El ejecutivo de SAS indicó que el CAO puede apoyar la transformación digital que están experimentando las empresas de los principales sectores productivos -desde servicios financieros, retail y telecomunicaciones, hasta gobierno, seguros, petróleo y gas- entre muchas otras áreas.
“Los entornos de negocios actuales se caracterizan por el incremento significativo de los datos propios, de clientes y socios de negocio, y la importancia de explorarlos con el propósito de extraer conocimientos prácticos para tomar decisiones que marquen el rumbo que tomará el negocio en el futuro, destacan entre los detonantes que están impulsando el desarrollo de talento analítico, es ahí donde el trabajo del Científico de Datos tienen un papel fundamental en la digitalización”, indicó Cabero.
Asimismo, este contexto exige el dominio de disciplinas como Big Data, analítica avanzada, liderazgo y comunicación, además de entender la importancia de las regulaciones y estándares que rigen a sus respectivas industrias.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados, lo cual es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.
También se define La ciencia de datos como un concepto para unificar estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático y sus métodos relacionados para comprender y analizar los fenómenos reales, empleando técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro del contexto de las matemáticas, la estadística, la ciencia de la información y la informática.
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