Escuchamos hablar mucho sobre un nuevo rol en las organizaciones, el Data Scientist. Alexander Linden, Research Director de Gartner, sostiene que el #DataScientist tiene un conocimiento de los procesos de negocio, incluso mayor que los involucrados directamente en él. Su presencia en las organizaciones traerá profundos cambios en la toma de decisiones y en el planeamiento estratégico de operaciones, sin dudas será el gran dinamizador para evitar los silos de información.

El data scientist – interno o externo – es la persona que posee la información de mayor calidad y relevancia sobre la compañía, y aún más, sabe lo que está ocurriendo en este instante y puede predecir lo que ocurrirá. Eso es un gran valor.

Encontrar en un mismo rol la combinación de comprensión del negocio y conocimiento analítico de enormes cantidades de datos, le otorga al data scientist un poder predictivo y estratégico que será el foco de cualquier organización. El desafío es pensar de dónde saldrán tantos expertos para enfrentar los gigantescos volúmenes de información del Big Data. Alexander Linden afirma que las propias personas que ya trabajan en las organizaciones y conocen el negocio, aprovecharán su gusto personal y conocimiento académico en distintas áreas, para ponerse a trabajar en el análisis de datos. Debemos agregar la existencia de herramientas analíticas simples en interfaz y operatividad, que vienen evolucionando y transformando el negocio.

La humanidad ha venido analizando datos desde siempre, entonces ¿qué cambió? Lo que ha cambiado es la velocidad a la que producimos y procesamos datos, para identificar información significativa y transformarla en conocimiento. El data scientist puede predecir el comportamiento del target, desde su profundo conocimiento de la industria y del negocio.

El volumen de datos se mueve a un ritmo del 40% de crecimiento anual en el mundo, en ese contexto el data scientist acerca la riqueza del Big Data a un lenguaje que todos en la compañía pueden entender. Su tarea evangelizadora está transformando el modo en que los datos duros son vistos para conectar mejor con las audiencias.

Esa tarea de re-significación es prioritaria en cualquier negocio, más aún porque el data scientist trabaja sobre el real time. El resultado de su análisis y la trazabilidad del negocio con su opinión estratégica, pueden transformar los resultados, mejorar las inversiones y lograr el ansiado engagement con el público objetivo. Sin dudas será el profesional más indicado para definir el rumbo del negocio. Sus habilidades no sólo se extienden al ámbito de los números, sino a la interpretación, evaluación y predicción de escenarios. Por eso es fundamental que posea habilidades comunicacionales.

El data scientist sabe quiénes son los consumidores, qué prefieren y cómo hay que comunicarse con ellos.

Cuanto termine este 2015 se habrán creado en el mundo 4,4 millones de puestos relacionados con el Big Data, según estimaciones de Gartner. El problema es que no existe una oferta de profesionales que pueda abastecer a la demanda que hoy tiene el rol. Por el momento estamos ante una escasez crítica.

Descubrir, predecir e impactar para generar cambios en la organización, es la principal función de los data scientist.