¿Qué tipo de habilidades deberían fortalecer las organizaciones para mejorar sus capacidades de análisis de datos? A medida que las organizaciones en Asia y en otros lugares recurren a la comprensión de los datos y construyen culturas de datos sólidas para obtener una ventaja sobre sus competidores, la capacitación se ha convertido en un tema cada vez más pertinente.
Y como señalamos el año pasado, los científicos ciudadanos que trabajan en decenas de proyectos pueden lograr una victoria acumulativa en un frente masivo, lo que permite a las organizaciones ganar mucho en datos comenzando de a poco. Pero, ¿en qué habilidades deberían las organizaciones capacitar o contratar a sus empleados: programación, análisis de negocios o estadísticas?
Una cuestión de conocimiento práctico.
Para al menos un científico de datos en ejercicio con una Licenciatura en Ciencias en Reddit, la formación adecuada en estadística supera a la informática, o al menos eso creía. Hasta que tomó una Maestría en Ciencias en Estadística y su visión del mundo «cambió» por completo.
“Gran parte de lo que estamos aprendiendo es completamente inútil para la ciencia de datos del sector privado, según mi experiencia. Tantas matemáticas sin sentido por el bien de las matemáticas. Cálculos increíblemente tediosos. Demostraciones complicadas de teoremas irrelevantes… ¿cuál es el punto?
“Básicamente no se trabaja con datos. ¿Cómo se puede entrenar en estadística sin trabajar con datos reales? No hay valor en el mundo real para nada de esto. Mis habilidades como científico de datos [and] la estadística aplicada no está mejorando”, escribió el cartel.
La publicación atrajo cerca de 200 comentarios, y muchos agregaron comentarios reflexivos y compartieron sus propias experiencias. Al defender el papel de las estadísticas, algunos encuestados argumentaron que la capacitación en estadísticas ofrece un enriquecimiento intelectual y sentó una base profunda que los ayudó a comprender el «meollo de la cuestión» del aprendizaje automático.
En última instancia, los cursos que favorecen el conocimiento práctico sobre la teoría son probablemente los más deseables para los ciudadanos científicos de datos. Visto de esa manera, entonces quizás un taller introductorio que aproveche los datos de la organización podría tener un impacto mucho mayor que enviarlos a cursos de una semana sobre temas profundamente teóricos.
Las habilidades de las personas importan
La comunicación efectiva también es vital. Además de analizar los datos, los hallazgos y las ideas deben comunicarse de manera clara y fluida en toda la organización para tener un impacto. Hacer esto bien implica lograr que tanto el público técnico como el no técnico comprendan las implicaciones. Crucialmente, deben persuadir a los empleados dispares para que tomen medidas colectivas.
Sobre el terreno, esto significa identificar y empoderar a los empleados con fuertes habilidades interpersonales y buena experiencia en la ejecución de datos. Lo primero también podría significar ser capaz de decir “no” a ideas que simplemente no tienen sentido o que están destinadas al fracaso.
La queja de un cartel sobre otro Reddit hilo resumió esto perfectamente: «No me importa si tiene 300 millones de puntos de datos que registran el color de ojos de las personas y el sabor de helado favorito, todavía no puede usar el color de ojos para predecir el sabor del helado con buena precisión porque las entradas son fundamentalmente no es muy predictivo de los resultados”.
Encontrar el éxito con los datos
Para que las organizaciones tengan éxito con los datos, tampoco hay que rehuir la necesidad de desarrollar competencias en toda la organización con los datos.
los Revisión de negocios de Harvard (HBR) señaló que las empresas líderes se aseguran de que la mayor cantidad posible de partes interesadas tengan las habilidades y los recursos centrados en datos que necesitan, en lugar de mantener esta experiencia dentro del dominio de los especialistas.
¿Qué tipo de habilidades deberían fortalecer las organizaciones para mejorar sus capacidades de análisis de datos? A medida que las organizaciones en Asia y en otros lugares recurren a la comprensión de los datos y construyen culturas de datos sólidas para obtener una ventaja sobre sus competidores, la capacitación se ha convertido en un tema cada vez más pertinente.
Y como señalamos el año pasado, los científicos ciudadanos que trabajan en decenas de proyectos pueden lograr una victoria acumulativa en un frente masivo, lo que permite a las organizaciones ganar mucho en datos comenzando de a poco. Pero, ¿en qué habilidades deberían las organizaciones capacitar o contratar a sus empleados: programación, análisis de negocios o estadísticas?
Una cuestión de conocimiento práctico.
Para al menos un científico de datos en ejercicio con una Licenciatura en Ciencias en Reddit, la formación adecuada en estadística supera a la informática, o al menos eso creía. Hasta que tomó una Maestría en Ciencias en Estadística y su visión del mundo «cambió» por completo.
“Gran parte de lo que estamos aprendiendo es completamente inútil para la ciencia de datos del sector privado, según mi experiencia. Tantas matemáticas sin sentido por el bien de las matemáticas. Cálculos increíblemente tediosos. Demostraciones complicadas de teoremas irrelevantes… ¿cuál es el punto?
“Básicamente no se trabaja con datos. ¿Cómo se puede entrenar en estadística sin trabajar con datos reales? No hay valor en el mundo real para nada de esto. Mis habilidades como científico de datos [and] la estadística aplicada no está mejorando”, escribió el cartel.
La publicación atrajo cerca de 200 comentarios, y muchos agregaron comentarios reflexivos y compartieron sus propias experiencias. Al defender el papel de las estadísticas, algunos encuestados argumentaron que la capacitación en estadísticas ofrece un enriquecimiento intelectual y sentó una base profunda que los ayudó a comprender el «meollo de la cuestión» del aprendizaje automático.
En última instancia, los cursos que favorecen el conocimiento práctico sobre la teoría son probablemente los más deseables para los ciudadanos científicos de datos. Visto de esa manera, entonces quizás un taller introductorio que aproveche los datos de la organización podría tener un impacto mucho mayor que enviarlos a cursos de una semana sobre temas profundamente teóricos.
Las habilidades de las personas importan
La comunicación efectiva también es vital. Además de analizar los datos, los hallazgos y las ideas deben comunicarse de manera clara y fluida en toda la organización para tener un impacto. Hacer esto bien implica lograr que tanto el público técnico como el no técnico comprendan las implicaciones. Crucialmente, deben persuadir a los empleados dispares para que tomen medidas colectivas.
Sobre el terreno, esto significa identificar y empoderar a los empleados con fuertes habilidades interpersonales y buena experiencia en la ejecución de datos. Lo primero también podría significar ser capaz de decir “no” a ideas que simplemente no tienen sentido o que están destinadas al fracaso.
La queja de un cartel sobre otro Reddit hilo resumió esto perfectamente: «No me importa si tiene 300 millones de puntos de datos que registran el color de ojos de las personas y el sabor de helado favorito, todavía no puede usar el color de ojos para predecir el sabor del helado con buena precisión porque las entradas son fundamentalmente no es muy predictivo de los resultados”.
Encontrar el éxito con los datos
Para que las organizaciones tengan éxito con los datos, no hay que rehuir la necesidad de desarrollar competencias en toda la organización con los datos.
los Revisión de negocios de Harvard (HBR) señaló que las empresas líderes se aseguran de que la mayor cantidad posible de partes interesadas tengan las habilidades y los recursos centrados en datos que necesitan, en lugar de mantener esta experiencia dentro del dominio de los especialistas.
“[The] los líderes consideran que el uso de datos y análisis está profundamente integrado en su forma de operar, en lugar de mantenerlo aislado y restringido a unos pocos empleados”, dijo.
Esto significa hacer que los datos sean accesibles no solo para los ciudadanos científicos de datos y los líderes empresariales, sino también para el personal de primera línea. También adquieren datos de clientes y proveedores, y casi nueve de cada 10 (89 %) comparten sus datos.
Como parte de sus esfuerzos de democratización de datos, los líderes también tienen el doble de probabilidades de habilitar el acceso remoto a los datos y almacenar «una fracción significativa» de sus datos en la nube, señaló el HBR informe.
Ahí tienes. Además de equipar a los trabajadores con habilidades prácticas relevantes para administrar datos y designar a los líderes adecuados para impulsar las iniciativas de datos de la organización, la democratización de datos y un enfoque de datos centrado en la nube son bases vitales para tener éxito con los datos.
Las recompensas valen la pena. Según el informe, los mejores en aprendizaje automático pueden tener más del doble de impacto en la mitad del tiempo en comparación con la empresa promedio. Y uno sospecha que esta brecha solo se hará más grande, no más pequeña, con el tiempo.
Paul Mah es el editor de DSAITrends. Ex administrador de sistemas, programador y profesor de TI, disfruta escribiendo código y prosa. Puedes localizarlo en [email protected].
Crédito de la imagen: iStockphoto/Christian Horz
