Qué hacen los científicos de datos y cómo trabajar con ellos

Sophia Matveeva Contributor / Ahora se dice que los datos son el nuevo petróleo, haciendo que los científicos de datos sean indispensables. Sin embargo, todavía es un campo bastante nuevo y muchos profesionales no técnicos no tienen una comprensión clara de lo que hacen los científicos de datos, por qué lo hacen y cómo trabajar con ellos.

Al crear una empresa que monetiza los datos de comportamiento del consumidor, sabía que tendríamos que involucrar a científicos de datos. Pero como fundador no técnico con experiencia en negocios, no sabía cuándo o cómo contratarlos, ni siquiera cómo presentar los problemas que necesitábamos resolver. Como sucede a menudo cuando las personas no técnicas profundizan en el mundo de la tecnología, hay muchas incógnitas desconocidas. ¿Cómo encuentra una respuesta si no está seguro de cuál es la pregunta?

Hablé con Susie Sun, científica de datos de WhatsApp, sobre qué es la ciencia de datos, qué hacen los científicos de datos y cómo las funciones comerciales deberían funcionar con ellos. Sun comprende bien los aspectos comerciales y técnicos de la ecuación, ya que comenzó su carrera profesional y completó un MBA en INSEAD, antes de pasar a la ciencia de datos.
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Susie Sun, data scientist at WhatsApp Susie Sun

La definición de Sun de la ciencia de los datos es "usar el resultado accidental de la computación, es decir, los datos, este nuevo campo (ish) usa estadísticas y codificación para hacer cosas que antes eran difíciles, desde comprender el comportamiento del cliente hasta hacer predicciones y copiar inteligencia similar a la humana". '”
Al igual que el término ingeniero, el término ciencia de datos puede abarcar un amplio espectro. Sun sugiere pensar en científicos de datos en el siguiente espectro:

 

Data Scientists use business and technical skills to solve problemsSophia Matveeva and Dando un negocio de comercio electrónico como ejemplo, Sun presenta las siguientes divisiones:

    Los analistas de datos responden preguntas como "Dada la información de este embudo de clientes, ¿dónde están dejando a mis clientes?" El resultado son datos.
    Los científicos de datos responden preguntas como "Dada toda mi información, ¿cómo puedo mejorar la rentabilidad?" El resultado de su trabajo es una visión.
    Los ingenieros de Machine Learning responden preguntas como "Dado que quiero aumentar el tamaño de la cesta de mis clientes, ¿cómo puedo construir o mejorar mi motor de recomendaciones?" El resultado de su trabajo es un modelo.

Continuando con el ejemplo del comercio electrónico, Sun dice que los científicos de datos pueden usar información como transacciones de ventas pasadas, detalles de clientes y datos demográficos para comprender quiénes son los clientes más valiosos de la compañía. Si sabe esto, puede ajustar su comercialización para apuntar a las personas que probablemente gasten más en su negocio.

Con el aprendizaje automático y el análisis predictivo, las empresas pueden llevar estos conocimientos aún más lejos. Si sabe quiénes son sus clientes más valiosos en función de las interacciones pasadas, puede crear un modelo para detectar clientes similares de manera temprana y adaptar la experiencia de comercio electrónico para ellos.

Sin embargo, vale la pena recordar que el análisis predictivo se basa en datos pasados, lo que no los convierte en una prueba del futuro. Aquí es donde los científicos de datos, creativos y especialistas en marketing pueden trabajar juntos para combinar datos con instinto.

Contratación de científicos de datos

Si está considerando contratar a un científico de datos, piense en las preguntas que enfrenta su empresa. Los ejemplos de preguntas que los científicos de datos pueden responder incluyen:

    ¿Cómo puedo detectar el fraude antes de que se realice una compra?
    ¿Cómo relaciono a los usuarios con la publicidad para maximizar mis ingresos?
    ¿Cómo puedo predecir mejor las ventas en cada ubicación para que no nos quedemos sin existencias?

Un punto importante a considerar es si tiene suficientes datos para que el científico de datos le brinde información real. Es por eso que las empresas que recopilan sus propios datos necesitan existir por un tiempo antes de involucrar a un científico de datos.

Trabajando con científicos de datos

Para tener la relación más productiva con un científico de datos, presente el problema y pídale que encuentre una solución, en lugar de presentar la suya. Este es el mismo consejo que daría sobre trabajar con desarrolladores en general. No es responsabilidad de la persona de negocios comprender los detalles de la escritura del código final, pero depende de ellos recabar los comentarios de los clientes y trabajar con sus equipos técnicos para asegurarse de que el producto funcione.

A medida que la tecnología habilita a todas las empresas, y las empresas tradicionales adquieren compañías tecnológicas, aprender a trabajar con científicos de datos y otros profesionales técnicos es una habilidad necesaria para una carrera exitosa.

Los datos pueden ser el nuevo petróleo, pero si no sabe cómo usarlo y trabajar con personas que lo hacen, es solo una colección de hechos sin sentido.

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