El valor de la gestión de datos

Los desafíos del Data Science en el Big Data

Publicado el 16/07/14 4:00

Desafios del Data Sciencie en Big Data

El Data Science es un nuevo campo emergente relacionado con el gran negocio de los datos, cuyas potencialidades están en gran parte sin explorar. En el actual contexto de Big Data, extraer valor a partir de océanos de información será un desafío para los data scientist, un nuevo perfil profesional orientado al análisis de esos grandes conjuntos de datos que normalmente requieren computación distribuida para su almacenamiento.

Si por un lado los datos a escala son un reto importante, no lo está siendo menos encontrar a los profesionales idóneos idóneos para hacerlo. De hecho, a la vez que la explosión de datos ha exigido encontrar soluciones tecnológicas que permitieran almacenarlos y procesarlos a un bajo coste, de forma simultánea se requiere una ciencia que sepa utilizarlos: organizarlos, seleccionarlos, mantener estándares de calidad de datos, identificar patrones, descubrir tendencias y, en fin, gestionarlos para darles sentido.

Por primera vez, la economía tiene acceso a muchos más datos de los que puede utilizar para generar valor,  y lo mismo ocurre con las instituciones políticas u organizaciones de distinto tipo que persiguen fines sociales. Es decir, Big Data todo lo alcanza y, por ende, las potencialidades pueden encontrarse allí donde menos se espera, abriendo un gran interrogante acerca de cómo aprovechar esos grandes datos.

El uso inteligente de datos heterogéneos es la clave de un data management que trabaje con datos de forma eficaz para el avance social o el logro de una ventaja competitiva mediante las habilidades analíticas de estos profesionales de nuevo perfil. Unas grandes exigencias que chocarán con una escasez del talento necesario para la analítica avanzada. 

Enorme escasez de talento

En un estudio de la revista CIO se concluye que en 2018, sólo en Estados Unidos se espera que haya un déficit de data scientist de entre 140.000 y 190.000 personas con capacidad de análisis profundos , así como 1,5 millones de gestores que tengan el know-how para utilizar el análisis de grandes datos para tomar decisiones efectivas.

Según un informe del McKinsey Global Institute, "la escasez de talento analítico y de gestión necesarias para sacar el máximo provecho de Big Data es un reto importante" que hay que abordar de forma urgente.

Una cuestión de actitud: intuición vs data science

Sin embargo, ni siquiera existiendo ese enorme potencial y talento para extraer valor estaría el terreno allanado. Si los tomadores de decisiones no están por la labor de conceder la importancia que requiere a este punto, esa falta de actitud representará un obstáculo insalvable.

Un reciente estudio de Economist Intelligence Unit ha constatado la resistencia de los directivos a entender que, frente a la ciencia de datos, la intuición no es lo que prima. Es decir, los empresarios todavía desconfían del valor de la ciencia de datos.

Con el fin de investigar el modo en el que tomaban decisiones las empresas que utilizaban Data Science y cómo podrían hacerlo mejor, se encuestó a 174 directivos y ejecutivos de organizaciones de todo el mundo, el 49 por ciento de ellos pertenecientes a organizaciones con ingresos superiores a los 500 millones de dólares.

Sorprendentemente, el estudio reveló que casi 6 de cada 10 de ellos se mostraron partidarios de tomar decisones sobre bases de datos, pero más de 7 de cada 10 de ese mismo grupo reconoció que confiaba en su propio olfato para los negocios a la hora de tomar una decisión. Por último, la seguridad es otra barrera que habrá de salvar el Big Data, así como los problemas asociados a la privacidad de datos, con los consabidos riesgos de intromisión a la privacidad.

 

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Fuente imagen: patrisyu/ FreeDigitalPhotos.net

Temas: Big Data