La búsqueda de un unicornio es una misión casi mitológica. Encontrar a un buen científico de datos es complicado y la prueba está en los mismos datos, cuyos cálculos estadísticos demuestran que las probabilidades de encontrarlo (y reclutarlo) son muy reducidas. Las encuestas dicen que la cuestión es tan simple como aceptar que no hay suficientes personas con la inusual mezcla de habilidades de software y conocimientos estadísticos. Y las funciones de un data scientist no puede desempeñarlas cualquiera. Por eso, para muchas organizaciones, es mejor tener presente que un científico de datos mediocre puede ser peor que no tener nada.
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La mejor opción, en la mayoría de los casos es dejar aparcada la caza del unicornio. De hecho, aunque, en el mejor de los casos, se encontrase a alguien con este perfil y esa persona accediese a pasar a integrar las filas de la empresa, existen muy pocas posibilidades de que la organización fuese capaz de aprovechar al máximo su talento. Entonces, ¿cómo sustituir al científico de datos? ¿Qué otras alternativas existen?
La ciencia de los datos y las oportunidades que supone para eficiencia e innovación son demasiado importantes para dejar relegadas. Sin embargo, no existe un único enfoque válido para resolver esta cuestión: data scientist, ¿sí o no?
En función de las posibilidades de la empresa, de sus necesidades, de sus expectativas y de quiénes son sus competidores (y qué están haciendo) se puede optar por las siguientes alternativas:
Invertir los recursos que sean necesarios en contratar al mejor científico de datos y convertir esta misión en un objetivo: las grandes organizaciones pueden permitirse esta línea de decisión, dándose el lujo de lograr lo que todos anhelan, a golpe de talonario.
Hacer crecer la semilla del data scentist en la empresa: alinear probabilidad, estadística, tecnología y creación de valor para el negocio. Hacer de la ciencia de datos un valor cultural, no sólo una experiencia funcional y desarrollar individuos capaces de, en un plazo de tiempo razonable, hacerse cargo de las distintas especialidades de las que se ocupa un científico de datos.
Contratar a un equipo de data science: la fuerza del equipo consigue poner el énfasis necesario para la creación de una mayor capacidad de datos y mejores infraestructuras digitales. El outsourcing está más de moda que nunca y es la mejor respuesta a la globalización y su dinamismo. Esta alternativa permite beneficiarse de lo mejor de un equipo multidisciplinar: su conocimiento, su experiencia y su saber hacer; con la comodidad de poder experimentar las ventajas de su contribución al negocio desde el minuto cero y sin los inconvenientes que conlleva un proceso de reclutamiento o la planificación y recursos que requiere un programa de formación y capacitación de personal.
Sea cual sea la opción por la que se decida apostar, una vez que la organización ha descubierto la ventaja de la ciencia de los datos aplicada al día a día de su negocio; su obligación es ir más allá del planteamiento que se limita a la incorporación o no de un científico de datos a la empresa.
Una corporación inteligente ha de pensar en el futuro y, para garantizar su sostenibilidad, precisa llevar a cabo las siguientes acciones:
Determinación de las necesidades en materia de datos y análisis.
Diseño de un plan de capacitación del personal mejor cualificado para lograr su autonomía en la interacción con datos en un futuro no demasiado lejano.
Establecimiento de un entorno colaborativo y dinámico, donde la información fluya y se comparta de forma natural y escalable.
Transformación de la cultura de empresa hacia un modelo basado en la información objetiva y de calidad, apelando a la implicación de todas las personas que componen la organización.
Crear el contexto idóneo, cultural y de organización, supone una inversión, aún mayor que la de contratar a un científico de datos pero, no hay que olvidar que, los datos demuestran que ganar tiempo de la manera correcta puede ser una excelente manera de asegurarse el futuro deseado.
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