¿Por qué abandonan su empresa los científicos de datos?

En 2019, el Científico de Datos fue nombrado el trabajo más prometedor por LinkedIn. Desde empresas de Fortune 500 hasta pequeñas empresas de todo el mundo, la creación de un equipo de profesionales de la ciencia de datos fue una prioridad en sus estrategias de negocio. Para respaldar esta afirmación, el año 2019 batió todos los récords de inversión en IA y ciencia de datos.

A pesar de todas estas tendencias positivas, los científicos de datos renuncian y cambian de empresa a un ritmo acelerado. ¿Por qué? Analicemos la situación.

No dedican su tiempo a hacer aquello para lo que fueron contratados

Por desgracia, muchas empresas que contratan a científicos de datos no disponen de una infraestructura de IA adecuada. Las encuestas siguen sugiriendo que aproximadamente el 80 % del tiempo de los científicos de datos se dedica a limpiar, organizar y encontrar datos (en lugar de analizarlos), que es una de las últimas cosas a las que quieren dedicar su tiempo. En su artículo "How We Improved Data Discovery for Data Scientists at Spotify", Spotify explica cómo al principio sus "conjuntos de datos carecían de propiedad o documentación claras, lo que dificultaba su localización por parte de los científicos de datos". Incluso los científicos de datos que trabajan para Gigantes de la Web han sentido frustración en su viaje por los datos.

La mayoría de los científicos de datos acaban abandonando sus empresas porque acaban filtrando la basura en sus entornos de datos. Disponer de datos limpios y bien documentados es clave para que tus científicos de datos no solo encuentren, descubran y comprendan mejor los datos de la empresa, sino que también ahorren tiempo en tareas fastidiosas y produzcan perspectivas procesables.

Los objetivos empresariales y de la ciencia de datos no están alineados

Con todo el bombo y platillo en torno a la IA y el aprendizaje automático, los ejecutivos e inversores quieren mostrar sus proyectos de ciencia de datos a la vanguardia de los últimos avances tecnológicos. A menudo contratan a expertos en IA y datos pensando que alcanzarán sus objetivos empresariales en el doble de tiempo. Sin embargo, rara vez es así. Los proyectos de ciencia de datos suelen implicar mucha experimentación, métodos de prueba y error e iteraciones del mismo proceso antes de alcanzar el resultado final.

Muchas empresas aumentan la contratación de especialistas en datos para incrementar la investigación y la producción de conocimientos en toda la empresa. Sin embargo, esta investigación a menudo solo tiene un "impacto local" en partes específicas de la empresa, pasando desapercibida para otros departamentos que podrían encontrarla útil en su toma de decisiones.

Por lo tanto, es importante que ambas partes colaboren de forma eficaz y eficiente estableciendo una comunicación sólida. Alinear los objetivos empresariales con los objetivos de la ciencia de datos es la clave para no perder a sus científicos de datos. Mediante el uso de un enfoque de operaciones de datos, los científicos de datos pueden trabajar en un entorno ágil, colaborativo y favorable al cambio que fomenta la comunicación entre los departamentos de negocio y de TI.

Luchan por comprender y contextualizar los datos a nivel empresarial

La mayoría de las organizaciones cuentan con numerosas soluciones complejas, normalmente incomprendidas por la mayor parte de la empresa, lo que dificulta la formación de los nuevos empleados de la ciencia de datos. Sin una solución centralizada única, los científicos de datos se encuentran pasando por varias tecnologías diferentes, perdiendo de vista qué datos son útiles, están actualizados y son de calidad para sus usos.

Esta falta de visibilidad de los datos es frustrante para los científicos de datos que, como se ha mencionado anteriormente, pasan la mayor parte de su tiempo buscando datos en múltiples herramientas y fuentes.

Al establecer una única fuente de verdad, los expertos en ciencia de datos pueden ver los datos de su empresa y producir perspectivas basadas en datos.

Acelere el trabajo de sus científicos de datos con una solución de gestión de metadatos

La gestión de metadatos es una disciplina esencial para las empresas que desean reforzar la innovación o las iniciativas de cumplimiento normativo de sus activos de datos. Mediante la implementación de una estrategia de gestión de metadatos, en la que los metadatos estén bien gestionados y correctamente documentados, los científicos de datos podrán encontrar y recuperar fácilmente la información relevante desde una plataforma intuitiva. Capacite a sus equipos de científicos de datos proporcionándoles las herramientas adecuadas que les permitan crear nuevos algoritmos de aprendizaje automático para sus proyectos de datos y, por tanto, valor para su empresa.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.