La consultora Gartner acaba de anunciar que, según sus cálculos, la automatización de tareas en ciencia de datos superará el 40% en 2020.
La necesidad de contar con científicos de datos en las plantillas es una realidad creciente para las empresas, que ven en el Big Data la fuente de información más fiable en la toma de decisiones. No solo en los negocios, sino también en otros ámbitos, como la cultura, la seguridad y el tráfico, se requiere de estos profesionales para cubrir unas exigencias que van apareciendo con cada vez más frecuencia. Por lo general, las personas que trabajan en este campo suelen ser científicos expertos en analítica, programación y lógica, especializados en aplicar sus conocimientos a los datos. Según el XI Informe Los + Buscados de Spring Professional de Adecco del 2016, este será además el perfil más demandado en el futuro inmediato.
Sin embargo, el ascenso de esta ciencia está estimulando que la mayoría de proveedores de plataformas de software de datos busquen la manera de simplificar las tareas de integración de la información y construcción de modelos a través de la automatización.
Más del 40% automatizado para 2020
Ahora, la consultora Gartner acaba de anunciar que, según sus cálculos, la automatización de tareas en ciencia de datos superará el 40% en 2020. En este sentido, la productividad y el uso de la analítica aumentarán por parte del perfil del científico ciudadano, al que define como alguien capaz de generar modelos que usan un diagnóstico avanzado o capacidades predictivas y prescriptivas, pero cuya función principal queda fuera de las estadísticas o análisis.
Conforme a la consultora, los científicos de datos ciudadanos terminarían con la brecha entre la analítica avanzada de los científicos de datos y la aplicación más sencilla de los usuarios comunes. De este modo, podrían realizar un análisis sofisticado que en el pasado requeriría más experiencia, lo que les permitiría obtener resultados semejantes sin contar con las habilidades que caracterizan a los científicos de datos.
Alexander Linden, Vicepresidente de Investigación de Gartner, apunta que “la clave de la simplicidad es la automatización de tareas que son repetitivas y manuales, y que no requieren de una profunda experiencia en ciencia de datos”. Asimismo, sugiere que con el aumento de la automatización se podrán abordar las mismas cargas de trabajo necesitando menos científicos de datos, aunque cada proyecto avanzado en este campo requerirá al menos uno o dos perfiles de este tipo. “Hacer que los productos de la ciencia de datos sean más fáciles de utilizar incrementará el alcance de los proveedores en la empresa y ayudará a superar el gap en las habilidades”, explica el directivo.
Científicos de datos ciudadanos, un perfil en auge
La consultora también pronostica que en 2019 este perfil superará en productividad a al del científico de datos experto, lo que alimentará al negocio y creará un entorno más generalizado impulsado por el análisis. Se prevé que el resultado sea el acceso a más fuentes de información, incluyendo mayor complejidad, una gama más amplia y sofisticada de capacidades analíticas, y el empoderamiento de una gran audiencia de analistas en toda la organización.
«La mayoría de las organizaciones no cuentan con suficientes científicos de datos siempre disponibles, pero tienen numerosos analistas de información calificados que podrían convertirse en científicos de datos ciudadanos», apunta Joao Tapadinhas, Director de Investigación de Gartner. “Ahora el acceso a la ciencia de los datos es desigual, esto se debe a la falta de recursos y a la dificultad de las acciones”, afirma Tapadinhas. “Para algunas organizaciones, los ciudadanos científicos de datos serán una solución más simple y rápida en su camino hacia la analítica avanzada”.
En suma, el futuro presenta un panorama donde los nuevos científicos y profesionales de los datos contarán con la beneficiosa compañía de la automatización, que se encargará de mejorar la productividad en las laborales de análisis, y permita exprimir al máximo los beneficios del Big Data.
