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Antonio Pita de Synergic Partners: Perfiles diferenciados, el futuro del científico de datos


, el 20 Julio 2018 | Leído 526 veces

Nombrado el mejor científico de datos de España en el 2016, Antonio Pita Lozano, es el actual director de operaciones y soluciones de Synergic Partners, una compañía de Telefónica, liderando un centenar de profesionales del espectro de tratamiento de información: científico de datos, ingenieros de calidad de datos, arquitectos big data , expertos en visualización y consultores big data. En entrevista con Decideo, Antonio responde tres principales interrogantes: ¿Por qué el tratamiento de información no es exclusivo de las grandes empresas? ¿Cuáles son los principales perfiles que se necesitan en el mundo de los datos? y ¿Qué futuro le depara a la profesión del científico de datos?



Antonio Pita de Synergic Partners
Antonio Pita de Synergic Partners
Antonio Pita Lozano, académicamente es licenciado en matemáticas y posee un doctorado en álgebra. Desde que tenía 8 años se involucró con el mundo de la programación, mundo que empezó a mezclarlo desde los inicios de su carrera laboral, con el negocio y los datos para ir resolviendo los problemas en los diferentes cargos que empezaba a desempeñar. Para ese entonces, dicha mezcla pasaba por desapercibida, y es lo que hoy se conoce como la ciencia de datos. Conforme fue pasando el tiempo, fue adquiriendo más competencias y conocimientos profundos en estadística, machine learning, programación, arquitectura, visualización, entre otros dominios.


¿Por qué el tratamiento de información no es exclusivo de las grandes empresas?

A nivel de las grandes compañías, el mundo del big data ha ido madurando por sectores. Antonio Pita señala que ahora están cogiendo mucho ritmo, sobre todo, las empresas industriales, "esto se debe gracias a todos los sensores y a la tecnología del internet de las cosas, IoT, afinidad con las cifras dadas por la firma de análisis Gartner en 2017 de predecir que para el 2020 se espera que haya más de 20.000 millones de objetos conectados a internet; esto sin duda va a generar una gran cantidad de información", precisa Antonio Pita.

"Lo que hace unos años se venía haciendo a nivel de prueba de conceptos, que se miraba más como innovación e indagando vamos a ver para qué sirve esto, ahora lo que vemos es que las empresas están introduciendo la estrategia del tratamiento de la información en todos los ámbitos de la compañía a alto nivel; no hay un plan estratégico de compañía que no tenga una parte de visión Data Driven o de tratamiento de información con la participación del Chief Data Officer o rol similar. Es decir, las compañías han introducido el tratamiento de información y el big data dentro de sus negocios de forma profunda y ahora lo están desarrollando, unas con más fuerza, otras con menos pero todas en esa misma dirección porque ya se sabe que el tratamiento de información genera muchísimo valor", adiciona Antonio.

En lo que se refiere a las pequeñas y medianas empresas "Yo creo que el tratamiento de información no es exclusivo de las grandes empresas. De hecho ahora lo que sucede es que es más barato, es decir, hay muchas herramientas libres, y cualquier empresa que tenga información puede aplicar técnicas analíticas de machine learning e inteligencia artificial para poder mejor su negocio. Ahora, el big data conocido como trabajar sobre entornos distribuidos pues realmente solo son necesarios cuando tienes unos volúmenes de información muy grandes que son propios de las grandes compañías".

"Realmente, de una pequeña empresa puedes explotar y extraer conocimiento de sus datos sin necesidad de grandes inversiones, eso lo que está haciendo es democratizar el uso de las técnicas con machine learning", termina precisando el científico de datos.

¿Cuáles son los principales perfiles que se necesitan en el mundo de los datos?

El mundo de los datos necesita un conjunto de perfiles diferentes que "por separado pueden aportar valor pero cuando los juntas, es cuando realmente sacas todo el potencial", explica Antonio y a grandes rasgos menciona dichos perfiles:

"El arquitecto big data, desde un punto de vista más técnico, este perfil es el responsable de desarrollar las arquitecturas y los componentes del software necesario para que todo funcione. El ingeniero de datos, que lo que hace es extraer la información de donde esté, pública o privada, generada por sensores o de donde venga, para tratarla, transformarla y dejarla alojada en un sitio ordenado para que se pueda consumir. Está el científico de datos quien analiza esta información y extrae insights, sobre todo, utilizando estadística o técnicas de machine learning, que a veces parece magia, pero no, es ciencia. Está el visualizador quien partiendo de toda esta información que ha sido tratada y todos esos insights que se han extraído, es capaz de mostrarlo al resto del personal de una forma clara y sencilla, trasladando el mensaje que tiene los datos. Está otro perfil, que por no ser tan tecnológico, talvez no se le da el verdadero valor que tiene, es el consultor big data, quien es esa persona capaz de unir el problema de negocio con los datos, es capaz de hacer el puente entre el negocio y la ciencia para extraer el conocimiento".

Los perfiles más técnicos son el arquitecto big data y el ingeniero de datos, dice Antonio, "quien tiene que conocer más tecnologías, es el arquitecto big data porque es quien tiene que saber sobre los componentes necesarios para poder resolver el problema de negocio." A su vez, este perfil requiere estar al día de las tecnologías big data, sobre todo en este momento incipiente de maduración y de surgimiento de las tecnologías que van a dominar el mercado; "por ahora están surgiendo muchísimas, son todas muy buenas, resuelven problemas particulares y específicos pero todavía nos falta que madure más el mercado para que algunas se consoliden como las soluciones de referencia".

Los demás perfiles no tienen por qué ser técnicos. Antonio precisa que el consultor big data no suele ser nada técnico, al contrario es un perfil puramente de negocio. En cambio, el científico de datos, puede ser una persona técnica o poco técnica, pero con un enfoque más hacia las estadísticas o matemáticas, y que a lo mejor la tecnología no es su fuerte pero si, la ciencia, los algoritmos y el modelado. El experto en visualización, los hay tanto técnicos como funcionales para analizar cómo se percibe a través de los ojos, cómo se puede mostrar una idea, cómo se transmite el conocimiento, incluyendo también percepción y psicología.

¿Qué futuro le depara a la profesión del científico de datos?

Especializaciones. Es el futuro que le depara al científico de datos y con muchas oportunidades. Las razones que proporciona Antonio Pita es que cualquier departamento o cualquier empresa toma decisiones, y si hay datos, entonces con seguridad se podrá desarrollar un algoritmo que ayude a mejorar la toma de decisiones basadas en esos datos, "esto tiene que ir madurando, sólo que la diferencia es que aquí, el conocimiento científico de ciertos algoritmos es bastante complejo, entonces necesitas unos perfiles bastante técnicos, es decir, que a lo mejor no todo el mundo puede aspirar".

"Ahora, el futuro es que, como esto es tan amplio, a la final, datos hay en todos los sitios y algoritmos hay muchos; tendremos que ir especializando estos perfiles en función a la necesidad; entonces nos encontramos no solo con científicos de datos, sino con especialistas en predecir, por ejemplo, la fuga de clientes; otro será el especialista en resolver problemas de subastas, pero ahora mismo el perfil de científico de datos, lo agrupa todo".

Para un mejor entendimiento, Antonio menciona un símil con lo que era el webmaster al principio de la web: "aquella persona que te hacia una web, ahora sin embargo tenemos perfiles diferenciados. No es el mismo, el que te soporta el mantenimiento, al que te hace el SEO o el SEM. Un paralelo se puede realizar con el científico de datos que ahora aglutina todo pero conforme vaya madurando esta profesión y sobre todo, vaya madurando la empresa, ya serían científicos de datos especializados en, por ejemplo: el científico de datos especializado en reconocimiento de imágenes, el científico de datos especializado en tratamiento de información de sensores y así se irán especializándose por perfiles", resume Pita.




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