La organización basada en datos, a medida que surja, será dirigida o guiada por alguien como Batman y no como por Superman. Eso se debe a que pocas personas realmente tienen poderes sobrehumanos, pero tienen acceso a las herramientas y tecnologías para ayudar a que las cosas sucedan al igual que Batman. Al mismo tiempo, impulsar el cambio para convertirse en una empresa digital basada en datos requiere una combinación saludable de tecnología, tenacidad y capacitación.

La analogía surge dado que Batman no puede volar solo, no puede ser invisible por sí mismo, pero tiene un cinturón de herramientas para lograr sus objetivos. Como profesionales de datos, tenemos una infinidad de estas herramientas para ayudarnos a analizarlos.

En última instancia, la capacidad de introducir el pensamiento y la transformación basadas en datos en las organizaciones va más allá del simple lanzamiento de la última tecnología. Considere la analogía de un científico versus un científico de datos. Un científico necesita herramientas, como microscopios, un laboratorio o una sala limpia, herramientas que han evolucionado durante años que pueden ser compradas o adquiridas, pero esto no nos convierte en científicos solo porque usamos esas herramientas.

Del mismo modo, tener la última tecnología en ciencia de datos no lo convierte en un mejor científico de datos, simplemente hace que los datos sean más accesibles.

La ciencia de datos como servicio

Muchas capacidades de ciencia de datos se pueden empaquetar y poner a disposición de forma generalizada, a esto se le llama “Ciencia de datos como servicio”. No es necesario ser científico de la computación para obtener un gran valor de nuestros sistemas de TI. Lo mismo sucederá con la ciencia de datos, pero tenemos que elaborarlo y ponerlo a disposición en paquetes para que pueda ser consumido.

La introducción de la ciencia de datos requiere una comprensión más allá de las herramientas y las tecnologías, mientras que los conocimientos pueden ser cada vez más automatizados mediante avances en inteligencia artificial, es importante que las personas entiendan de dónde vienen los datos y su contexto.

El desafío, entonces, es aumentar la comprensión y las capacidades de los ejecutivos y empleados en la ciencia de datos. Cuando las personas comiencen a entender y a usar las herramientas tecnológicas. Tendrán una mejor comprensión de cómo trabajar con los datos y descubrir su significado.

Un conocimiento básico de ciencia de datos, incluye la estadística y matemática, que es esencial para ser implementado en todos los niveles del negocio.

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