Dado el entusiasmo que despiertan las empresas en diferentes segmentos sobre el uso de BigData para expandir el negocio y la rentabilidad, es natural que muchos ejecutivos se pregunten: ¿No sería un caso de internalizar este esfuerzo con la formación de un departamento de análisis de datos?
Aunque prometedor, el análisis de grandes bases de datos requiere un esfuerzo específico y puede ser costoso. Es cierto que el software de almacenamiento y procesamiento de datos se está multiplicando y abaratando, con el objetivo de ser cada vez más operado por la audiencia final, por ejemplo, un laico en Data Science. Aún así, el costo de licenciar una plataforma capaz de procesar grandes cantidades de información en bruto, que no se puede organizar e interpretar fácilmente de forma manual y es cierto para la mayoría de las empresas medianas, puede ser bastante alto.
Sin embargo, el alto costo del software adecuado no es el único obstáculo para las empresas que buscan internalizar el proceso de DataMining. El problema principal es el funcionamiento del software y el posterior análisis de los datos. Ahora, más que poseer un software, es necesario saber cómo operarlo y esto no siempre se puede resolver con una capacitación impartida por el fabricante. Aplicar los algoritmos más apropiados, borrar los datos extraídos, leer estadísticas y, sobre todo, interpretar la información procesada requiere un conocimiento específico agregado por analistas de datos o científicos, más allá del análisis de sistemas.
Perfil de analista de datos
Los profesionales en esta área pueden identificar patrones consistentes en grandes cantidades de datos, así como reglas de asociación o secuencias temporales, en busca de grupos compuestos de relaciones sistemáticas entre variables que están principalmente relacionadas con el desafío / problema que motivó el análisis. . El científico de datos, de hecho, es un gran solucionador de problemas reales al combinar conocimientos de estadística, ingeniería y economía, además de poder programar códigos de computadora.
"Entonces, ¿por qué no contratar a un profesional para mi empresa?" Dependiendo del tamaño de la empresa, la cantidad de datos que se interpretarán de manera rutinaria o la complejidad de los problemas a resolver, solo un científico de datos puede ser insuficiente para el trabajo. Resulta que al crear un equipo, el costo no solo aumenta, sino que también es necesario para justificar el desempeño constante de profesionales tan calificados. Mientras tanto, la configuración del software DataMining e incluso el análisis de datos a menudo es algo excepcional que las empresas a menudo necesitan una o dos veces al mes. Por lo tanto, su equipo de científicos de datos probablemente no tendrá trabajo asociado con BigData todos los días, por lo que es imposible contratarlos.
Composición y retención del personal
Más que especializado, el equipo de análisis de datos necesita una alta retención. Obviamente, al tener acceso a datos confidenciales de la compañía, no es positivo que estos profesionales cambien de trabajo cada seis meses o un año. Por lo tanto, si el resultado es externalizar el servicio de análisis de datos, la tasa de retención de analistas del proveedor de servicios debería ser preferiblemente alta. La alta rotación de profesionales más jóvenes y el mercado caliente para el sector de servicios hacen que la retención de analistas de datos sea cada vez más rara y, por lo tanto, valiosa.
Sin embargo, el análisis de Outsourcing BigData puede parecer una estandarización de procesos. Después de todo, ¿quién sabría cómo analizar los datos de una industria en particular sin conocer el segmento en profundidad? Los científicos de datos son entrenados y seleccionados por el mercado de acuerdo con su capacidad de aprendizaje rápido. Comprender el problema que tiene un CEO a la mano es un factor clave para dirigir el trabajo, que también requerirá cierta familiaridad con la naturaleza del negocio asociado con la distancia saludable, la mirada no adicta del científico para identificar soluciones.
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