¿POR QUÉ TU EMPRESA NECESITA CIENTÍFICOS DE DATOS PARA MANTENERSE RELEVANTE?


Te explicamos la importancia de contratar científicos de datos para tu empresa
Las empresas deben generar nuevas habilidades para mantenerse competitivas

A principios de la década de 1900 el examen físico para ingresar al ejército británico era tan difícil que solo el 5% de los soldados hoy en día pudiesen aprobarlo. Esto no nos sorprende, porque las guerras no se combaten al igual que se hacía antes y, en consecuencia, el entrenamiento y las habilidades de los soldados también cambian. Lo mismo ha sucedido con la forma en que hacemos negocios y las estrategias que utilizan las empresas para obtener una ventaja competitiva; los requisitos y los conjuntos de habilidades han cambiado y, de hecho, están cambiando más rápidamente que nunca.


Si tu empresa no utiliza científicos de datos, pronto te encontrarás con una sorpresa desagradable. Los científicos de datos están a punto de convertirse en tus soldados más importantes. Te explicamos porqué.


TU EMPRESA TIENE MÁS DATOS DE LOS QUE CONOCES Y MÁS DE LOS QUE PUEDES COMPRENDER

Este es un hecho, y muchos líderes empresariales no se dan cuenta. Los datos son básicamente la documentación de los procesos comerciales, los hechos son los resultados de los diferentes programas y cualquier acción que esté llevando a cabo la empresa. A partir de ahora, las empresas están recopilando más datos que nunca de casi todas las actividades que se realizan en la organización, y muchos de estos datos no se utilizan al máximo. Para seguir siendo competitivo, la información es clave y es fundamental comprender lo que te dicen los datos. Para hacer eso, se requiere un cierto conjunto de habilidades.


Los científicos de datos recopilan todos los datos, los limpian y organizan para que se puedan analizar. Luego, utilizan lenguajes de programación como R y Python para transformar los datos en información y luego cargan la información en una o más herramientas como Microsoft Power BI para generar información comprensible y procesable, es decir, información que las organizaciones pueden usar para tomar decisiones comerciales reales. .


Los científicos de datos pueden explicar los procesos y acciones comerciales anteriores. Además, pueden utilizar datos históricos y realizar predicciones precisas sobre el futuro y previsiones de demanda que pueden optimizar su cadena de suministro. Toda esta información genera transparencia y permite identificar áreas de mejora y optimización. Más importante aún, esta información puede ser crítica para el éxito de la empresa, pero sin el científico de datos, los tomadores de decisiones nunca lo hubieran sabido. De ahí el dicho, "no sabes lo que no sabes".


EL MUNDO ESTÁ CAMBIANDO RÁPIDO Y LA REVOLUCIÓN DE LA IA YA ESTÁ AQUÍ

Cada vez más empresas están adoptando la inteligencia artificial para trabajar de forma más rápida, económica e inteligente. Obviamente, las organizaciones que no lo hagan pronto comenzarán a quedarse atrás. Pero para comenzar a utilizar técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo y los árboles de regresión en su negocio, obviamente necesita personas que sepan cómo maniobrar dentro de este nuevo mundo de complicada tecnología . Su encargado de TI no está capacitado para hacerlo, a pesar de sus extensas habilidades y educación en TI. La ciencia de datos es un fenómeno relativamente nuevo y los científicos de datos están formados y capacitados específicamente para tratar con la ciencia de los datos.


Las organizaciones se están dando cuenta y, en el 2020 LinkedIn Emerging Jobs Report, el principal trabajo en los EE. UU es el de especialista en inteligencia artificial. ¿Y uno podría preguntarse cuáles son las habilidades únicas de un título tan extravagante? Vienen a ser el aprendizaje automático, aprendizaje profundo, TensorFlow y Python, y procesamiento del lenguaje natural. ¿Y qué tipo de persona posee estos conocimientos? Sí, lo has adivinado bien: científicos de datos.


En el 2019 LinkedIn Most Promising Jobs, los científicos de datos ocuparon el puesto número 1. Este año, Data Science es el tercer trabajo emergente más importante en los EE. UU., donde las habilidades detalladas como únicas para el trabajo son Machine Learning, Data Science, Python, R y Apache Spark. Obviamente, dado que los científicos de datos están tomando los puestos de trabajo emergentes número 1 y número 3 en los EE. UU., se han convertido en los empleados más requeridos. No es de extrañar que Harvard Business Review calificara a la ciencia de datos como el "trabajo más sexy del siglo XXI".


Solo esto debería servirle a las empresas que no tienen ningún científico de datos para que se pregunten por qué todos los demás sí. La razón es bastante simple: la mayoría ya se está adaptando a un entorno empresarial que cambia rápidamente, donde los datos y la información son las armas más poderosas que se tienen para seguir siendo competitivo.


Debería ser obvio para cualquiera que gracias a una mayor demanda, los salarios también aumentan. LinkedIn informa que el salario base promedio para los científicos de datos en los EE. UU., es de 130,000$, por lo que obviamente no todas las empresas pueden agregar a un profesional a su plantilla. Pero, no es necesario que las empresas contraten directamente a un científico de datos. Hay muchas agencias de ciencia de datos que ofrecen servicios por una fracción del costo que generaría crear un departamento interno de análisis.


LA CIENCIA DE DATOS ESTÁ TRANSFORMANDO LAS OPERACIONES COMERCIALES

Si tu organización no emplea directa o indirectamente a científicos de datos, es probable que esté perdiendo algunas oportunidades importantes al momento de ahorrar costos y de generar mayores ingresos.


Por ejemplo, la industria productora de alimentos es una industria con un margen bastante bajo, un promedio de alrededor del 5%, y por lo tanto, las operaciones magras pueden ser críticas para el éxito. Una importante empresa de fabricación de alimentos en España tiene cinco instalaciones de producción diferentes con un total de 14 líneas de producción independientes. Cada vez que experimentan una avería en la máquina, comienzan a perder dinero; toda la línea de producción se detiene y decenas de trabajadores esperan y no hacen nada mientras el departamento de mantenimiento repara esta máquina que se detuvo.


Al contratar científicos de datos, pudieron utilizar inteligencia artificial para predecir qué máquina probablemente se detendría a continuación y cuándo. Además, el departamento de mantenimiento recibió una lista con orden de prioridad de máquinas que probablemente fallarían, lo que les proporcionó las herramientas para mantener las máquinas funcionando correctamente antes de que realmente se detuvieran. Esto redujo las averías en la maquinaria en un 55% y le ahorró a la empresa millones de euros.


Otro ejemplo es una empresa siderúrgica española con varias sucursales de producción en Europa. Necesitaban asegurar la materia prima, así como producir con bastante anticipación para diferentes clientes y de este modo almacenar tanto materia prima como productos terminados. El problema que experimentaron fue la falta de previsión de la demanda, es decir, tuvieron problemas para comprar las materias primas adecuadas en el momento adecuado y producir la cantidad adecuada en el momento adecuado y, lo que es más importante, distribuir la cantidad adecuada a sus almacenes en toda Europa.


Al comenzar a trabajar con Sumo Analytics, obtuvieron pronósticos de la demanda sumamente precisos y herramientas de optimización de la cadena de suministro que les permitieron comprar con mayor precisión las diferentes materias primas, en términos de cantidad así como en el momento adecuado, es decir, cuando el precio es el mejor. En segundo lugar, planificaron su producción con mucha antelación y, por lo tanto, pudieron reducir significativamente los costes de producción. Y en tercer lugar, pudieron controlar los niveles de inventario en múltiples ubicaciones geográficas con la mayor precisión posible y reducir enormemente los costos de logística.


Uno de nuestros clientes, una empresa mediana productora de aceite de oliva de Sevilla, ha utilizado múltiples técnicas analíticas con el fin de mejorar sus operaciones y de reducir costos. Se aplicaron técnicas de ciencia de datos a sus cultivos, adquisición, producción, distribución y ventas, y en 12 meses lograron aumentar su margen de ganancia en un 23% y están superando a sus competidores.


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La ciencia de datos está abriendo enormes oportunidades para que las empresas transformen sus operaciones comerciales con el objetivo de reducir costos, optimizar la cadena de suministro, aumentar los ingresos y ser más competitivas en general. No es algo solo para las grandes empresas, sino que cada vez más pymes están contratando a científicos de datos. Los beneficios de competir en análisis es simplemente demasiado para ignorarlos.


¿Está interesado en aprender más sobre cómo la ciencia y el análisis de datos puede ayudar a tu empresa? ¡Comunícate con nosotros! Estaremos felices de poder ayudarte.





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