{"id":1723,"date":"2021-05-26T15:55:14","date_gmt":"2021-05-26T14:55:14","guid":{"rendered":"https:\/\/lucient.com\/es\/?p=1723"},"modified":"2021-06-21T15:53:28","modified_gmt":"2021-06-21T14:53:28","slug":"como-crear-centro-excelencia-ciencia-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lucient.com\/es\/blog\/como-crear-centro-excelencia-ciencia-de-datos\/","title":{"rendered":"Como crear un Centro de Excelencia de Ciencia de Datos"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Como-crear-centro-de-excelencia-ciencia-de-datos.jpg\" alt=\"\" class=\"img-fluid wp-image-1725\" srcset=\"https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Como-crear-centro-de-excelencia-ciencia-de-datos.jpg 960w, https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Como-crear-centro-de-excelencia-ciencia-de-datos-300x169.jpg 300w, https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Como-crear-centro-de-excelencia-ciencia-de-datos-768x432.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>\u00bfEst\u00e1 planeando crear un Centro de Excelencia de Ciencia de Datos en su empresa?<\/p>\n\n\n\n<p>Si indaga entre la comunidad de expertos en datos, y al equipo de Lucient en particular, hallar\u00e1 de manera recurrente algunas pregunta&nbsp;fundamentales, como estas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>\u00bfCu\u00e1les son las pautas m\u00e1s importantes a la hora de crear un centro de esta clase?<\/li><li>\u00bfCon qu\u00e9 roles profesionales debe contar?<\/li><li>\u00bfQu\u00e9 distingue a un buen cient\u00edfico de datos de uno excelente?<\/li><\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><strong><em>El objetivo es detectar errores y anomal\u00edas con mayor rapidez, para poder tomar con seguridad decisiones de negocio a trav\u00e9s de la interpretaci\u00f3n de los datos, en lugar de confiar en la propia intuici\u00f3n.<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>En este punto, muy probablemente, usted ya habr\u00e1 invertido en disponer de una buena infraestructura en la nube y de un equipo de ingenieros de datos. Es posible que tambi\u00e9n haya reflexionado ya sobre algunas de las preguntas a investigar y est\u00e9 listo para empezar.<\/p>\n\n\n\n<p>Supongamos que el objetivo central de la ciencia de datos es generar informaci\u00f3n a partir de datos correctos, mediante los algoritmos adecuados, para ponerla a disposici\u00f3n de las personas indicadas.<\/p>\n\n\n\n<p>M\u00e1s concretamente: el objetivo es detectar errores y anomal\u00edas con mayor rapidez, para poder tomar con seguridad decisiones de negocio a trav\u00e9s de la interpretaci\u00f3n de los datos, en lugar de confiar en la propia intuici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Principales directrices<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>\u00bfQu\u00e9 se debe buscar cuando se construye un Centro de Excelencia de Ciencia de Datos?<\/p>\n\n\n\n<p>A continuaci\u00f3n, enumeramos cuatro caracter\u00edsticas esenciales que debe poseer un centro de este tipo, de acuerdo con expertos en el sector, incluido el equipo de Ciencia de Datos de Lucient.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Dar prioridad a generalistas antes que a especialistas<\/h3>\n\n\n\n<p>Al principio, especialmente, es normal desconocer el conjunto completo de an\u00e1lisis derivados de la ciencia de datos y en qu\u00e9 direcci\u00f3n exacta deben enfocarse. En un entorno como este, los perfiles generalistas son ideales. Puede ser que necesiten un poco m\u00e1s de tiempo al comienzo, pero suelen ser m\u00e1s flexibles en cuanto a enfoque, lo que puede resultar en una ventaja cuando se empieza. Tambi\u00e9n suelen ser m\u00e1s h\u00e1biles para comunicarse con las diferentes audiencias objetivo o partes involucradas lo cual resulta de suma importancia, sobre todo en la fase inicial.<\/p>\n\n\n\n<p>No es aconsejable salir en busca del &#8220;unicornio&#8221; capaz de hacerlo todo. No hay que esperar a disponer de un conocimiento detallado sobre cada \u00e1rea. Un &#8220;no lo s\u00e9&#8221; demuestra que un profesional es consciente de sus lagunas de conocimiento. Sin embargo, nuestro perfil generalista deber\u00eda tener al menos suficiente experiencia y conocimientos t\u00e9cnicos en suficientes \u00e1reas como para poder aplicarlos al proceso general que se va a abordar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. <strong>Crear un equipo aut\u00f3nomo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Por supuesto, hay muchas preguntas que aclarar antes de que nuestro equipo de Ciencia de Datos pueda ponerse en marcha. <em>(\u00bfCon qu\u00e9 datos debemos trabajar? \u00bfQu\u00e9 proyectos hay que elegir? \u00bfApoyo a las decisiones empresariales o software para la producci\u00f3n?<\/em>) Una vez que se haya respondido a todas ellas, el equipo deber\u00eda ser capaz de actuar de forma aut\u00f3noma. De lo contrario, demasiada interlocuci\u00f3n con otros departamentos podr\u00eda hacer m\u00e1s lento el avance o bloquearlo innecesariamente.<\/p>\n\n\n\n<p>Para que el proyecto siga avanzando, el equipo deber\u00eda disponer de un amplio abanico de habilidades. Un equipo autosuficiente puede trabajar de forma m\u00e1s independiente y superar los obst\u00e1culos con mayor <a>facilidad<\/a><a href=\"#_msocom_4\">[DAS4]<\/a>&nbsp;.<\/p>\n\n\n\n<p>Los roles m\u00e1s importantes deber\u00edan ser los siguientes (aunque entraremos en mayor detalle m\u00e1s adelante):<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; <strong>Cient\u00edficos de datos<\/strong>, centrados en el an\u00e1lisis de datos y las estad\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; <strong>Ingenieros de software<\/strong>, que garantizan una codificaci\u00f3n eficiente y f\u00e1cilmente actualizable.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; <strong>Ingenieros de datos<\/strong>, que gestionan bases de datos e infraestructuras escalables.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; \u201c<strong>Gestor de Producto (Product Manager) <\/strong>que especifican los requisitos necesarios y se coordinan con otros equipos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. <strong>Recoger los frutos a su alcance<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Es mejor escoger un proyecto sencillo y manejable en lugar de uno excesivamente ambicioso. La detecci\u00f3n de fraudes, por ejemplo. Resulta m\u00e1s f\u00e1cil que plantearse &#8220;\u00bfqu\u00e9 dejar\u00e1 satisfechos a nuestros clientes?&#8221;. Al llevar a cabo el proyecto, el equipo tendr\u00e1 la oportunidad de aprender nuevos procedimientos y mecanismos. Y si el alcance queda delimitado de manera concisa, se evitar\u00e1 gran parte del impacto que puedan tener los inevitables problemas de arranque que se presenten.&nbsp; Las posteriores correcciones y mejoras de beneficiar\u00e1n tambi\u00e9n de un alcance inicial discreto.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Ciencia-de-datos-1024x576.jpg\" alt=\"\" class=\"img-fluid wp-image-1726\" srcset=\"https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Ciencia-de-datos-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Ciencia-de-datos-300x169.jpg 300w, https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Ciencia-de-datos-768x432.jpg 768w, https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Ciencia-de-datos.jpg 1120w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Aunque suene obvio, tambi\u00e9n es importante que el proyecto tenga un final. Aunque por definici\u00f3n todo proyecto tiene un principio y un final, los cient\u00edficos de datos tienden a empantanarse en los detalles, afin\u00e1ndolos una y otra vez. Al fin y al cabo, la Ciencia de Datos no delimita un final te\u00f3rico a los potenciales refinamientos y la profundizaci\u00f3n en la comprensi\u00f3n de procesos. Aqu\u00ed es donde se hace necesario un \u201cProduct Manager\u201d con visi\u00f3n integral y capacidad de decisi\u00f3n. Cuanto antes terminemos un proyecto, antes sabremos lo que tenemos que mejorar.<\/p>\n\n\n\n<p>Si debe acometer un proyecto grande, se recomienda dividirlo en subproyectos. Si se complica demasiado, busque soluciones intermedias: aqu\u00ed puede apoyarse en <a href=\"https:\/\/lucient.com\/es\/machine-learning-inteligencia-artificial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Machine Learning<\/a> para tomar decisiones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. <strong>Establecer las expectativas adecuadas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>No es ninguna novedad &nbsp;que las empresas y organizaciones se est\u00e1n digitalizando a ritmo acelerado y acumulan grandes cantidades de datos. Por una parte, esto es por supuesto beneficioso, porque pueden aprender de ellos, pero es posible que puedan sentirse abrumadas por el enorme caudal de datos que recogen.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed es donde entra en juego la Ciencia de los Datos, con sus predicciones de optimizaci\u00f3n y automatizaci\u00f3n. Por lo general, no es necesario recurrir a algoritmos de \u201cMachine Learning\u201d de alta gama al principio. En la mayor\u00eda de los casos, basta con m\u00e9todos estad\u00edsticos relativamente sencillos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los proyectos de ciencia de datos son dif\u00edciles de planificar. Gran parte tiene lugar a base de ensayo y error. Pero cuanto antes se empiece, m\u00e1s r\u00e1pido madurar\u00e1n los flujos de trabajo y los procesos. Y m\u00e1s posibilidades habr\u00e1 de transformarse en una organizaci\u00f3n orientada hacia los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>En cualquier caso, se debe involucrar al mayor n\u00famero posible de partes interesadas para explicar lo que se puede conseguir en la pr\u00e1ctica con la Ciencia de Datos. Hay que hablar con todas las audiencias objetivo (vendedores, directivos, ingenieros) de manera que nos entiendan. Porque puede ser que se necesite cierto tiempo para construir una infraestructura de datos operativa antes de que se comiencen a ver los resultados. Ah\u00ed es donde la comunicaci\u00f3n sobre el trabajo que se hace demuestra que vale su peso en oro.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Roles profesionales en un equipo de ciencia de datos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Ya hemos hablado de algunos de los roles necesarios para establecer un Centro de Excelencia de Ciencia de Datos con \u00e9xito. Tras consultar la bibliograf\u00eda pertinente y con los expertos de Lucient, hemos cristalizado una lista que identifica los principales perfiles a incluir.<\/p>\n\n\n\n<p>En este punto hay que destacar que no se trata de puestos que cada uno de ellos deba ser ocupados por una sola persona. En la pr\u00e1ctica, es habitual que estas competencias se distribuyan tanto entre distintas personas como que una sola pueda cubrir m\u00faltiples funciones.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; El \u201c<strong>Chief Analytics Officer\/Chief Data Officer<\/strong>\u201d es el l\u00edder t\u00e9cnico. Es el puente con otros departamentos especializados. Se puede decir que es quien tiene la visi\u00f3n de proyecto.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; El <strong>Analista de Datos<\/strong>, que se encarga de interpretar y analizar correctamente los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; El <strong>Analista de Negocio<\/strong>, que tiene la experiencia t\u00e9cnica necesaria para encauzar el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; El <strong>Cient\u00edfico de Datos<\/strong>, que utiliza la tecnolog\u00eda de \u201cMachine Learning\u201d y la miner\u00eda de datos para buscar soluciones.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; El <strong>Ingeniero de Aprendizaje Autom\u00e1tico (Machine Learning Engineer)<\/strong>, que se centra en la parte pr\u00e1ctica \/ arquitectura de software del modelo de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; El <strong>Periodista de Datos (Data Journalist)<\/strong>, que se especializa en contar una historia a partir de los datos adquiridos.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; El <strong>Arquitecto de Datos<\/strong>, encargado de dise\u00f1ar una infraestructura de datos adecuada. Su conocimiento se centra en la nube.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; El <strong>Ingeniero de Datos<\/strong> mantiene la infraestructura en funcionamiento.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 distingue a los buenos cient\u00edficos de datos de los mejores?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Ahora que hemos examinado brevemente las directrices m\u00e1s importantes para la creaci\u00f3n de un Centro de Excelencia de Ciencia de Datos, pasamos a lo que distingue a los buenos Cient\u00edficos de Datos de los mejores.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Voluntad de aprender<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El desarrollo pr\u00e1ctico del \u201cMachine Learning\u201d y la IA (Inteligencia Artificial)&nbsp;avanza r\u00e1pidamente. Es primordial estar al tanto de los avances para adoptar e implementar las nuevas tecnolog\u00edas de manera temprana, especialmente cuando se lidera un equipo de esta clase.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Centro-excelencia-centro-de-datos-1024x576.jpg\" alt=\"\" class=\"img-fluid wp-image-1727\" srcset=\"https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Centro-excelencia-centro-de-datos-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Centro-excelencia-centro-de-datos-300x169.jpg 300w, https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Centro-excelencia-centro-de-datos-768x432.jpg 768w, https:\/\/lucient.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2021\/05\/Centro-excelencia-centro-de-datos.jpg 1120w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Centrarse en el impacto empresarial<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La ciencia de datos no es <em>l&#8217;art pour l&#8217;art<\/em> (&#8220;el arte por el arte&#8221;). Lo hacemos para obtener un valor a\u00f1adido para la empresa. Los mejores cient\u00edficos de datos piensan en temas claves del negocio, utilizan los recursos de forma adecuada y no se atascan innecesariamente en <a href=\"#_msocom_11\">[FE11]<\/a>&nbsp;preguntas superfluas que no vayan a traer un verdadero retorno de la inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>S\u00f3lidos conocimientos de ingenier\u00eda de software<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Los mejores cient\u00edficos de datos tambi\u00e9n piensan como desarrolladores y enfocan su atenci\u00f3n en el c\u00f3digo que resulta aplicable en la pr\u00e1ctica.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Gesti\u00f3n de las expectativas<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Los mejores cient\u00edficos de datos conocen los diferentes enfoques que manejan las diversas partes involucradas en el proyecto y saben c\u00f3mo comunicarse con ellas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>En la nube, como en casa.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Un cient\u00edfico de datos no llegar\u00e1 lejos s\u00f3lo con su cuaderno, desconectado de la nube. Los mejores se mueven con naturalidad en plataformas como Azure, AWS o Google Cloud.<\/p>\n\n\n\n<p>Lucient tiene la experiencia y los conocimientos necesarios para crear Centros de Excelencia de Ciencia de Datos, e impulsarlos mediante la capacitaci\u00f3n de personal y el an\u00e1lisis de los proyectos, as\u00ed como con la vista puesta en el desarrollo de negocio.<\/p>\n\n\n\n<p>Sabemos c\u00f3mo comunicarnos con las audiencias objetivo y c\u00f3mo mantenernos en vanguardia de la tecnolog\u00eda, como miembros activos de la comunidad de expertos en datos, y en estrecho contacto con los proveedores de servicios, sin perder tampoco de vista las necesidades econ\u00f3micas de las empresas.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.lucient.com\/es\/contacto\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00a1Estamos deseando comenzar a transformar sus datos en conocimiento junto a usted!<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 caracter\u00edsticas debe poseer un Centro de Excelencia de Inteligencia de Datos? Enumeramos todo lo esencial.<\/p>\n","protected":false},"author":26,"featured_media":1724,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[62],"tags":[86,87,88],"class_list":["post-1723","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-business","tag-ciencia-de-datos","tag-cientifico-de-datos","tag-dba"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Como crear un Centro de Excelencia de Ciencia de Datos<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u00bfEst\u00e1 planeando crear un Centro de Excelencia de Ciencia de Datos en su empresa? \u00bfQu\u00e9 caracter\u00edsticas debe reunir? 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