Dentro de los procesos de transformación digital de las empresas, tan importante es el foco en digitalizar los procesos, actualizar los aplicativos, y buscar nuevos canales de interacción con nuestros clientes, como dar soporte a nuestros empleados para que sean más eficientes.
Dentro del mundo analítico, apareció hace unos años la figura del científico del dato (Data Scientist), como uno de los más solicitados y mejor pagados. La promesa de que ese rol iba a ayudar a la identificación de patrones escondidos en los datos, para mejorar el rendimiento de la empresa, y que pudieran pasar a un siguiente nivel de rentabilidad y crecimiento, puso en el foco a ese nuevo rol.
Los resultados obtenidos por muchas empresas, ponen de manifiesto la verdad de la apuesta por el tratamiento de la información y la creación de los sistemas analíticos, así como la incorporación de sistemas predictivos como parte del valor necesario para seguir creciendo en muchos sectores.
¿Pero qué hacer si no encontramos gente para cubrir esos perfiles? Al calor de esa falta de personal externo cualificado, se han identificado otros roles como los Citizen Data Scientists o Citizen Data Analysts. Perfiles que conocen nuestro negocio, y que tienen una capacidad analítica alta, pero sin ser expertos en la tecnología ¿pero ¿dónde los encuentro? ¿Qué herramientas necesitan? Ahí es donde las empresas tienen la oportunidad de transformar a sus empleados más avanzados, convirtiéndoles en Citizen Power Users. De esta forma las empresas pueden conseguir varios objetivos:
- Mantener el talento actual de la empresa.
- Maximizar el uso de su plataforma tecnológica.
- Invertir en aquellas áreas que tengan mayor potencial de retorno.
No debemos equivocarnos en pensar que el medio es el fin. La tecnología está aquí para ayudarnos y para potenciar nuestras habilidades, ayudándonos a formar parte de esa transformación digital que debemos llevar a cabo. Debemos alinearnos con la propia transformación digital que deber llevar nuestra empresa. Los nuevos roles y herramientas no siempre han de desplazar/sustituir a nuestra gente, si no que deben de complementarlas.
En 2017, Gartner publicó un estudio donde hablaba de la analítica aumentada[1] como un elemento disruptivo que ayudaría a realizar análisis de una manera más rápida. Precisamente como herramienta para ayudar a estos nuevos roles (citizen Data Scientist), dejando los problemas más especializados a los “auténticos” data scientists.
De esta manera, se permite abrir dos vías de análisis y dos grupos de empleados, focalizados en los datos:
- Empleados que orquestan sus procesos analíticos, armados de aplicaciones con analítica aumentada. Creando modelos, limpiando datos, haciendo informes y dejando que los sistemas les propongan segmentos de clientes, realizando acciones en el más puro estilo drag and drop
- Empleados que usan sus conocimientos matemáticos que profundizan en la parte más profunda de los datos, mediante algoritmos y usando conocimientos y herramientas que solo están a la altura de esos perfiles especializados.
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¿Qué análisis son más valioso? Pues dependerá del retorno que generen las acciones que se definan a partir de dichos análisis. Pero no debemos de subestimar a nuestros empleados más analíticos manejando herramientas con análisis aumentado.
Por supuesto Power BI no es ajeno a esta necesidad, y con las últimas actualizaciones que se han producido en Power BI, no solo podemos conseguir formar Citizen Data Analysts que creen sus propios modelos en informes valiéndose de la características del Self-Service BI, si no que pueden evolucionar a ser nuestros Citicen Data Scientists, que sean capaces de dotar al modelo de inteligencia, dotándole de una buena capa semántica para que la funcionalidad de Q&A responda a nuestros usuarios en lenguaje natural, o ser capaz de incluir información extraída de modelos predictivos y explotarlos en los informes, como si cajas negras se trataran. [2]
De hecho, y siempre según Gartner, en 2020, los Citizen Data Scientist generaríán más información de valor que los científicos de datos. [3]
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[1]Augmented Analytics Is the Future of Data and Analytics https://www.gartner.com/en/conferences/apac/data-analytics-australia/why-attend/event-resources/research-augmented-analytics
[2] Para más información, recomiendo ver el siguiente vídeo de Build 2019. AI in Power BI https://mybuild.techcommunity.microsoft.com/sessions/77088?source=sessions#top-anchor
[3] By 2020, due largely to the automation of data science tasks, citizen data scientists will surpass data scientists in terms of the amount of advanced analysis they produce and the value derived from it.
