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El ciudadano científico de datos llega a la mayoría de edad

La inteligencia comercial en un mundo habilitado para IoT promete transmitir una ventaja competitiva, eficiencia operativa y soporte automatizado para modelos comerciales renovados. ¡Estupendo! Obtiene esos beneficios mediante el uso de la computación en la nube, la inteligencia de ubicación, los datos del usuario final, el análisis avanzado, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y similares. ¡No hay problema! Para hacer esto, necesita científicos de datos. ¡UPS!

Ciencia de datos, a pesar de ser llamado el trabajo más sexy de los 21S t siglo, todavía es difícil de conseguir. Nuestras escuelas no pueden producir suficientes científicos de datos para satisfacer la necesidad de encontrar conocimientos dentro de la gran cantidad de datos que tenemos a mano. Si eres el director ejecutivo de una empresa digital moderna, necesitas encontrar una manera de escalar los conocimientos sin enviar a miles de empleados a la escuela para obtener un doctorado en estadística.

Los innovadores tecnológicos se han enfrentado a este desafío mediante la creación de herramientas para ayudar a los expertos en la materia (PYME) a ​​asistir a la fiesta de la ciencia de datos durante los últimos años. Gartner define a un ciudadano científico de datos (CDS) como «una persona que crea o genera modelos que utilizan análisis de diagnóstico avanzados o capacidades predictivas y prescriptivas, pero cuya función principal de trabajo está fuera del campo de la estadística y el análisis». Hasta el día de hoy, todavía hay mucho debate sobre si los científicos de datos ciudadanos existen o no. Ninguna herramienta puede convertir mágicamente a un «ciudadano común» en un científico de datos, pero eso no es lo esencial.

En un mundo digital, más personas necesitan aprender a usar las estadísticas. Cada vez más expertos en la materia están creando, probando y compartiendo ciencia de datos, aprendizaje automático y modelos de inteligencia artificial. Estos nuevos ciudadanos «empresariales» están apareciendo por todas partes: en el comercio algorítmico en Wall Street, los innovadores de IoT industrial en las industrias de fabricación y energía, y en las 22 iniciativas de ciudades inteligentes anunciadas en 2017 en todo el mundo.

La mayoría de estos ciudadanos empresariales no se llaman a sí mismos científicos de datos ciudadanos. En cambio, se autodenominan investigadores de fraudes, especialistas en marketing digital o ingenieros de perforación. Entonces, en términos de un título en una tarjeta de presentación, los científicos de datos ciudadanos no existen. ¡Pero espera! No deberíamos tirar al bebé CDS con el agua de la bañera. De hecho, estamos al comienzo de una tendencia de innovación en la que las nuevas herramientas atraen a más personas a la tienda de la ciencia de datos. Eso es bueno y deberíamos celebrarlo como un gran avance.

Esa tendencia sigue tecnología de ciencia de datos ciudadanos innovación. Las herramientas ciudadanas de ciencia de datos facilitan la creación, comprensión, búsqueda, intercambio, seguimiento, implementación y automatización de modelos estadísticos y de aprendizaje automático al ayudar a ingenieros, gerentes y usuarios comerciales a manejar la ciencia de datos para resolver problemas o mejorar productos y / o procesos. A continuación, se muestran algunos ejemplos de herramientas ciudadanas de ciencia de datos que dan la bienvenida a las pymes a la fiesta de la ciencia de datos:

  • Modelos y algoritmos integrados. Las pymes acceden a datos operativos y de ventas a través de cientos de paneles y aplicaciones de inteligencia empresarial (BI). Las nuevas herramientas de BI pueden proporcionar acceso con un clic a modelos estadísticos. Por ejemplo, al incorporar un algoritmo de pronóstico predictivo en un tablero en particular, un gerente de producto puede aplicar el pensamiento estadístico a los pronósticos cambiando los parámetros del modelo (estacionalidad, combinación de productos, demografía, etc.) para estimar matemáticamente los aumentos de ventas potenciales. No tienen que entender las matemáticas; solo tienen que comprender la herramienta y los factores en juego en su propia área de especialización.
  • Sandbox de ciencia de datos. Algunas plataformas de ciencia de datos brindan a las pymes una interfaz de arrastrar y soltar para explorar, seleccionar y probar modelos creados por científicos de datos. Las herramientas permiten a los científicos de datos publicar modelos personalizados, que son examinados y empaquetados. A continuación, las pymes pueden explorar un menú de algoritmos, probarlos y combinarlos con otros modelos.
  • Facebook para la ciencia de datos. Una clase emergente de herramientas de ciencia de datos fomenta la colaboración. Se trata de herramientas que ayudan a las pymes y a los científicos de datos a compartir, documentar y discutir modelos estadísticos relevantes para casos de uso específicos, y a menudo se integran con una caja de arena para la experimentación de las pymes.
  • Gestión y auditabilidad de proyectos empresariales. En algunas industrias, es esencial que la organización pueda administrar, auditar y rastrear qué modelos estadísticos se utilizan para tomar decisiones comerciales. En productos farmacéuticos, por ejemplo, si se utiliza un modelo para validar los resultados de un ensayo de fármacos, ese modelo debe ser transparente en caso de que surjan problemas relacionados con las decisiones tomadas sobre el ensayo. Estas herramientas ayudan a escudriñar y validar la gobernanza y el control de los modelos a medida que crece su impacto en las decisiones comerciales.
  • Aprendizaje automático intrínseco. En el futuro, casi todas las aplicaciones de software aprenderán a medida que las use. Cuando el aprendizaje automático está integrado en una aplicación, en realidad no está haciendo ciencia de datos, pero la está consumiendo. Todo lo que notará es que la aplicación parece volverse más útil (algo bueno).

Estas tecnologías no convierten a los ciudadanos en doctores, ni pretenden hacerlo. Pero sí sirven para transmitir capacidades e inteligencia extraídas de la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Y están sirviendo cada vez más a la fuerza laboral para propósitos cada vez más variados. Eso amplía la utilidad de los datos y de la ciencia de datos para que más personas puedan tomar decisiones más inteligentes, y eso es bueno para los ciudadanos de todo el mundo.

Todos los colaboradores de la red IoT Agenda son responsables del contenido y la precisión de sus publicaciones. Las opiniones son de los escritores y no necesariamente transmiten los pensamientos de la Agenda de IoT.

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