¿Qué funciones desempeña un Ingeniero de Datos?

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Según la empresa de educación especializada para profesionales del área de datos, Dataquest, existen tres roles principales en los que los ingenieros de datos participan. La compañía los clasifica de esta manera:

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Y entonces, ¿qué es y qué hace un Ingeniero de Datos?

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Los Ingenieros de Datos (Data Engineers) son los responsables de encontrar tendencias en los conjuntos de datos y desarrollar algoritmos para ayudar a que los datos sin procesar sean más útiles para la empresa. Podríamos decir que son miembros vitales de cualquier equipo de análisis de datos empresariales, responsable de gestionar, optimizar, supervisar y controlar la recuperación de datos, el almacenamiento y la distribución en toda la organización.

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¿Por qué su empresa necesita la ingeniería de datos?

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En el proceso de definición de una estrategia de negocios consistente y orientada a datos, muchas veces, los conceptos de ciencia y de ingeniería de datos se consideran, erróneamente, sinónimos. La verdad es que el primero actúa en la punta, cerca del usuario final; mientras que el segundo opera más cerca de la base de la infraestructura y, por eso, algunas veces se considera menos glamoroso y, a menudo, termina siendo descuidado.

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¿Por qué es tan difícil encontrar un buen CDO y cuántos arquetipos existen?

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Los Chief Data Officers (CDO) se encuentran entre los ejecutivos más solicitados entre las empresas para quienes el análisis de datos se ha convertido en la piedra angular de las estrategias digitales. Pero la prisa por promover expertos en el análisis de datos para el rol de CDO ha creado un nuevo desafío: encontrar un líder que pueda usar los datos para ayudar a impulsar una transformación comercial.

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Diez consejos para comenzar con el Machine Learning

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liston-luto-nacionalEl Machine Learning (ML) se está convirtiendo rápidamente en una prueba decisiva para los CIO avanzados. Las empresas que no adoptan el aprendizaje automático o de máquinas para el desarrollo de productos o las operaciones de negocios corren el riesgo de quedar por detrás de competidores más ágiles en la próxima década. Así lo afirma Dan Olley, CTO de Elsevier, la unidad de información científica y de salud de RELX Group, que aumentado la adopción de tecnologías ML en los últimos años: “Creo que estamos en un punto de inflexión con el aprendizaje automático, el cual cambiará la forma en que interactuamos con el mundo digital durante la próxima década”.

Es una suposición razonable. El crecimiento en el poder de cálculo, la creciente sofisticación de algoritmos y modelos de entrenamiento y una fuente aparentemente ilimitada de datos han facilitado importantes innovaciones en la Inteligencia Artificial (IA).

La IA, que incluye cualquier tecnología en la que una máquina pueda imitar el comportamiento de la mente humana, incluye subcampos tales como ML, en los que los algoritmos basados ​​en estadísticas automatizan la ingeniería del conocimiento. 

Google, Amazon, Baidu y otros están dedicando más dinero en AI y ML. Por otra parte, la actividad empresarial desencadenada por estos acontecimientos atrajo tres veces más inversión en 2016 –entre 26,000 y 39,000 millones de dólares, según el McKinsey Global Institute.

El tiempo para adoptar IA y ML es ahora

La adopción de IA fuera del sector de la tecnología se encuentra en su mayor parte en una fase temprana, experimental, con pocas empresas que la despliegan a escala, informa McKinsey.

Las empresas que aún no han adoptado la tecnología de la IA a escala o como parte central de su negocio no están seguras de los beneficios que pueden esperar de tales inversiones, de acuerdo con McKinsey. Pero Olley, cuyos esfuerzos de ML en Elsevier han ayudado a clientes farmacéuticos a descubrir fármacos y entregar información médica relevante, afirma que los casos de uso de ML abundan en gestión del talento, ventas y marketing, atención al cliente y otras áreas.

Dan Olley y Gartner ofrecen los siguientes consejos:

  1. Entender dónde encaja la ciencia de datos

No es necesario centralizar su ciencia de datos y las operaciones ML. De hecho, puede tener sentido integrar la ciencia de los datos y el aprendizaje automático en cada departamento, incluyendo Ventas, Marketing, Recursos Humanos y Finanzas.

  1. Comenzar

Gartner dice que debe fomentar pequeños experimentos en diferentes áreas de negocio con tecnologías de IA particulares para propósitos de aprendizaje, no ROI.

  1. Trate sus datos como si fuera dinero

Los CIO deben tratar sus datos como si fueran dinero administrándolos, protegiéndolos y obsesionándolos.

  1. Deja de buscar personas perfectas para el puesto

Los científicos de datos tienden a ser las personas que tienen una alta aptitud en matemáticas y estadísticas y son expertos en encontrar ideas en los datos, no necesariamente ingenieros de software que pueden escribir algoritmos y productos de “artesanía”.

  1. Construir un currículo de formación en ciencias de los datos

No todo el mundo que practica la ciencia de los datos se convertirá en un científico de datos o requerirá una cinta negra en la materia. Gartner le aconseja identificar el conocimiento de AI y las brechas de talento, para luego desarrollar un plan de formación y contratación para construir sus capacidades.

  1. Endorse la ciencia de los datos y las plataformas ML

Las empresas que se ponen al día con IA y ML o que son inseguros acerca de cómo abordar un problema de ciencia de datos puede volcar sus datos en las plataformas de ciencias de datos.

  1. Cuidado con los “datos derivados”

Si va a compartir sus algoritmos con un socio, tenga en cuenta que éste verá sus datos y que éstos son la nueva moneda.

  1. No siempre hay que tratar de resolver el problema completo

Resuelva el problema por segmentos. Obtenga más datos; construya y avance poco a poco.

  1. No piense demasiado en sus modelos de datos

Es más importante obtener los conjuntos de entrenamiento adecuados que perfeccionar los modelos de datos.

  1. Eduque al CEO y a la junta sobre sus pruebas piloto

 No deje de recordarles que estas pruebas son prioritarias para la organización.

Clint Boulton, IDG.es

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