Aumentar el conocimiento de los ciudadanos en data science impulsará la digitalización

Una encuesta revela las dificultades que aún tienen los ciudadanos en procesar datos e información y planta la necesidad de empoderar a la población sobre el uso de los datos para impulsar la digitalización.

La necesidad de conocimientos es cada vez mayor, ya que las empresas utilizan la ciencia de los datos para obtener claras ventajas competitivas. Actualmente, no hay suficiente oferta para satisfacer esa demanda. En consecuencia, ahora es posible encontrar puestos de trabajo no convencionales en el ámbito de la ciencia de los datos y el aprendizaje automático, incluidos los de científicos de datos ciudadanos. Estos puestos se promocionan con frecuencia como la solución para ayudar a las empresas a adoptar el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI) de forma rápida y asequible. Pero son relativamente pocas las empresas que han podido aprovechar la experiencia de los científicos de datos ciudadanos.

Se realizó una breve encuesta para calibrar los problemas y las opiniones de los participantes sobre la ciencia de datos ciudadana. Además, el sondeo indica que estos ejecutivos de TI todavía están en las primeras fases de implementación de proyectos de ciencia de datos ciudadana, aunque el tamaño de la muestra de 60 encuestados es demasiado pequeño para sacar conclusiones:

Los encuestados mencionaron sus hojas de cálculo (53%) y los informes automatizados ejecutados por los equipos de TI y de datos como las dos principales formas en que los departamentos de negocio suelen acceder a los datos (43%). El 43% de los encuestados mencionó el BI de autoservicio como una de las principales formas en que las divisiones empresariales ven los datos; sin embargo, sólo el 13% de esos encuestados afirmó que su BI de autoservicio tenía una gobernanza sólida.

Según la encuesta, las funciones con mayor potencial de mejora y menor uso de la analítica de datos son el desarrollo de productos (28%) y la experiencia del cliente (35%)
Los tres principales obstáculos para que las empresas, los expertos en datos y los tecnólogos trabajen juntos en estrategias basadas en datos se enumeraron en una sola pregunta. La respuesta más común, dada por el 40% de los encuestados, fue que los ejecutivos de las empresas sólo quieren que el departamento de TI produzca informes y repare los datos.

Esta aparente falta de desarrollo no es nada alentadora si se tiene en cuenta que las herramientas de visualización y preparación de datos se generalizaron hace 10 años. Los ejecutivos de TI y de datos deben intensificar los programas de gobernanza de datos que ayuden a las iniciativas de ciencia de datos de los ciudadanos si quieren que las cosas avancen por el camino correcto.

Ciencia de datos ciudadana

Las hojas de cálculo tienen el defecto de que los usuarios empresariales se introdujeron en ellas antes de que existieran los procedimientos de gobernanza de datos. Los analistas empresariales recopilaban conjuntos de datos, elaboraban muchas hojas de cálculo y enviaban los documentos a sus compañeros de trabajo por correo electrónico. Sustituya ahora las hojas de cálculo por sus herramientas de visualización de datos preferidas y, si no las controla, puede encontrarse con problemas mucho más graves.

Los problemas incluyen:

  • Compartir información sensible con otros y poner en peligro el cumplimiento de la normativa;
  • La divulgación ilegal de información a otras personas ajenas a la empresa;
  • Sacar conclusiones incorrectas basadas en suposiciones y malinterpretar las definiciones de los datos;
  • Compartir análisis e ideas sin confirmar los resultados y evaluar los algoritmos;
  • Hacer visualizaciones sin seguir ninguna norma o requisito de estilo hace más difícil que los empleados comprendan los resultados.
  • Por supuesto, los peligros son mayores ahora porque la mayoría de las empresas analizan grandes conjuntos de datos, emplean varias herramientas de análisis y crean código a medida para sus modelos de aprendizaje automático. Para las acciones que generan ingresos y eficiencia operativa, la empresa utiliza modelos analíticos, y los errores pueden ser costosos. Para evitar que el riesgo acelere el ritmo de los proyectos de ciencia de datos de los ciudadanos, la gobernanza de los datos se esfuerza por satisfacer las necesidades de cumplimiento, las lagunas de conocimiento y los objetivos de calidad de los datos.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

TE PUEDE GUSTAR

El data scientist de PiperLab, Javier Fernández, nos cuenta en este artículo cuáles son los cambios que ha sufrido la industria del fútbol a

EVENTOS

RECIBE LA NEWSLETTER

*Email:

*Nombre:

*Empresa:

Cargo:

Sector:
     

Please don't insert text in the box below!

ESCUCHA NUESTRO PODCAST

SÍGUENOS EN RRSS

MÁS COMENTADOS

Ir arriba