La Ciencia de Datos: grandes expectativas, grandes retornos

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Las empresas están incorporando a la Ciencia de Datos como parte de su estrategia para su crecimiento a corto y mediano plazo. Esta profesión que tan solo ha estado presente desde algunos años atrás se ha hecho de renombre por las contribuciones innovadoras que ha tenido en múltiples industrias, desde salud, finanzas, retail, manufactura, por mencionar algunas.

“Los líderes de diversas industrias, han remarcado que la Ciencia de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial son áreas críticas para el crecimiento de su compañía, y en muchas de ellas, la más importante.”

¿Está la Ciencia de Datos entregando los resultados esperados?

En pocas palabras, sí. Las empresas con equipos de Ciencia de Datos han observado retornos 4x-5x o más con proyectos que les ayudan a reducir costos e incrementar sus ingresos. Es por esto que las expectativas son grandes, ya que se han comprobado los beneficios conforme los equipos de Ciencia de Datos van madurando.

La Ciencia de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial son áreas críticas para el crecimiento de su compañía.

¿Cuáles son los retos a superar para obtener estos beneficios?

Los principales retos identificados se pueden resumir en 2 puntos:

● Tecnológico:

Escalabilidad y operación son de los principales, ya que no todas las empresas tienen el acceso a los métodos y herramientas necesarias para proyectos basados en Ciencia de Datos. Incluido en esto, la seguridad.

● Personas:

Encontrar talento en el área de ciencia de datos y mantener un equipo que trabaje efectivamente y otorgue resultados es un proceso complicado.

La solución a esto, es incrementar la colaboración en los equipos de Ciencia de Datos y brindarles acceso a infraestructura y a las herramientas necesarias. Es necesario también contar con un proceso de MLOps (Machine Learning Operations) que permita facilitar el proceso de desarrollo, gobierno y monitoreo de los proyectos basados en Machine Learning, así como una alineación estratégica entre las diferentes áreas de Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Operaciones y la línea de líderes de

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