La investigación sugiere que muchas empresas no pueden encontrar el talento que necesitan, ya que luchan por convertir sus vastos suministros de datos en información utilizable.
En general, esto significa una búsqueda de científicos de datos, lo que ha disparado la demanda de reclutas que pueden llenar este título de trabajo en particular. Pero si bien contratar a más personas que se hacen llamar científicos de datos es una forma de solucionar el problema, las empresas también están presentando alternativas que no significan unirse a la carrera para contratar a algunas de estas personas escurridizas.
El analista tecnológico Forrester advirtió hace cinco años que, si bien las empresas estaban ocupadas dedicando enormes recursos a atraer talento en ciencia de datos, existía el riesgo de que se olvidaran de invertir en la capacidad de ingeniería que ayudaría a los científicos a crear valor a partir de los datos. Ahora, parece que algunas empresas están comenzando a abordar ese desequilibrio.
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Loïc Giraud, director global de plataforma digital y entrega de productos del gigante de las ciencias de la vida Novartis, reconoce que la batalla por el talento era un gran problema no hace mucho tiempo. Pero hoy, es menos preocupante.
«Creo que hay exageración», dice. «Hace dos años, era muy difícil conseguir científicos de datos».
Novartis tiene alrededor de 2000 científicos de datos y Giraud dice que su batalla por el talento ahora se centra en otras áreas, incluida la captación de talento en ingeniería de datos y el perfeccionamiento de la capacidad de los analistas de negocios, y espera que otras empresas también lleguen a conclusiones similares.
«No creo que la demanda de científicos de datos vaya a aumentar. Creo que encontrará más tecnologías, que son más fáciles de consumir y para que los analistas de negocios hagan ciencia», dice.
«De hecho, incluso en nuestra organización, no estamos tratando de buscar más científicos de datos. Estamos tratando de crear soluciones de software que puedan ser utilizadas por más personas y democratizar la ciencia de datos con analistas de negocios».
Novartis se enfoca en encontrar la capacidad de ingeniería de pila completa que necesita para ayudar a los analistas comerciales de la organización a aprovechar al máximo los datos que posee.
Mientras que los científicos de datos usan sus habilidades para crear modelos y resolver problemas, los ingenieros de datos construyen y administran la infraestructura que se encuentra entre las fuentes de datos y el análisis de datos. Ambos son importantes, pero cada vez hay más evidencia que sugiere que se ha puesto demasiado énfasis en la ciencia de datos a expensas de la ingeniería de datos.
Otro comentarista de la industria ha sugerido que se está produciendo «una corrección de rumbo». El científico de datos Maruf Hossain escribió en una publicación de blog el año pasado que muchas organizaciones contratan científicos de datos y luego les presentan trabajos más comúnmente asociados con ingenieros de datos.
Él sugiere que esta desalineación ocurre porque muchos científicos de datos se unen a empresas que no tienen bases tecnológicas sólidas para ejecutar análisis.
Luego, la tarea recae en los científicos de datos para ayudar a construir esos cimientos. Por lo tanto, cuando deberían estar codificando o creando algoritmos, algunos científicos terminan desempeñando roles técnicos que es poco probable que encajen perfectamente con sus capacidades existentes.
Vale la pena que, independientemente del rol que terminen desempeñando, las empresas siguen buscando talento en ciencia de datos: la reciente Encuesta de contratación de tecnología de CodinGame y CoderPad identificó a la ciencia de datos como una profesión donde la demanda supera con creces a la oferta.
Por supuesto, si esas empresas requieren científicos de datos completos o algo más parecido a un ingeniero completo es algo que muchos candidatos solo descubrirán una vez que comiencen a trabajar en el puesto.
Con ese fin, el trabajo que Giraud y sus colegas de Novartis ya han realizado presenta algunos indicadores importantes para los gerentes que buscan contratar científicos de datos y para los profesionales que buscan asumir estos roles.
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El enfoque de la empresa para garantizar que se hayan llenado los vacíos en las habilidades de los científicos de datos durante los últimos años ha implicado un viaje de descubrimiento que ahora conduce a un nuevo enfoque en la ingeniería y el análisis empresarial.
La empresa adoptó un enfoque basado en la nube y adoptó Snowflake en 2017 como parte de un esfuerzo integral, conocido como Fórmula Uno, para digitalizar todos los aspectos de sus operaciones.
Parte de este enfoque incluía la creación de una nueva oficina central de datos para promover el uso de tecnología y datos para mejorar los procesos de toma de decisiones en la organización.
«Cuando creamos nuestra oficina de CDO, reclutamos talento de toda la industria. Creamos una Academia de ciencia de datos y luego comenzamos a reclutar a mucha gente. Teníamos muchos estadísticos en nuestra organización que también convertimos en científicos de datos. , dice Giraud.
Una de las cosas clave que su organización aprendió rápidamente es que la ciencia de datos no sirve de nada si no tiene buenos datos.
Durante el primer año y medio, los científicos de datos de Novartis dedicaron entre un 60 % y un 70 % de su tiempo a identificar y seleccionar datos, en lugar de escribir algoritmos.
Fue entonces cuando la empresa comenzó a pensar mucho más detenidamente sobre el talento que necesitaba y el papel crucial que desempeñaban los ingenieros de datos.
«En última instancia, como ingeniero de datos, queremos personas que sean buenas para integrar nuestros conjuntos de datos, y el ingeniero de pila completa hace que toda su pila funcione de manera integrada», dice.
En la actualidad, los 2000 científicos de datos de la empresa utilizan herramientas de empresas como Snowflake, Databricks, Data IQ y Sage Maker para encontrar respuestas inteligentes a los desafíos empresariales.
Esos científicos son parte de un equipo que está utilizando datos para ayudar a llevar al mercado medicamentos que cambian la vida más rápido que nunca.
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Desde la investigación inicial hasta la fabricación, los ensayos y la distribución, tradicionalmente lleva hasta 12 años llevar un nuevo medicamento al mercado. Al aplicar datos e inteligencia artificial a estos procesos, Novartis cree que puede reducir el tiempo a nueve años.
Giraud dice que el férreo control de la empresa sobre la ciencia de datos la está ayudando a decidir cuál de sus 500 ensayos al año debe llevarse a cabo y desarrollarse como un fármaco que pueda lanzarse al mercado. Y a medida que se sigue perfeccionando la plataforma de ingeniería de datos de la empresa, Giraud espera que los profesionales de la empresa asuman aún más responsabilidad por la información que crean.
Hace seis o siete años, su equipo solía crear todos los paneles utilizados en Novartis. En la actualidad, hay casi 3000 personas en toda la empresa que crean sus propios paneles.
La ciencia de datos, por lo tanto, se está democratizando, y Giraud quiere asegurarse de que sus talentosos científicos e ingenieros de datos se centren en actividades de alto nivel que marquen la mayor diferencia.
«No quiero que mi equipo cree un tablero, ya que eso no tiene ningún valor», dice. «Quiero que los analistas comerciales y los usuarios comerciales tengan una plataforma desde la cual puedan autoservicio».
