El Big Data aparece como tendencia predominante en la escena TIC mundial desde hace ya algún tiempo, dentro de ello la demanda de data science ha crecido a un ritmo exponencial. Estos profesionales son los encargados de extraer valor de los ingentes volúmenes de información que albergan las empresas mediante análisis de negocio y predicciones que sirvan para tomar mejores decisiones.
Un rol fundamental en la transformación digital que ha convertido a los científicos de datos en uno de los profesionales más buscados (y mejor pagados) del momento. Pero esta suerte de “burbuja” está a punto de explotar según lo predice Gartner; que en un reciente informe alerta de las herramientas de análisis de datos y BI mediante servicios automatizados producirán más análisis que los científicos de datos el próximo año, en 2019.
“La tendencia de la digitalización está impulsando la demanda de análisis en todas las áreas de las empresas modernas y el gobierno”, explica Carlie Idoine, directora de investigación de Gartner. “Los rápidos avances en inteligencia artificial, Internet de las Cosas y plataformas de análisis en modo SaaS hacen que sea más fácil y rentable que nunca que los no especialistas puedan realizar análisis efectivos y sustentar mejor su toma de decisiones”.
La conclusión, obtenida tras entrevistar a 3.000 CIO de firmas mundiales, supone un importante empujón para democratizar el data science en el el mundo empresarial, pero también la confirmación de que se trata de una tarea sin valor añadido y fácilmente sustituible por algoritmos y procedimientos autónomos. “En organizaciones grandes, las iniciativas de data science mediante automation pueden expandirse rápidamente para abarcar a cientos o miles de usuarios“, añaden desde la consultora.
Eso sí, dar acceso al análisis de datos a personas sin conocimientos específicos en la materia no será tan sencillo como proporcionarles la herramienta adecuada. “La experiencia y las habilidades de los usuarios empresariales varían ampliamente dentro de las organizaciones concretas. Por lo tanto, se necesitan procesos de formación, soporte e integración para ayudar a la mayoría de los usuarios de herramientas automáticas a producir resultados significativos“, concluye Gartner.
jueves 01 de febrero | 2018
Según Gartner, gran parte del data science será automático en 2019
(Sebastian Gaviglio) De unos años a hoy los perfiles capacitados en data science han tenido una gran demanda, pero la firma de análisis Gartner avisa de que el futuro pasa por herramientas de automatización que puedan ser usadas por cualquier trabajador de la empresa.