En el post de hoy hablaremos acerca de Científico de Datos , también conocido como Data Scientist. Nos encontramos en una nueva era en lo que a estrategia digital se refiere: la era del usuario. Hasta hace no mucho los mayores esfuerzos de marketing se realizaban en el área informativa, y la en decisión final y el cierre de la compra tenía gran relevancia la figura del comercial.
Ahora, la mayoría de los usuarios investigan los productos y toman la decisión de compra en muchos casos, sin intervención del comercial/vendedor en el caso de la venta online, y en aquellos casos en las que hay una venta offline, la decisión ya está tomada por el consumidor incluso antes de interactuar con un vendedor.
Índice de datos
Actualmente, la labor comercial principal la realizan la web corporativa, los canales de marketing tradicionales (anuncios en prensa, radio…), los canales propios de redes sociales, las recomendaciones y opiniones en la red en canales no controlados por la empresa… generándose para cada cada contacto o venta una cantidad importante de datos.
De este modo, existe una gran cantidad de datos que vienen de diversos canales. Algunos de esos datos son a veces “secuestrados” por algunos departamentos de la empresa, y analizados muchas veces según la intuición de quienes la manejan, sin cruzar con otros datos, y dando lugar a conclusiones contradictorias con las de otros departamentos.
En estos casos surge la necesidad de una figura dentro de la empresa que coordine el flujo de la información, la estructure y ayude a la empresa obtener conclusiones, y ese es el científico de datos.
1. El Data Scientist o Científico de Datos
En el contexto actual las empresas de hoy en día tienden a medirlo todo: datos procedentes de la web, de los distintos canales abiertos en las redes sociales, estudios de mercado, del CRM, ERP… una cada vez mayor cantidad de datos que bien analizados pueden aportar grandes ventajas competitivas a las empresas que sepan cómo integrarlos y sacarles provecho.
Aquí es donde el Científico de Datos entra en liza: combinando sus capacidades matemáticas, de programación y de conocimiento de negocio, es capaz de obtener conocimientos específicos y accionables, que permitirán mejorar la eficiencia de los procesos analizados.
Un científico de datos analiza el flujo de la información procedente de las fuentes de datos más diversas, lo estructura y lo transforma en datos accionables a partir de los cuales la empresa puede obtener una ventaja competitiva.
2. Requisitos que debe cumplir un científico de datos:
- Formación en matemáticas y estadística.
- Dominio de la programación y sus diferentes lenguajes (R, Phython…).
- Conocimientos de Data Mining y Machine Learning.
- Alta capacidad analítica y capacidad de resolución de problemas.
- Conocimientos del negocio y del sector sobre el que va a realizar su trabajo.
Dicho esto, vemos que el Data Scientist se va a convertir en un perfil estratégico necesario en las nuevas organizaciones, con un perfil muy especializado, alejado del clásico consultor de marketing, aunque no tanto del analista digital técnico, y cuya relevancia va aumentar en el tiempo conforme se consolide el tratamiento adecuado de toda la información que nos proporciona el Big Data.
Ahora, la mayoría de los usuarios investigan los productos y toman la decisión de compra en muchos casos, sin intervención del comercial/vendedor en el caso de la venta online, y en aquellos casos en las que hay una venta offline, la decisión ya está tomada por el consumidor incluso antes de interactuar con un vendedor.
