¿Cómo son los científicos de datos? (y II)

En la primera parte de esta entrada, presentábamos las características y habilidades «duras» de un científico de datos: ¿qué hacen? ¿en qué clases de empresan trabajan? ¿qué tecnologías utilizan? Según Davenport y Patil, el científico de datos es una mezcla de hacker, científico, asesor de confianza y experto de negocio.  Los científicos de datos comparten también ciertos rasgos de la personalidad, del carácter.

Gràfica: Gert Altman, Dominio Público, en Pixbay.

1.Son críticos y curiosos. (Curiosos de curiosidad; a veces también son raros, pero no es necesario). Hacen preguntas, no se conforman con las respuestas, exploran bajo la superficie de las cosas y buscan todo el rato lo que los datos esconden. De todas las preguntas, hay una que consideran la más importante: ¿por qué? También por esto a veces pierden de vista el contexto organizativo, el problema de negocio que se trata de resolver y el grupo de trabajo en el que están integrados… No es gente muy social siempre.

2.Les gusta el análisis y el detalle. Intelectualmente, la ciencia de los datos es un ejercicio de descomposición de un problema en piezas más pequeñas y el diablo está en los detalles. Son pacientes y perseverantes; piensan primero y actúan después. También por esto a veces les paraliza el análisis, son perfeccionistas, los datos nunca les parecen los suficientes o de suficiente calidad, el árbol no les deja ver el bosque…

3.Pueden crear modelos y establecer predicciones. El talento analítico consiste también en clasificar y simplificar el volumen de datos, establecer patrones y elaborar pronósticos. También por ésto a veces son autosuficientes, encuentran sólo aquello que van a buscar y confirma sus hipótesis, desconfían de la experiencia y el sentido común y les cuesta pensar de forma más abierta y estratégica y reconocer fenómenos nuevos o paralelos que desafían sus conclusiones.

4.Necesitan comunicar y presentar resultados de forma convincente. El pensador analítico suele ser bueno con la lógica, las matemáticas y conceptos o técnicas sofisticados y no fáciles de comunicar. Ahora disponen de herramientas de presentación muy completas y atractivas para contar una historia; aunque las herramientas de visual analytics son mejores para describir que para comprender y predecir  y no son autoexplicativas. Explicarse no suele ser el punto más fuerte de los científicos de datos: les cuesta traducir sus hallazgos y compartirlos con los que tienen que tomar decisiones a partir de ellos.

Es una cierta manera de tener amueblado el cerebro: gente complicada que hace cosas complicadas y que a veces se complica la vida.

Algunos atrevidos lo refieren a los procesos de lateralización, lo de los hemisferios izquierdo y derecho. Los científicos de datos tendrían más desarrollado el hemisferio izquierdo (el que tiene que ver con el procesamiento del lenguaje, el desarrollo lógico y matemático) y menos el derecho (el que tiene que ver con el procesamiento de las emociones y la creatividad). Nos gustaría entonces que el científico de datos fuese ambidextro, pero parece mucho pedir.

En algunas escuelas de psicología esotérica, el científico de datos pertenecería al «eneatipo» número 5: ascetas, observadores, controladores, autosuficientes, seguros de sí mismos, introvertidos y solitarios, a veces excéntricos. Albert Einstein sería un ejemplo. «La solitude organisative» de los gorilas que dibuja el pintor Miquel Barceló.

Como resultado, algunos deciden tenerlos encerrados en una pecera (que puede ser un proveedor externo de servicios) y tener traductores (tipos que explican lo que los científicos de datos han encontrado o quieren buscar). Otros, en cambio, se atreven a invertir en su socialización dentro de la empresa, a través del coaching y del trabajo en equipo con otra clase de profesionales: los tecnólogos del Big Data (o sea los que diseñan, construyen y explotan los sistemas de datos), los analistas de datos y de negocio (que manejan herramienta estándar y algoritmos conocidos) y los usuarios y directivos, que quieren tomar decisiones informadas. Me cito: «Las compañías orientadas a los datos extienden el pensamiento analítico por toda la organización: la costumbre de hacer preguntas, buscar evidencias, convertir los datos en información y tomar mejores decisiones. Solo con la colaboración entre directivos y usuarios inteligentes de la información, ingenieros de informática y científicos de datos podremos crear empresas más inteligentes.»

La UOC forma expertos en la ciencia de los datos y en las tecnologías de Business Intelligence y Big Data en un Máster (con dos itinerarios diferenciados), tres posgrados y cuatro especialidades. Ahora estamos en tiempo de matrícula.