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Cómo crear equipos de trabajo en Data Science

En la era del Big Data es tan importante formarse en la parte técnica y especializada como en la vertiente más empresarial que consiste sobre todo en saber elegir los perfiles adecuados cuando uno tiene la responsabilidad de hacerlo y en cómo dirigirlos.

Es clave ser capaz de visualizar el talento y la idoneidad de una persona para los puestos tan específicos que requieren los equipos de Data Science, ya que será el gran factor diferencial para que la transformación digital de la compañía se produzca con éxito.

Ya hemos hablado en el blog de la importancia de los datos y de su tratamiento y gestión para las compañías e instituciones hoy en día, pero en este texto vamos a profundizar en el componente humano, ya que es tan trascendental como la propia tecnología para que se puedan interpretar de forma eficaz y productiva.

El equipo de profesionales que sea capaz de sacar el máximo rendimiento a dichos datos a través de sus habilidades personales y profesionales marca la diferencia en un entorno hipercompetitivo.

Aprende a crear equipos en Data Science

No es nada sencillo crear un equipo de Data Science desde cero, por eso muchas empresas cuando arrancan su digitalización se decantan por mezclar el talento interno con el que cuenta con el apoyo de consultores externos.

Esto puede ser una medida más o menos exitosa dependiendo de cada caso, pero el proceso natural es formar tarde o temprano equipos especializados que aporten verdadero valor diferencial a la compañía.

Para crear el mejor equipo de trabajo de Data Science de alto rendimiento posible es muy importante tener claro desde el comienzo del proceso de que ese valor del que venimos hablando será de mayor calidad cuanto más variedad de roles puedan asumir los perfiles que puedas contratar.

Es evidente que el perfil técnico ha de primar sobre el resto de características, pero lo habitual en un proceso de selección de un ámbito tan concreto es encontrarse candidatos altamente cualificados y preparados.

Por eso, es importante fijarse en el valor añadido. Eso sí, el presupuesto con el que uno cuente para elaborar su equipo sí será diferencial. Por ello, hay dos opciones fundamentalmente:

  • Si tu presupuesto es limitado: busca mejor perfiles multidisciplinares.
  • Si tu presupuesto es amplio (que sería lo ideal): buscar distintos perfiles muy especializados que cubran las siguientes características.

Análisis de producto

Es muy interesante incorporar a la compañía un perfil dentro del equipo de Data Science que sea capaz de integrar las numerosas posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías y el Big Data al análisis de producto y de mercado.

Por ejemplo, son ya muchas las compañías que gracias a sus expertos en Data Science utilizan los datos para entender las circunstancias concretas del mercado y buscar soluciones. Lo hacen, por ejemplo, a través del feedback directo de sus clientes gracias al desarrollo de aplicaciones y servicios que permitan interactuar directamente con ellos.

Inteligencia empresarial

Los equipos de Data Science son apoyos fundamentales para la toma de decisiones de una empresa ya que ayudan a los responsables del negocio a entender lo que ocurre en el mercado gracias al estudio, monitorización e interpretación de las grandes cantidades de datos disponibles.

Por lo tanto, debes contar con un perfil experto en la toma de decisiones empresariales, que no solo tenga una formación técnica sobresaliente.

Experto en seguridad digital

Es uno de los perfiles más demandados dentro del Data Science y no es para menos porque los peligros aparecen por todos los sitios y además su capacidad de ataque es notable, muy dañina.

Este tipo de profesionales tienen alto valor para la compañía porque salvaguarda sus dominios, y por lo tanto está a cargo de una gran responsabilidad empresarial y económica.

Es importante tener al menos un perfil muy especializado en esta materia, que además de conocer todos las posibles debilidades para prevenir ataques, sea capaz de formarse continuamente y de esa manera adelantarse a la evolución de las distintas amenazas.

Arquitectura e ingeniería de datos y mantenimiento de las bases de datos

Éstas son características básicas de un perfil especializado en Data Science, por lo que es algo que casi todos los candidatos tienen, pero lo diferencial es que le añadan a esta capacidad una visión comercial, de negocios.

Para el éxito de un equipo de Data Science es muy importante que su gestor consiga una buena integración con el área de negocios, evitando su aislamiento, que es algo que todavía sigue sucediendo demasiado.

Además de todas las competencias técnicas y la visión de negocio que puedan tener, es fundamental tener en cuenta todas las claves humanas para que un equipo de personas empatice y engrase el motor.

De nada serviría tener un equipo variado que cubran todas las necesidades si en lo humano es un completo desastre porque el éxito de un equipo de trabajo tan clave, que necesita trabajar codo con codo para el éxito de la compañía y el cumplimiento de sus objetivos, reside en primer lugar en la unión de las fuerzas en favor del equipo.

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En la era del Big Data todo profesional debe saber cómo formar equipos de trabajo en Data Science.