Las computadoras forman una parte esencial de los lugares de trabajo modernos. Inventado hace menos de un siglo, el humilde procesador ha evolucionado desde un simple procesador de números hasta una herramienta que puede proporcionar cantidades infinitas de datos a las empresas a las que presta servicios.
Con esta llegada de los flujos de datos modernos, las empresas han tenido que repensar su estrategia de datos para capitalizar las ganancias de información que se ofrecen en esta década. ¿Pero cómo llegamos hasta aquí? Descubramos cómo la alfabetización en datos se ha vuelto esencial para las empresas que desean aprovechar sus fuentes de datos para crear conocimientos significativos y cómo una calificación actual como la Maestría en ciencia de datos puede proporcionarle habilidades de misión crítica y saber cómo sumergirse en los complejos problemas estadísticos que enfrentan las empresas en esta década.
Los beneficios de la alfabetización de datos en el lugar de trabajo
A menudo parece una pequeña tontería hablar de números una vez que has terminado la escuela. Después de todo, ya no estás atrapado en un salón de clases: existen herramientas poderosas como calculadoras y tal vez la computadora en la que estás leyendo esto.
Si bien es importante validar por qué se puede estar aprendiendo algo, en los últimos años este desaliento con las matemáticas ha llevado a una disminución en la búsqueda de cursos que dependen de graduados de campos que estudian matemáticas y estadística, como la ingeniería.
Esto ha tenido un efecto de flujo, particularmente con respecto a la alfabetización en datos en el lugar de trabajo. En 2020, la firma de contabilidad Accenture y el proveedor de análisis desarrolló un informe, para intentar explicar algunos de los obstáculos humanos a la alfabetización en datos dentro de una organización. En su investigación, descubrieron que sólo uno de cada cinco trabajadores australianos encuestados se consideraba alfabetizado en datos, y un sorprendente 12% de esos trabajadores sentía que se estaba utilizando una cantidad significativa de tiempo para aprender las habilidades necesarias para hacer su trabajo de manera efectiva.
Anteriormente, las empresas consideraban el autoservicio como un camino confiable para tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, cuando los volúmenes de datos son tan grandes, complejos y variables, un cambio de mentalidad está llevando a centrarse en la autosuficiencia, en lugar de en un único equipo de análisis, con la capacidad de integrarse en diferentes áreas de la empresa para proporcionar conocimientos y aprendizaje. de maneras que los equipos puedan aprovechar.
En esencia, esto resalta cuán crítico es un proceso de extremo a extremo para desarrollar y fomentar la alfabetización en datos. Tener una empresa que esté capacitada para utilizar datos y análisis, y que sienta que tiene las habilidades y tecnologías disponibles para interpretar los datos, en última instancia ayuda a generar mejores resultados en materia de datos.
Una trayectoria profesional revitalizada: análisis estadístico
La automatización se ha convertido en la palabra de la semana en los últimos años, a medida que las empresas buscan implementar las últimas innovaciones en su lugar de trabajo. Inicialmente se esperaba que reemplazara los roles de analistas e investigadores con conocimientos automatizados, pero la evolución de la automatización ha tenido el efecto contrario: ha resultado en una creciente demanda de especialistas calificados que puedan comprender los volúmenes de datos que producen los procesos automatizados nuevos y en evolución. Más allá del simple descubrimiento, el análisis estadístico se está convirtiendo rápidamente en una habilidad deseable para quienes buscan empleo en potencia y necesaria para que los empleadores tengan éxito.
Se puede decir mucho sobre los beneficios de una sólida formación en análisis estadístico. En los últimos años, películas como bola de dinero han destacado cómo tener una mentalidad basada en datos, además de ser capaz de interpretar y comprender datos, puede conducir a un gran éxito en la industria. En el caso de Billy Beane y Oakland Athletic, esa industria era el béisbol, pero eso no quiere decir que sus principios no puedan aplicarse en otros lugares.
Considere algunas de las nuevas empresas que forman los titanes tecnológicos modernos que utilizamos hoy. Google, por ejemplo, crea algoritmos que generan tráfico utilizando elementos como visitas al sitio y conexiones de red. No están solos: Spotify utiliza el poder de los datos y las estadísticas para crear su viralidad. Spotify envuelto.
Los datos y las estadísticas están entrelazados y, a medida que los datos han aumentado en el lugar de trabajo, se ha puesto de relieve cuán valiosos son los analistas dentro de la fuerza laboral moderna y alfabetizada en datos.
¿Adónde puede llevarle el análisis de datos?
Las funciones en el análisis de datos abarcan casi todas las industrias. En el momento de escribir este artículo, casi 15.000 puestos de análisis abiertos figuraban en la lista sitio de contratación nacional Buscar – destacando la demanda de los analistas de datos.
Existe una amplia gama de posibles oportunidades de empleo, desde organizaciones que apenas están comenzando a aprovechar sus datos para tomar decisiones informadas hasta equipos que buscan dar el siguiente paso con procesos como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (ML e IA).
Algunas oportunidades de análisis recientes que estaban disponibles en las bolsas de trabajo incluyeron:
Analista de riesgos junior en un banco que opera a nivel nacional, brindando información sobre el gasto de los consumidores, el comportamiento de los clientes y el riesgo de fraude. Este tipo de función analítica funciona con datos de gasto para generar conocimientos, creando y manteniendo potencialmente modelos complejos para mejorar los resultados.
Analista de transporte para una importante empresa de logística, desarrollando un marco de transporte utilizando estadísticas de conducción para optimizar y mejorar la eficiencia de la red. En el mundo actual, donde la transición a un modelo sostenible y menos contaminante se ha vuelto imperativa, las empresas buscan nuevas formas de tomar datos para reducir la cantidad de combustible y material consumible que utilizan.
Analista de infraestructura eléctrica para una red eléctrica del estado. Comprender los impactos de diferentes eventos en la red eléctrica puede significar potencialmente millones de dólares para las empresas: los analistas utilizan la información disponible de fuentes internas y externas, como el regulador del mercado AEMO, para impulsar la toma de decisiones basada en datos.
Liderando el camino: pioneros de los datos en el lugar de trabajo
¿Cuáles son algunas de las empresas que utilizan datos para impulsar el cambio en una variedad de industrias? Desde las redes sociales hasta la logística espacial, existe una amplia gama de industrias que utilizan datos para ser pioneras en su camino hacia el mundo rico en datos del mañana. Algunos ejemplos incluyen:
En el sector del transporte, empresas como Úber Utilice conjuntos de datos complejos y altamente variables para identificar posibles oportunidades de crecimiento dentro de sus equipos de datos. Esto luego puede retroalimentarse en los modelos de precios de las empresas, permitiéndoles fijar precios en los más de 300 mercados en los que operan, con los mejores datos disponibles.
En el sector de bienes de consumo, empresas como Amazon están encontrando nuevas formas de ofrecer conjuntos de datos enriquecidos a sus proveedores. Al desarrollar productos como Análisis de la tiendalas marcas pueden obtener información sobre cómo los clientes interactúan con su producto y luego utilizar esos datos junto con metodologías estadísticas para identificar formas de mejorar su gama de productos.
Es un momento emocionante para el analista de datos en ciernes, especialmente para aquellos con inclinación y voluntad de aprender. De cara a la próxima década, sería difícil imaginar un lugar en el que un analista de datos no tuviera un lugar destacado en la fuerza laboral; por lo tanto, si la analítica era algo que quizás antes no hubieras considerado como una carrera, ahora es el momento. .
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