Logros empresariales tales como el aumento de la facturación o la reducción de costes pasan por disponer de profesionales entrenados en la cultura de los datos. Entre ellos destacamos al científico de datos en contraposición al analista de datos, o lo que es lo mismo: data scientist vs. data analyst.

Estos profesionales manejan a diario asuntos relacionados con el big data o el machine learning; conceptos para los que ninguna empresa concienciada en el desarrollo tecnológico o IT puede ni debe ser ajena.

Qué es un data scientist y qué es un data analyst

De manera estricta podemos afirmar que un data scientist (o científico de datos) es un profesional encargado de aplicar las matemáticas y la estadística a un conjunto de datos. Su objetivo, por lo tanto, es extraer conocimiento de estos datos para crear modelos predictivos e implementar el machine learning en una empresa. Tiene la palabra “científico” en su título porque experimenta e investiga hipótesis sobre los datos, explorando preguntas de negocio con herramientas técnicas.

Por su parte, el data analyst es el analista que, basándose en esos conocimientos, interpreta y formula perspectivas útiles, también llamadas insights, en dashboards o visualizaciones donde se destaca los insights más importantes para el negocio. Su objetivo es presentar soluciones y oportunidades al negocio para el que trabajan, basándose en los datos obtenidos por el data scientist.

Principales diferencias entre data scientist y data analyst

Aunque ambos están íntimamente relacionados con el ámbito de la cultura de datos, estos roles poseen diferencias fundamentales. Un data scientist tiene todas las capacidades que tiene un data analyst, más la habilidad de solucionar problemas técnicos de datos.

La diferencia más clara tiene que ver con las habilidades en las matemáticas, la estadística y la codificación. Podemos observar esto en la proyección temporal de su trabajo. De esta forma, mientras el data scientist crea algoritmos y modelos para predecir el futuro empresarial, el data analyst está más centrado en el pasado y presente de esos datos, pues su objetivo es generar reportes y perspectivas.

Otra diferencia esencial está relacionada con el tipo de datos que manejan ambos roles. El data scientist abarca datos no estructurados, es decir, un ámbito más grande de conocimiento del que extraer sus resultados. Por el contrario, el data analyst no maneja tantas fuentes de datos, sino que se basa en una única fuente de datos estructurados proporcionada por el otro rol. Así, los datos que maneja el data scientist son más ambiguos y complejos que los que manipula el data analyst.

Relacionada con la anterior diferencia, distinguimos disparidad en cuanto al enfoque de sus proyectos. De esta manera, los data scientists están inmersos en un enfoque más profundo y general que resuelve problemas de datos complejos; los data analysts, en cambio, se enfocan en el modelo de negocio, obteniendo informes y dotando a la empresa de oportunidades de mejora.

Funciones y responsabilidades de un data scientist

El rol de data scientist supone:

• Emplear lenguajes de programación técnicas como Python.
• Limpiar datos y organizarlos de tal forma que puedan ser analizados correctamente.
• Construir modelos predictivos que ayudan a predecir problemas futuros en las empresas para las que trabajan.
• Hacer uso del machine learning para lograr la consecución de esos modelos.
• Explorar conjuntos de datos estructurados y no estructurados para detectar patrones de comportamiento, así como posibles anomalías.
• Elaborar presentaciones de sus resultados y exponerlas, adaptando y simplificando sus conceptos, para hacerlos inteligibles al resto de profesionales de la empresa.

Funciones y responsabilidades de un data analyst

Con respecto al data analyst, encontramos que debe:

• Emplear lenguajes de programación simples como SQL y hojas de cálculo.
• Limpiar datos y organizarlos de tal forma que puedan ser analizados correctamente (aunque las herramientas que usan para hacerlo son más limitados de lo que los data scientists tienen a su disponibilidad).
• Visualizar datos de forma atractiva con herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI para lograr una interpretación concisa de los mismos.
• Descubrir tendencias y correlaciones entre el histórico de datos que posee la organización.
• Encontrar los problemas y comprenderlos antes de elaborar conclusiones.
• Proporcionar insights a las empresas como oportunidades de mejora y de resolución de problemas.

Habilidades y conocimientos necesarios para cada rol

Para desempeñar el rol de data scientist es preciso:

• Tener un fuerte dominio de las matemáticas y de la estadística.
• Poseer conocimientos de programación de lenguajes informáticos. Por ejemplo, Python, R o JavaScript.
• Dominar los conceptos de machine learning, tales como tus técnicas y algoritmos.
• Ser una persona organizativa con respecto a datos desestructurados, extrayendo conclusiones.
• Atesorar un espíritu analítico a la hora de resolver problemas.
• Disponer de habilidades comunicativas para presentar proyectos.

Por su parte, para el rol de data analyst, se hace necesario:

• Tener un punto de vista analítico para la resolución de problemas.
• Dominar bases de datos relacionales usando lenguaje SQL.
• Predisposición para el análisis y la interpretación de datos complejos.
• Disponer de conocimientos de estadística.
• Adelantarse a los problemas mediante la visualización de datos.
• Prestar atención a los detalles y precisión en cuanto al análisis de datos.
• Desarrollar un pensamiento crítico.
• Poseer habilidades de comunicación en presentaciones de resultados.

Herramientas utilizadas por data scientists y data analysts

El data scientist se caracteriza por utilizar lenguajes de programación como Python o R. Además, emplean frameworks de machine learning tales como TensorFlow.

Junto a estas herramientas, dominan plataformas de big data como Apache Spark para el procesamiento e ingeniería de datos.

Para el data analyst las herramientas esenciales se componen de bases de datos escritas en lenguaje SQL, como MySQL u Oracle. Asimismo, hacen uso de herramientas para la visualización de datos como Tableau, y de hojas de cálculo como la de Microsoft Excel.

Tendencias y futuro del data science y data analytics

Si existe una profesión con amplia perspectiva de futuro, seguramente pase por el ámbito del big data y del machine learning. Los avances en inteligencia artificial demuestran que los roles del analista y del científico de datos están siendo cruciales y críticos para hacer posible esta revolución tecnológica.

Y es que cada vez más empresas se interesan por reforzar la IT empresarial en su modelo de negocio. Se trata de un interés legítimo en aprovechar de forma efectiva sus bases de datos e identificar problemas mientras ofrecen respuestas tempranas. Para lograr estos objetivos, los data scientists y data analytics son figuras imprescindibles.

Al contemplar las diferencias entre un data scientist vs. data analyst, también observamos que se trata de roles en estrecha colaboración. Así, los logros de uno condicionan los del otro, posibilitando unos resultados útiles para la organización donde desempeñan su labor.

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