Por qué el trabajo de científico de datos no es tan sexy como parece

Hace diez años, Harvard Business Review nombró a los científicos de datos como el "trabajo más sexy del siglo XXI". Este mes afirmaron que sigue siendo el "trabajo más sexy" de este siglo. Supongo que eso depende de la perspectiva de cada uno.

Es cierto que es difícil encontrar talento en ciencia de datos, debido a la escasez de oferta. Existen estrategias para mejorar esta situación, como buscar en funciones laborales adyacentes para capacitar a los empleados. Pero si bien esto puede solucionar el problema general de la oferta, no resolverá el persistente problema de la rotación de personal. ¿Por qué los científicos de datos abandonarían sus trabajos bien remunerados? Veamos algunas razones.

La ciencia de datos también implica trabajo tedioso

"Si bien muchos creen que la ciencia de datos se trata simplemente de utilizar algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos e impactar en los negocios, la limpieza de datos también es una parte esencial del trabajo de un científico de datos", escribió Vicky Yu.

No solo la limpieza de datos es una parte esencial de la ciencia de datos, sino que los científicos de datos llegan a dedicar hasta el 80% de su tiempo a esta tarea. Así ha sido siempre. Como lo describió Mike Driscoll en 2009, este proceso de "manipulación de datos" es "un proceso doloroso de limpiar, analizar y verificar los datos". ¡Muy atractivo!

Ahora, añadamos a esa tarea tediosa la muy real posibilidad de que las empresas, por mucho entusiasmo que tengan por sumergirse en la ciencia de datos, carezcan de "una infraestructura adecuada para comenzar a obtener valor de la inteligencia artificial", como ha señalado Jonny Brooks:

Es muy probable que el científico de datos llegue a la empresa con el objetivo de escribir algoritmos inteligentes de aprendizaje automático para obtener información, pero no puede hacerlo porque su primer trabajo es ordenar la infraestructura de datos y/o crear informes analíticos. En cambio, la empresa solo quería un gráfico que pudieran presentar en su reunión de la junta directiva cada día. La empresa luego se frustra porque no ve resultados de manera suficientemente rápida y todo esto lleva a que el científico de datos esté insatisfecho con su papel.

Vale la pena invertir en minería de datos

Como ya he mencionado antes: "Los científicos de datos se unen a una empresa para cambiar el mundo a través de los datos, pero renuncian cuando se dan cuenta de que solo están limpiando la basura de datos". El problema es que la hierba no es más verde en otra empresa, o dicho de otra manera, la basura sigue siendo... basura. Y esto no sería tan malo si los empleadores de los científicos de datos prestaran atención a su trabajo.

El problema del trabajo ignorado

Como señalan los autores de HBR: "Muchas organizaciones no tienen una cultura orientada a los datos y no aprovechan los conocimientos proporcionados por los científicos de datos".

Al menos se les paga bien, ¿verdad? Bueno... "Ser contratados y bien remunerados no significa que los científicos de datos puedan marcar la diferencia para sus empleadores", dijeron los autores de HBR. "Como resultado, muchos están frustrados, lo que lleva a una alta rotación de personal".

Incluso a medida que el aprendizaje automático y otros componentes de la ciencia de datos se han vuelto más sofisticados, sigue siendo el caso que los ejecutivos ignoran los datos a favor de la intuición. Hace años, los ejecutivos empresariales afirmaban con insistencia que eran impulsados por datos, pero volverían a analizarlos si no coincidían con su intuición. Estudios de este tipo son numerosos. Nos encantan los datos cuando confirman nuestras ideas preconcebidas, pero no tanto cuando no lo hacen.

Nada de esto quiere decir que la ciencia de datos esté fallando. A pesar de estos problemas, la demanda de ciencia de datos y científicos de datos sigue siendo fuerte. Pero es probablemente demasiado pronto para afirmar que ser científico de datos es un trabajo "sexy". Cada vez más esencial, sí. Pero ¿sexy? Supongo que eso está en el ojo del espectador.

Divulgación: Trabajo para MongoDB, pero las opiniones expresadas aquí son mías.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

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