Innovación

Gartner desinfla la burbuja de los científicos de datos: la mayoría de los análisis serán automáticos en 2019

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Después de varios años en que los científicos de datos se han convertido en un perfil digital extremadamente demandado, la firma de análisis Gartner avisa de que el futuro pasa por herramientas de autoservicio que puedan ser usadas por cualquier trabajador de la empresa.

En los últimos cursos, y al calor del auge del Big Data como tendencia predominante en la escena TIC mundial, hemos asistido a un exponencial crecimiento de la demanda de científicos de datos. Estos profesionales son los encargados de extraer valor de los ingentes volúmenes de información que albergan las empresas mediante análisis de negocio y predicciones que sirvan para tomar mejores decisiones.

Un rol fundamental en la transformación digital que ha convertido a los ‘data scientists’ en uno de los profesionales más buscados (y mejor pagados) del momento. Pero esta suerte de burbuja podría estallar, y mucho antes de lo que nos pensamos. No lo decimos nosotros, sino la prestigiosa firma de análisis Gartner, que en un reciente informe alerta de las herramientas de análisis de datos y BI mediante autoservicio (esto es, automatizadas) producirán más análisis que los científicos de datos el próximo año, en 2019.

“La tendencia de la digitalización está impulsando la demanda de análisis en todas las áreas de las empresas modernas y el gobierno”, explica Carlie Idoine, directora de investigación de Gartner. “Los rápidos avances en inteligencia artificial, Internet de las Cosas y plataformas de análisis en modo SaaS hacen que sea más fácil y rentable que nunca que los no especialistas puedan realizar análisis efectivos y sustentar mejor su toma de decisiones”.

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La conclusión, obtenida tras entrevistar a 3.000 CIO de firmas mundiales, supone un importante acicate para democratizar la ciencia de datos en el tejido empresarial global, pero también la confirmación de que se trata de una tarea sin valor añadido y fácilmente sustituible por algoritmos y procedimientos autónomos. “En organizaciones grandes, las iniciativas de data science mediante autoservicio pueden expandirse rápidamente para abarcar a cientos o miles de usuarios“, añaden desde la consultora.

Eso sí, dar acceso al análisis de datos a personas sin conocimientos específicos en la materia no será tan sencillo como proporcionarles la herramienta adecuada. “La experiencia y las habilidades de los usuarios empresariales varían ampliamente dentro de las organizaciones concretas. Por lo tanto, se necesitan procesos de formación, soporte e integración para ayudar a la mayoría de los usuarios de herramientas mediante autoservicio a producir resultados significativos, concluye Gartner.

Sobre el autor de este artículo

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Business Insider, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo, ganador del Premio Día de Internet 2018 a mejor marca personal en RRSS y finalista en los European Digital Mindset Awards 2016, 2017 y 2018.