Data scientist, la carrera del futuro

Los científicos de datos pueden predecir el futuro casi con exactitud, por eso se han convertido en los expertos más perseguidos por las empresas.

“Moneyball sirvió para explicarle a mi madre qué es lo que hago todos los días”, dice Noelle Sio, senior data scientist de Greenplum -empresa considerada como uno de los semilleros de estos genios.

Sio se refiere a la película que protagonizó Brad Pitt, en la que es un entrenador de beisbol que contrata un genio de las matemáticas para armar un equipo altamente competitivo a partir de las estadísticas de los jugadores. Sin contratar estrellas, obtiene triunfos con la gente correcta, la que en ciertas situaciones da resultados.

No es ciencia ficción, hace años que las franquicias deportivas invierten millones de dólares para crear centros de datos en los estadios que almacenen toda la información necesaria para ser analizada en tiempo real y sacarle provecho en el campo. Los cambios muchas veces obedecen a las matemáticas.

Ese es uno de los ejemplos más claros de lo que hacen los científicos de datos: analizar grandes bases de datos y hacer la traducción de números y gráficas en fórmulas sencillas que los tomadores de decisiones deben aplicar.

Sio se formó como matemática e inició su carrera en Fox. Se encargaba de analizar grandes bases de datos, de MySpace, por ejemplo, para conocer más a los clientes y venderles más.

“Hacemos mucho análisis de bases de datos”, simplifica. “Mi trabajo depende mucho de la industria que nos consulte. Inicié en la industria de la publicidad, la publicidad es hacer que la gente compre más cosas”.

Sio acepta que no hay una fórmula que aplique a todas las industrias, una por una tiene que analizarse.

“Nos piden incrementar las ganancias o reducir los gastos, eso es lo que más nos piden las empresas”.

Hay que entender las bases de datos, pueden ser financieras o internet, o medios, o lo que sea. Hay que entender al consumidor.

“¿Cuántas cosas vas a comprar? ¿Cuándo vas a dejar de ser mi cliente? ¿Vas a comprar un coche?”

Pero la inteligencia de los científicos de datos no se limita a los deportes y las empresas, ahora es explotada en política (el joven Nate Silver demostró que los viejos encuestadores fallan más que él al momento de analizar la decisión del voto en Estados Unidos, él es casi exacto en sus mediciones estado por estado) y también en conflictos internacionales.

“Ellos no llegan a ti con un problema matemático”, dice Noelle Sio. “Vienen con el problema de su negocio, lo que quiere que resolvamos: dime más de mis consumidores, cómo consigo más compradores… con las preguntas me siento con mi equipo y hacemos una lluvia de ideas, y comenzamos a generar preguntas y respuestas. Hacemos la traducción a matemáticas y tratamos de hacer predicciones”.

Sio acepta que hoy más que nunca les sobra trabajo. Pero no existe la carrera como tal. Lo que existe es la formación en matemáticas y física, ingenierías, y de ahí parten hacia el mercado que está generando estos problemas. Las fórmulas y experiencia que van ganando resolviendo problemas les va dando la fama que se necesita para complacer a sus exigentes clientes.

“El mayor problema al que nos enfrentamos es que los datos nunca son perfectos y nunca están limpios”.

Se refiere a que tienen que estructurar grandes cantidades de información, darles orden y luego hacerlas hablar. Los datos por sí solos no son tan valiosos.

Sio asegura que con las matemáticas se puede resolver cualquier pregunta.

“Las matemáticas son el lenguaje de la naturaleza”.

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