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Diseño de perfiles y áreas de analítica para organizaciones – Datlas Research

Con el equipo Datlas al año tenemos la oportunidad e participar en algunos foros donde se repite mucho preguntas sobre qué perfiles y cómo preparase para generar una estrategia de datos. En realidad, tal y como lo pudiste leer en ¿Por qué fracasan los proyectos de ciencia de datos? las personas y la forma en que diseñamos el quehacer de sus funciones en una organización son principal factor de éxito para una estrategia de analítica de datos.

En esta columna resolveremos dudas y compartiremos mejores prácticas sobre procesos de diseño, entrevista y reclutamiento de profesionales de analítica de datos e inteligencia artificial en una organización. Todo esto siguiente la guía de puestos presentada en 5 perfiles para una estrategia de datos en tu organización .Que te recomendamos leer antes para que puedas tener un mejor contexto.

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ESTRUCTURA ORGANIZACIONAL

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Una estructura de reportes, de jerarquía o de organización para proyectos es muy variante ya que responde a los retos estratégicos de la organización. Específicamente para los datos no hay que olvidar que buscamos que en un mismo equipo se encuentren ingenieros, arquitectos, científicos y analistas al mismo nivel. Esto último debido a que la colaboración y la comunicación debe ser colaborativa. Uno de los métodos que con más frecuencia se usa en la industria son las células de trabajo. Estos son grupos pequeños, pero eficientes, de trabajo que cuentan con todos los recursos para resolver un problema de analítica avanzada.

DISEÑO DE PERFILES

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Las personas que trabajen en el área de analítica necesitan tener ciertas características:

  • Aprendizaje constante. La actualización de modelos de análisis y algoritmos es casi semanal. De la misma manera las nuevas paqueterías sobre machine learning en software como R o Python. Los perfiles tendrán que ser personas que puedan descifrar textos académicos y documentación en guías de programación sobre los modelos más recientes.
  • Curiosidad técnica. Frente a nuevos retos habrá que mostrar curiosidad y no miedo ante nuevas herramientas. Se buscan perfiles “políglotas” que puedan trabajar en distintos lenguajes de programación, estadística de todo tipo y comunicar sus resultados desde un “Power Point” hasta un tablero dashboard en “Power BI”. No tenerle miedo a experimentar e investigar nuevas plataformas.
  • Didáctica para explicar hallazgos.  Quien es analista de datos puede ser un experto/a en matemáticas, pero mientras no sepa explicar lo que hace no podrá influir en las decisiones y orientaciones de la organización. Es importante que el arte de explicar las variables relevantes en un modelo esté presente.
  • Interlocutor con el área de negocios. “Data Translator” o similar, es una capacidad que permite llevar los retos de negocios a problemas estadísticos que puedan ser respondidos con las técnicas correctas de analítica avanzada.
  • Gestión de proyectos. Aunque probablemente una posición gerencial o de dirección será quien gestione proyectos. Es importante que el perfil se pueda alinear a las dinámicas de registro, seguimiento y coordinación de trabajo para desarrollar proyectos. Ser un profesional con noción de urgencia así como mostrar compromisos con fechas de entrega.

PROCESO DE RECLUTAMIENTO

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A los científicos de datos les gusta responder a retos y en el mercado laboral de ciencia de datos la entrada a un puesto suele venir acompañada de un buen reto de programación. Un buen postulante deberá poder resolver un reto en materia, ofrecer una visualización y poder comunicar de manera eficiente los resultados de un caso de negocio.

1) Definir estrategia de analítica avanzada y dimensionar las áreas funcionales que ejecutarán la estrategia

2) Recopilar retos actuales y retos futuros para diseñar puestos que respondan a estas necesidades

3) Generar dinámicas para atraer talento: hackathones, retos en línea, revisión de github o portafolio, acertijos o casos de negocio que puedan poner a prueba a los postulantes

4) Considerar entrevistas de “match cultural” así como habilidades de comunicación y liderazgo

5) Período de entrada y “química” con el equipo existente. Retroalimentar y readaptar el proceso a la experiencia de la empresa en particular.

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LA ENTREVISTA

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Aquí es donde en realidad sucede la magia y se filtra a la mayor calidad de los candidatos. Es muy importante que alguien con conocimiento de industria y que entienda las necesidades de la empresa sea quién realice las entrevistas para obtener el puesto.

Primeramente una recomendación importante es enviar una prueba o reto de la que pueda enviar resultados preliminares por correo y explicar a fondo en la entrevista. En una ocasión, a manera personal, me tocó en NYC recibir desde el app de UBER algunas preguntas de código mientras hacía un viaje. Las contesté correctamente y me invitaban a enviar mi CV para su empresa. Ese tipo de dinámicas se ven “cool” , son modernas y además.

Durante la entrevista es relevante validar con casos o situaciones que se le pueden presentar en el trabajo y conocer muy bien cómo pudiera reaccionar esa persona a las situaciones. Estas simulaciones, sobre todo en problemas que involucran estadística, ayudarán a validar su nivel de conocimiento teórico. Finalmente el práctico es mayormente dominado durante el desempeño del rol

Finalmente asegurarse, como en cualquier puesto, que la persona cumpla con el perfil y que pueda generar proyectos internos para motivar a otras personas a usar las herramientas que sean desarrolladas por el área de analítica es muy importante.

CIERRE

Hasta aquí la columna de hoy. Pensamos que esta y otras guías podrán ser de utilidad a los reclutamientos de uno de los roles con más atención de los últimos 5 años. Probablemente los siguientes 5 años se especialicen aún  más. Esperamos que le sirva de orientación y que puedas compartir con más personas para que haya una mejor guía de qué observar para incrementar la calidad del área de analítica de datos.

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird –

 

¡NUEVO! Mapa Socios Datlas: Al servicio de agencias de investigación, firmas de consultoría y grandes corporativos.

Nuestra filosofía está basada en que, con la información y la tecnología adecuada, las personas podrán resolver problemas cada vez más complejos. Para mantenernos en sintonía con esta afirmación realizamos constantes esfuerzos en pro de los tres grandes pilares de nuestra empresa: la información, la tecnología y las personas. Durante los últimos años hemos realizado esfuerzos por integrar cada vez más y mejor información a nuestras soluciones, integrar lo mejor que hay en tecnología y finalmente, lo más importante, escuchar a las personas: nuestros clientes. Cada innovación que hemos realizado ha tomado en cuenta estos 3 pilares y es por ello que hoy nos complace presentarles nuestro más reciente lanzamiento: el Mapa Socios Datlas.

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Este nuevo modelo de licenciamiento nace a partir de nuestra relación con agencias de investigación y firmas de consultoría, entendiendo que hoy en día están teniendo su propia transformación digital, al igual que los negocios a los que les prestan servicios. El objetivo detrás de esta nueva herramienta es apoyarles a generar mayor valor a sus clientes. Quédate hasta el final y podrás ver el video de nuestro primer socio.

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Pero ¿cómo es que estas agencias y consultoras han llegado hasta este punto? Hace falta entender un poco de historia, se las contamos en breve.

Para tomar una decisión basada en datos existe todo un proceso detrás que podemos simplificar en 5 etapas:

  1. Recolección de los datos
  2. Organización de los datos
  3. Análisis de los datos
  4. Generación de reportes de resultados
  5. Y, finalmente, la toma de decisiones

Esta claro que el valor agregado detrás de los servicios de las agencias y consultoras está en el análisis de la información, por lo que las etapas de recolección y organización de datos resultaban ser un “mal necesario” hace algún tiempo. Dado el contexto de los negocios y la estructura de estas organizaciones, generalmente delegaban este trabajo a un solo miembro de la organización por lo que estas etapas se volvían intensivas en consumo de tiempo y recursos.

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Conforme los negocios fueron evolucionando, comenzaron a exigir cada vez un menor tiempo de respuesta para estos servicios y las agencias y consultoras, muy acertadamente, comenzaron a distribuir el trabajo entre un equipo de personas, logrando beneficios directos.

Pero actualmente el contexto ha cambiado de una forma disruptiva. Hoy en día los negocios no solamente exigen una inmediatez en la respuesta sino una capitalización del valor que saben que esconden sus datos. Y es precisamente en este punto donde, en conjunto, hemos desarrollado una solución que permite a Datlas encargarse del trabajo duro de la recolección y organización de los datos, para que nuestros socios puedan enfocarse directamente y de lleno al análisis de la información y la derivación de accionables de valor.

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De esta manera hemos logrado diseñar una plataforma completamente nueva que capitaliza la experiencia que hemos tenido en Datlas y fusiona los grandes conocimientos de estas agencias y firmas de consultoría, dotando a nuestros socios de toda la información de forma inmediata y también permitiéndoles integrar y personalizar capas de datos que ellos puedan manejar de sus clientes.

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Finalmente, te invitamos a escuchar de todos lo que puedes lograr como Socio Datlas desde la voz de nuestro primer socio:

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Si conoces a alguien que pudiera ser Socio Datlas o tienes alguna duda por favor escríbenos a direccion@datlas.mx y con gusto te apoyaremos. Con tu ayuda seguimos creciendo y generando mejores soluciones que nutran y hagan crecer el ecosistema digital de México.

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