I Cohorte de Maestría en Gestión Estratégica de la Información en la Universidad de Manizales

La semana pasada inició en la Universidad de Manizales la Maestría en Gestión Estratégica de la Información. Barco afirmó que existe una "ausencia de científicos de datos", utilizando como ejemplo el país en el que trabaja.

"Para Brasil, que es un país con 200 millones de habitantes, solo hay 200 científicos de datos. Las empresas los están necesitando, y están luchando para que ustedes vayan y trabajen con ellos". Por lo cual cree que la apuesta hecha por la Universidad de Manizales es acertada.

"En las empresas se ha empezado a utilizar mucho el término "transformación digital" como una moda. Pero lo que ha pasado es que se ha producido tanta información en los últimos dos años como en la historia del mundo. Todos los sensores, ciudades inteligentes, internet de las cosas, celulares, computadores están generando información cada segundo". Es por esta razón que más que recopilar datos, la importancia está en poder generar conocimiento a partir de ellos.

Explicó, que en el pasado la relación entre los matemáticos y los estrategas de las corporaciones era inexistente. Por un lado, se creaban teoremas y estructuras matemáticas, y por el otro estaban los que ingeniaban ideas para mejorar la situación de las empresas. "Por eso nace el Machine Learning".

Este término se refiere a la combinación de estas dos formas de conocimiento en un sistema computarizado que aprenda a entender tendencias, comportamientos y estructuras sociales. "Cuando la máquina tiene el teorema y tiene la idea de qué es lo que está buscando evoluciona su aprendizaje, y se inicia un proceso continuo de mejoramiento en donde aprende a prever a sus consumidores".

¿Qué se necesita para ser un científico de datos?

Para Serna hay tres capacidades que todo científico de datos" debe tener y son:

-Capacidades matemáticas y estadísticas.

-Capacidades computacionales.

-Capacidad de identificación de las preguntas "correctas".

-Conocimiento de la industria en la que esté trabajando.

-Capacidades de comunicar los hallazgos de forma acertada.

Explica que una de las cosas que más quiere enseñarles a sus alumnos es la identificación de las preguntas "correctas", porque es ahí donde las empresas están fallando.

Primero, porque las personas encargadas de tomar decisiones no lo hacen a través de los datos y su transformación, sino con reportes estratégicos o hipótesis que nacen de manera instintiva; el segundo error es que las empresas ven esta transformación tecnológica como la necesidad de comprar software y tecnología, aunque no sepan cuál de todas las herramientas les conviene más; tercero, "las empresas siempre creen tener datos insuficientes".

Serna concluyó explicando las características que deben tener las preguntas "correctas". "Tienen que tener capacidad transformadora, deben ser accionables, medibles, monetizables y deben poderse ejecutar en 4 meses, o aunque sea, debe presentar resultados en ese intervalo de tiempo".