Ciencia de datos para todos gracias a la nube

Un año nuevo comienza y, con él, una curiosidad renovada para abordar los retos que nos deparará este 2022, ya sean nuevos o una continuidad de los existentes. En cualquiera de los dos casos, seguro que con la innovación como fin último.

Como profesional del mundo de la tecnología, estoy viviendo muy de cerca cómo los modelos de negocio tradicionales, que hasta ahora han sido la fundación del desarrollo tecnológico mundial, están cambiando de forma drástica. Hasta qué punto ese cambio es la respuesta a nuevas necesidades del mercado, o si la existencia de nuevos modelos tecnológicos son los que han dado una nueva forma al mercado, es algo que es difícil afirmar.

Lo que sí podemos asegurar es la existencia de dos tendencias que además se han visto tremendamente aceleradas debido a la pandemia de la covid-19. Por un lado, hemos pasado de la preocupación por la diferenciación del producto a prestarle más atención a la materialización del valor que la tecnología promete y a sus resultados.  Por otro, la forma en la que los mercados y la sociedad en general consume la tecnología también ha cambiado: el consumo es por servicio, dejando atrás la propiedad de activos tecnológicos.

Independientemente de cómo se consuma la tecnología, hay algo que no ha cambiado y que hoy es más protagonista que nunca: la importancia que tiene la información en cualquier iniciativa de innovación. Es cierto que llevamos muchos años hablando de ello, pero no ha sido hasta la irrupción de la pandemia el momento en el que muchos han decidido, finalmente, pararse a explorar todo su potencial.

Captar, contextualizar, analizar e interpretar para finalmente extraer conocimiento de los datos será algo muy presente en las estrategias de TI durante 2022. Ya sea porque todavía hay quien está descubriendo cómo utilizarla en su beneficio o porque se ha convertido en un elemento troncal para un gran porcentaje de las empresas, construir la cadena de valor de la información será crucial para transmitir el movimiento necesario para transitar el cambio que produce la innovación en los próximos años.

Sin embargo, para que eso suceda – y, sobre todo, para que suceda con éxito –, debemos ir a las raíces de toda innovación: las personas. Es la curiosidad y la formación de los profesionales las que convierten el mundo de las ideas en realidades.

Impulso de la ciencia de datos

Sin la formación y capacitación correspondiente, los profesionales no pueden ejercer su labor. Por ejemplo, si un ingeniero de telecomunicaciones desconoce el funcionamiento de las redes, no podrá desarrollar proyectos dentro de su campo. Lo mismo pasa con ingenieros de caminos, periodistas, profesores, economistas, etc. Y lo mismo ocurre con los científicos de datos. Son un eslabón más pero sin ellos, la cadena de transmisión no gira y, por lo tanto, se debe prestar especial atención a su capacitación.

El perfil del científico de datos es un rara avis que, pese a formar parte de la comunidad tecnológica desde hace más de una década, sigue siendo objeto de deseo. Esto es así por la propia naturaleza cambiante de la tecnología y de la manera en la que se usa o consume. Cuando las reglas del juego no están escritas y pueden cambiar en cualquier momento (así como sus jugadores), hay que estar dispuesto a ser aprendiz de por vida en este juego infinito, donde aquellos que tengan las capacidades adecuadas y actualizadas tendrán éxito y liderarán el cambio. No se trata de ganar o perder, sino de estar por delante o quedarse atrás.

Este aprendizaje continuo es lo que proporciona a estos profesionales la capacidad de servir (¡y retar!) a un mercado con un panorama tan cambiante. Por esta razón, desde SAS fomentamos diversas vertientes educativas. Por un lado, tenemos acuerdos con universidades para potenciar la formación en analítica de datos, como es el caso de la Universidad Francisco de Vitoria (Madrid), la Universidad CEU San Pablo, la Universidad Politécnica de Valencia o la Universidad Complutense de Madrid. Por otro, fomentamos el aprendizaje continuo a través de nuestros cursos y certificaciones, así como a través de competiciones como la SAS Curiosity Cup, para la que hace poco cerramos inscripciones.

Además, también tenemos en marcha nuestro Hackathon 2022, en el que aunamos a toda la comunidad – desarrolladores, estudiantes, startups, clientes o partners tecnológicos – para identificar problemas del mundo real a los que poner solución – o al menos intentarlo – a través de la analítica de datos.

Lo que buscamos en todos los casos es poner a su alcance nuestra mejor tecnología para que aprendan, curioseen y se diviertan, al mismo tiempo que ganan soltura y experiencia para convertirse en la mejor versión de sí mismos.

La nube como democratizadora de la analítica

En un párrafo anterior comentaba la importancia de la cadena de valor de la información independientemente de cómo se consuma la tecnología. Sin embargo, hay que ser conscientes de que estamos en un momento tecnológico en el que extraer datos de cientos de fuentes no es una tarea compleja, pero sí costosa desde el punto de vista tecnológico. Abstraer al usuario de la tecnología necesaria y permitir simplemente consumir los resultados de aplicar analítica a sus datos es posible gracias a software preparado para este tipo de consumo desde la nube. De esta manera, no sólo se hace más accesible el beneficio de la analítica avanzada a cualquier tipo de audiencia sin necesidad de tener unos conocimientos profundos en la materia, sino que se gana tiempo que puede dedicarse a entender mejor las pistas que nos da la analítica avanzada y tomar mejores decisiones.

Si nos paramos en el papel que tiene el cloud en la analítica avanzada, creo firmemente que es la tecnología habilitadora para la democratización de estos activos. Gracias a los distintos modelos de implementación en la nube (pública, privada, híbrida), se reduce el gasto en hardware, se proporciona elasticidad con un consumo eficiente basado en las necesidades puntuales de almacenamiento y procesamiento de los datos (posibilidad de expandir o reducir los recursos empleados según sea necesario) y se fomenta la movilidad o la colaboración entre equipos.

Todos estos beneficios culminan en lo que para mí es el quid de la cuestión: con la nube, los profesionales y estudiantes tienen la tecnología más cerca de ellos, sin importar cuándo o dónde estén, y el gobierno del dato pasa a ser responsabilidad de todos. Esta responsabilidad nunca debe estar desatendida, pues la descoordinación puede destruir el valor de los mejores modelos analíticos.

Así pues, la nube tiene esa cualidad intrínseca que hace que la analítica de datos sea más sencilla y accesible para todos. Las organizaciones tienen más facilidad para solventar los retos con éxito y crecer, mejorando día a día, favoreciendo la mentalidad “fail fast, fail cheap y learn faster”. Por su parte, los científicos de datos pueden formarse mejor y delegar tareas de poco valor añadido mediante automatizaciones, centrándose en aquellas tareas donde la mente humana y su curiosidad son el verdadero elemento diferenciador.

Es responsabilidad todos nosotros como profesionales, estudiantes, formadores o empresarios, el que la ciencia de datos deje de ser objeto de definición, dejando atrás el “qué es” y pasemos al siguiente escalón en el que se comparten sus logros como beneficio a todos los estratos de la sociedad en general y a los individuos en particular.

*** Juan Montero es director de Operaciones en SAS