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20 CienciadeDatos+RH: Potencial incomprendido Actualmente, los perfiles de “Arquitecto de Big Data” o “Data Scientist de BI” son de los más solicitados en portales de reclutamiento tecno- lógico. Se les ubica como potencial panacea para resolver la gran mayoría de los problemas de ne- gocio, pero ¿en realidad se comprende el alcance o foco de estos profesionales? ¿hay un auténtico entendimiento de lo que una empresa demanda de este tipo de disciplinas? En este momento, en la industria de la informa- ción, definitivamente la mitificación de los inge- nieros y científicos de datos ha contribuido a que se repitan historias de frustración, decepción y pérdidas de negocios. La percepción del Big Data como un concepto mágico e incomprendido es potencial material de estafas y malentendidos, así como de la incorporación de “soluciones” no requeridas, incosteables y nada rentables. El reclutador ha de ser el puente que investigue y procese los requerimientos de una organización en función de su etapa de vida, sus objetivos y re- cursos. En materia de tecnología no es distinto. Culturalmente hablando, la norma (al menos en la experiencia del autor) ha sido, en los mejores casos, el desconocimiento básico de los recluta- dores; y, en los peores, de rechazo y desinterés. El reclutamiento de personal enfocado en tec- nología, a grandes rasgos, no es diametralmente distinto al de perfiles administrativos o de análi- sis; claro, siempre y cuando se conozca la varie- dad de enfoques que existen para la instalación, operación y mantenimiento de sistemas y plata- formas tecnológicas. Resulta reduccionista considerar un área de Data o Big Data como solución de un problema de ne- gocio, toda vez que la obtención, procesamiento y análisis de información requiere de toda una in- fraestructura de tecnología (no necesariamente grande), que se encargue de dar valor a los datos organizacionales. De hecho, los datos son el insumo principal del trabajo en una intención de convertirlos en infor- mación. A causa de ello, un área tecnológica y, es- pecíficamente, una dedicada al análisis, depende de los cuerpos de datos disponibles o de los que se podría disponer. En este contexto, si las fuentes y los datos no son confiables o son incompletos, si además los procesos para obtener la información y su procesamiento no son robustos; si la ética en la gestión está ausente, entonces muchas cosas pueden salir mal. De aquí una de las reglas de esta industria: “ Garbage goes in, garbage goes out ”. Un profesional de este ramo debe ser compren- dido como alguien que trabaja con los recursos que cada empresa tiene al momento del recluta- miento. Evalúa la situación del material del que dispone y, sobre todo, requiere de un análisis de presupuesto y necesidades de la compañía a cor- to, mediano y largo plazo, todo esto de acuerdo con el giro comercial y su nivel de madurez; esto para proveer mayores elementos al personal que toma decisiones. CreandoValorRH | Marzo - Abril 2019 POR: ALEJANDRO NIVON, CIENTÍFICO DE DATOS SENIOR EN YALOCHAT

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