En la mayoría de organizaciones no existe una plataforma de Data Science fundamentada en la creación de experimentos siguiendo una metodología que asegure la calidad, la homogeneidad, el gobierno, la parametrización, etc.
Un factor clave importante para muchas empresas es el time-to-market y la competitividad. Mientras algunas luchan por escalar y obtener suficientes modelos de aprendizaje automático in-house con éxito en producción con un enfoque más tradicional de I+D, otras compañías están recurriendo rápidamente a plataformas externas ya listas para usar para acelerar el lanzamiento al mercado, reducir los costes de operacionalización y aumentar la tasa de éxito.
Sea como sea, contar con profesionales con la capacitación adecuada en el desarrollo e implantación de soluciones de Analítica Avanzada, tanto técnicamente como con la visión de negocio, aumenta significativamente las probabilidades de éxito.
A continuación, los roles clave para los proyectos de Analítica Avanzada:
1. Data Engineering: Trasladar las necesidades de negocio a soluciones que combinan actividades de modelado y desarrollo de flujos de datos.
2. ML Engineering: Dar soporte al desarrollo de soluciones de Machine Learning en conjunto con equipos de Data Scientist y aportar la perspectiva más relativa a la ingeniería del software.
3. Data Science: Diseñar la solución desde un punto de vista cuantitativo para dar respuesta a las necesidades de negocio.
4. Business Insights: Traducir problemáticas de negocio al enfoque analítico más apropiado y extraer insights accionables de los modelos analíticos.
Es clave la sinergia y colaboración entre las distintas áreas para conseguir una implantación óptima de las estrategias.
De la IA a la Z, una guía ejecutiva para los líderes de hoy en busca de insights de negocio.
Comprende los fundamentos de la Analítica Avanzada en las empresas "Data-Driven", cómo puede aportar valor a las estrategias de negocio y los casos de uso más comunes que están aplicando las compañías líderes de los principales sectores.