Un equipo de datos es una función orientada a mejorar la toma de decisiones, convierte datos en información útil con la que entender qué está pasando y qué acciones llevar a cabo. Para ello, combina varios perfiles especializados con el foco puesto en resolver problemas reales, más que en la tecnología en sí. Un Data Science Master proporciona la formación necesaria para desempeñar estos roles y, sobre todo, para entender cómo funciona un equipo de datos en su conjunto.
El rol de un equipo de datos en la empresa
Todas las empresas, sean del tamaño que sean, operen en un sector u otro, se preguntan por qué están cayendo las ventas en un departamento concreto, qué clientes podrían darse de baja del servicio, dónde se pierden márgenes y qué acciones están generando verdadero retorno. La falta de respuesta a estas y otras preguntas similares no se debe a un “problema de datos”, sino a la capacidad de interpretar la información en función de las necesidades del negocio.
Dicho esto, ¿qué es realmente un equipo de datos? Es importante entender que un equipo de datos hoy en día no puede funcionar como un departamento técnico aislado, tiene que ayudar a tomar decisiones a través del análisis de información. Su misión se puede resumir en tres aspectos: saber qué está pasando en la empresa, entender por qué está pasando y anticipar qué puede pasar para recomendar acciones preventivas.
Los datos importan si reducen la incertidumbre en decisiones críticas
Las empresas no invierten en datos para tener más información, buscan agilizar procesos y tomar decisiones informadas. Por ejemplo, en el departamento comercial, una empresa debe saber qué clientes tienen más probabilidades de responder a una oferta personalizada o cuánto puede aumentar el precio para generar más ingresos sin perder ventas.
En otros departamentos, estas herramientas aseguran prever roturas de stock, mejorar tiempos de entrega, definir mejores rutas de reparto, detectar riesgos de impago, controlar desviaciones presupuestarias o aquellas áreas en las que se está perdiendo rentabilidad.
Esto se puede entender como una cadena, aunque muchos proyectos se quedan al principio de esta y eso no es suficiente:
Datos → Información → Insights → Decisiones → Acciones → Impacto
El impacto real solo llega en las últimas etapas: se toman decisiones que se convierten en acciones concretas. Un dashboard sin un objetivo claro es solo información no aplicable, así como un modelo de inteligencia artificial que no se integra bien en los procesos no aporta.
Problemas que resuelve un equipo de datos
1. Problemas de visibilidad
Es habitual que muchas corporaciones no tengan una visión clara de su negocio: ventas por canal, rendimiento de campañas, estado del inventario, comportamiento de los clientes… El equipo de datos se encarga de construir la base con métricas fiables.
2. Problemas de comprensión
Una vez la empresa sabe qué ocurre, el siguiente paso es entender las causas. Para ello, se utilizan análisis avanzados, como segmentaciones, estudios estadísticos o análisis de cohortes. Este nivel es el que garantiza tomar decisiones rápidas a la vez que acertadas.
3. Problemas de optimización
En esta problemática juegan un papel clave la inteligencia artificial y el machine learning. Permiten predecir la demanda, recomendar productos, optimizar precios y detectar fraudes. Sin embargo, una predicción no aporta nada si no va acompañada de una estrategia posterior.
Cómo se estructura un equipo de datos orientado a negocio
Centrarse únicamente en tener sistemas con inteligencia artificial o utilizar la tecnología más avanzada del mercado no suele acabar bien. Se acaba invirtiendo en modelos complejos que nadie usa, equipos de datos alejados de las necesidades reales del negocio, indicadores que no sirven para tomar ciertas decisiones, grandes repositorios de datos desaprovechados, etc.
Hay que pensar en cómo organizar el uso de la tecnología dentro de la empresa, de ahí que el equipo de datos se tenga que concentrar primero en las necesidades y no en qué construir. Del mismo modo, un equipo de datos eficaz suele combinar varios perfiles, dado que ninguno funciona de forma aislada.
| Rol | Responsabilidad |
| Analytics / Product Analysts | Conectan el negocio con los datos. Ayudan a entender qué necesita la empresa y qué preguntas hacer a los datos para definir métricas e identificar posibles oportunidades o complicaciones. |
| Data Engineers | Crean y mantienen la infraestructura de datos. Recogen, limpian y organizan la información para asegurar que sea fiable y accesible para el resto del equipo. |
| Data Scientists | Desarrollan modelos estadísticos y de machine learning para dar con patrones de comportamiento y mejorar la toma de decisiones a partir de la previsión de demanda o segmentación de clientes. |
| ML Engineers / Data Engineers | Convierten dichos modelos en sistemas reales, integrándolos en procesos o herramientas internas para que puedan funcionar con estabilidad y en tiempo real si es necesario. |
| Data product owners | Priorizan los casos de uso de datos en función del impacto que tengan en el negocio, es decir, deciden qué problemas resolver primero y se lo comunican al equipo. |
El papel de la analítica: entender los datos
Cabe recordar que la analítica da sentido a los datos. Sin ella, la IA no entendería el contexto en el que se mueve el negocio. Se divide en cuatro niveles: analítica descriptiva para saber qué ha pasado, analítica diagnóstica para ver por qué ha pasado, analítica predictiva para anticipar qué puede pasar y analítica prescriptiva para definir los siguientes pasos. El error más habitual es emplear la analítica predictiva sin conocer de dónde parte el problema y su causa.
En definitiva, un equipo de datos no debería medirse por dashboards, pipelines y volumen de datos procesados, sino por resultados palpables: incremento de ingresos, disminución de gastos operativos y riesgos, mejora en retención de clientes y agilidad de decisión. Si no hay cambios, no se está aportando valor, por vanguardista que sea la tecnología implementada.
