Antiguamente responsable de la gestión y optimización de los sistemas informáticos, el administrador de sistemas de información (SI) se ha convertido en un actor clave en la integración de la Ciencia de Datos y del análisis de datos dentro de las empresas. Descubra todo lo que necesita saber sobre esta profesión y su evolución en la era del Big Data.
En el pasado, la responsabilidad principal del administrador SI era asegurar el buen funcionamiento de las infraestructuras informáticas, la gestión de las bases de datos y la ciberseguridad.
Estaba encargado de mantener la integridad y la disponibilidad de los sistemas, especialmente a través de la vigilancia de la infraestructura y la resolución de problemas técnicos. Su trabajo también implicaba la aplicación de actualizaciones y parches.
Sin embargo, con la explosión del volumen de datos, las empresas han comprendido la importancia estratégica de explotar estos recursos para tomar decisiones informadas.
Poco a poco, el rol del administrador de sistemas de información se ha ampliado para responder a los desafíos y aprovechar las oportunidades ofrecidas por la Ciencia de Datos.
¿Cómo ha evolucionado el rol del administrador de sistemas?
Hoy en día, este profesional también debe entender las necesidades de los usuarios en materia de datos y análisis. Debe ser capaz de recolectar, almacenar y gestionar los datos de manera eficiente y segura, al tiempo que los hace accesibles a los Científicos de Datos.
Colaborando con los equipos, debe comprender sus necesidades y asegurar la disponibilidad de los recursos informáticos requeridos para llevar a cabo los proyectos. Identificar las herramientas y plataformas apropiadas y supervisar la infraestructura forman parte de su día a día.
También juega un papel clave en la definición de normas y políticas de gestión de datos dentro de la organización. Su responsabilidad es garantizar que los datos sean de calidad, confiables y cumplan con las regulaciones vigentes.
En algunos casos, también puede ser responsable de la implementación de soluciones de gestión de datos como los Data Warehouses, los sistemas de gestión de contenidos (CMS) o las herramientas de gobernanza.
La importancia de la Ciencia de Datos en los sistemas de información
Para las organizaciones modernas, la Ciencia de Datos se ha convertido en un campo clave. Ofrece un poderoso medio de explotar los datos, con el fin de obtener información valiosa y tomar las mejores decisiones estratégicas.
Muchas empresas modernas recolectan y generan datos en masa. Esta información proviene de una multitud de fuentes diversas como las transacciones comerciales, las interacciones con clientes en la web, las redes sociales, o los sensores y dispositivos conectados.
Gracias a la Ciencia de Datos, estos datos crudos pueden convertirse en información procesable. Así, la integración de esta ciencia en los sistemas de información ofrece varias ventajas principales.
Esto permite, en primer lugar, que los tomadores de decisiones se basen en hechos, y no en la intuición o la experiencia como era el caso anteriormente.
Los modelos predictivos, los análisis profundos permiten identificar tendencias, comprender los comportamientos de los clientes y detectar los patrones ocultos y las relaciones causales.
Es también una excelente manera de optimizar los procesos de negocio. El análisis ayuda a identificar ineficiencias, cuellos de botella y oportunidades de mejora en las operaciones diarias.
Por ejemplo, es posible optimizar las cadenas de suministro, prever la demanda, optimizar los almacenamientos o automatizar los procesos repetitivos y reducir los costos operativos.
Al explorar los datos, también es posible identificar nuevas oportunidades comerciales. Una empresa puede descubrir nuevos segmentos de mercado, nuevas tendencias emergentes. Por lo tanto, es un verdadero estimulador de innovación para el desarrollo de nuevos productos y servicios.
Finalmente, la Ciencia de Datos es uno de los motores de la transformación digital de las empresas. La explotación de los datos, la Inteligencia Artificial o el Aprendizaje Automático permiten la automatización, la mejora de la experiencia del cliente y el desarrollo de nuevos modelos comerciales.
Una organización que aproveche esta oportunidad puede permanecer competitiva en un mundo en constante evolución. Sin embargo, esto requiere habilidades, recursos e infraestructuras. Y es aquí donde el administrador SI juega un papel crucial.
Una doble experticia indispensable
Para cumplir esta misión de manera efectiva, un profesional debe desarrollar ciertas competencias clave además de su experiencia tradicional en gestión de sistemas de información. Debe adquirir imperativamente una comprensión profunda de los conceptos y técnicas de Ciencia de Datos. Un sólido dominio de las matemáticas es requerido, al igual que los principios fundamentales de las estadísticas como la probabilidad, las distribuciones o las pruebas de hipótesis y de regresión.
Esto permitirá al administrador de sistemas entender los modelos y los análisis estadísticos utilizados en la Ciencia de Datos. Un conocimiento que podrá aplicar él mismo o usar para colaborar con los expertos.
Las habilidades en programación son también indispensables, en particular en lo que respecta a los lenguajes como Python, R y SQL muy utilizados para el análisis de datos o la construcción de modelos predictivos.
Igualmente, las técnicas de Data Mining, de Aprendizaje Automático y de análisis predictivo deben ser conocidas a la perfección. Esto incluye los algoritmos comúnmente usados como las redes neuronales, los árboles de decisión o los métodos de conjuntos.
Un administrador moderno también debe conocer las herramientas y plataformas de Ciencia de Datos populares como TensorFlow, Scikit-learn o Spark.
Las competencias en gestión de proyectos o de recursos son también un valioso activo. Permiten hacerse cargo de las tareas de gestión y organización de ciencia de datos: coordinación de las partes interesadas, establecimiento de prioridades, asignación de recursos, seguimiento de los avances…
Más allá de las habilidades técnicas, las competencias personales en comunicación y colaboración también son esenciales. Porque, hoy en día, el administrador de sistemas trabaja mano a mano con los Científicos de Datos.
La colaboración entre el administrador de sistemas y el Científico de Datos
Si los científicos de datos tienen un dominio profundo en análisis de datos y manejan las técnicas de modelización, los administradores de sistemas de información tienen por su parte un conocimiento avanzado de los SI y de las necesidades de los usuarios.
Es la combinación de estos dos dominios de experticia la que permite maximizar el impacto de la Ciencia de Datos dentro de las organizaciones.
Juntos, estos profesionales pueden entender las demandas en términos de datos y análisis. El administrador también puede actuar como intermediario entre los Científicos de Datos y los equipos de negocio, recogiendo sus requisitos e identificando las fuentes de información pertinentes.
A partir de esta base, los Científicos de Datos pueden acceder a los datos requeridos y desarrollar los modelos predictivos adecuados. Además, el administrador puede facilitar la preparación y gestión de los datos.
Puede encargarse de recolectar, limpiar, transformar y almacenar los datos en formatos adecuados para el análisis. Su rol puede implicar la implementación de sistemas de almacenaje o bases de datos específicas más adecuadas para el proyecto.
Para que los científicos puedan llevar a cabo sus misiones, también debe asegurarse de que la infraestructura y los recursos como la potencia de cálculo estén disponibles.
Más allá de la fase de preparación de datos, la colaboración puede extenderse a lo largo de todo el proceso de análisis e interpretación. De hecho, el administrador puede ayudar a validar los resultados, evaluar su pertinencia para las decisiones de negocio y comunicar los insights a todas las partes interesadas.
Ante las dificultades técnicas, estos dos profesionales también pueden unir sus fuerzas para identificar y resolver los problemas de calidad de los datos, de rendimiento de modelos o de escalamiento de los análisis.
Conclusión: la formación en Ciencia de Datos, un imperativo para el administrador de sistemas moderno
Al ayudar a las organizaciones a aprovechar el potencial de los datos para mantenerse competitivas, el administrador de de sistemas juega un papel más esencial que nunca en la era de la Ciencia de Datos.
Su colaboración con los Científicos de Datos y equipos de negocio permite ayudar a explotar el pleno potencial de los datos para crear valor y obtener una ventaja competitiva.
En colaboración con los Científicos de Datos y los equipos de negocio, el administrador de sistemas puede ayudar a aprovechar el pleno potencial de los datos para crear valor y obtener una ventaja competitiva.
A la inversa, este profesional puede beneficiarse del análisis de datos para la administración de los sistemas. Puede identificar problemas de rendimiento de infraestructuras, detectar y resolver incidentes, prever necesidades de recursos o mejorar la seguridad.
Por todas estas razones, una experticia en Ciencia de Datos es hoy en día indispensable para el administrador de sistemas de información. Para adquirirla, puede optar por los cursos de DataScientest.
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