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Data manager: aptitudes y habilidades clave para un desempeño exitoso

Data manager: aptitudes y habilidades clave para un desempeño exitoso

Tecnología | Artículo
  • Enero 2018
  • Fecha de publicación
  • Enero 2018
  • Tecnología
  • Artículo
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A estas alturas y con la variable velocidad de adopción como aspecto clave en el mundo tecnológico en el que nos movemos, no merece la pena dedicar una palabra más, adicional a lo ya escrito, a la importancia de los datos en los proyectos. Sin embargo, hay figuras que es conveniente explorar, como la del Data Manager.
El dato es un activo lo suficientemente significativo y estratégico, como para que ya en paralelo vayamos invirtiendo el tiempo necesario en analizar, entender, definir casos de uso, etc. En aplicaciones con inteligencia artificial (machine learning), blockchain, IoT, etc.
Es decir, los datos, al igual que la tecnología, son “basics” que deben de alimentar y canalizar todos y cada uno de los proyectos que iniciamos.

Data manager: Tareas, responsabilidades y exigencias

Ahora bien, el mundo alrededor de los datos es complicado y exigente, requiere estar al día de nuevos procedimientos legales, en curso (GDPR) o próximos (LOPD, Reutilización Información Sector Público, …), y conocer nuevas fuentes de datos (huellas digitales, movilidad, apps, …).
Además, resulta necesario seguir las fuentes de datos que desde organismos públicos se van facilitando (Ley de la transparencia), etc. Por lo tanto, la figura del Data Manager requiere una alta especialización y a su vez, de un perfil con competencias transversales.
Claro, y no olvidemos los requerimientos que se realizan desde las áreas de seguridad, como por ejemplo que los datos deben estar tokenizados (aplicación de funciones matemáticas o algoritmos hash).
Éste tipo de procedimientos se llevan a cabo para sustituir datos confidenciales por otros que no lo son, pero que garantizan la misma operativa, y así minimizar riesgos de hacking.
Esta exigencia es un añadido a las tareas o responsabilidades propias de un Data Manager, propias de una persona que es responsable de determinar el tipo de datos que se van a utilizar (internos o externos).
Además, habrá que definir los recursos que se utilizarán para recopilarlos y cumplir con las demandas que desde las diferentes áreas de las compañías se realizan, para poder así asegurar que los datos son parte importante de las decisiones a tomar.

Data manager: ¿Qué aptitudes se requieren?

De la misma manera, y dependiendo de cada una de las organizaciones, sus competencias pueden variar, pero la capacidad y perfil analítico es una competencia necesaria.
Siempre habrá que aplicar procesos analíticos para verificar la calidad de los datos, detectar errores o valores atípicos, analizar la completitud y cobertura de los data sets, etc.
También existe la posibilidad de ir un poco más allá, y aplicar modelos estadísticos para la estimación de valores missing, así como definir intervalos de confianza para las variables analizadas.
Y antes de ir cerrando este post, vale la pena recordar que los datos no son ajenos a nadie, y por ello, todos y cada uno de nosotros sugerimos datos a explotar continuamente (ejemplo: redes sociales, AEAT, INE…).
No obstante, por desgracia, o por fortuna, no los podemos incorporar tal como nos gustaría en nuestro data lake / datawarehouse.
Ésto es debido a restricciones técnicas, limitaciones legales, incompletitud de la fuente, etc. y este hecho, habitualmente le toca defenderlo internamente al Data Manager, aparte de dar las explicaciones oportunas, cualificadas y razonadas a los diferentes stakeholders que la demandan. Este rol no es sencillo.

Data manager: ¿Qué habilidades debe tener?

En definitiva, las habilidades que a priori debemos esperar de un Data Manager van a centrarse siempre en aspectos como:

  • Capacidades numéricas y analíticas
  • Habilidad para trabajar en equipo y con las diferentes áreas de la compañía: IT, Seguridad, Legal, Ventas, etc.
  • Conocimiento e interés por cómo evolucionan las áreas de Tecnología y Seguridad
  • Inquietud y alta motivación por seguir las novedades que se producen de forma continua en el entorno de los datos
  • Visión de negocio para buscar y entender el encaje de los datos en los productos y servicios a definir

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