“No hay duda de que la ciencia de datos es una de las áreas más desafiantes para reclutar y retener equipos”, dice Richard James, reclutador de datos senior en la consultora de contratación y subcontratación de tecnología Harvey Nash. Es la consecuencia de una tormenta casi perfecta de problemas que afectan a los reclutadores, donde la demanda supera a la oferta y la línea de suministro está plagada de inconsistencias e insuficiencias en el desarrollo de habilidades fundamentales.
Esto está teniendo un impacto significativo en los negocios. Según James, el reciente trabajo de Harvey Nash Informe de liderazgo digital descubrió que dos tercios de los líderes digitales en el Reino Unido no pueden seguir el ritmo del cambio debido a la escasez del talento que necesitan. Mientras que la seguridad cibernética encabeza las listas de las habilidades más demandadas, el big data y la analítica ocupan un lugar cercano en segundo lugar.
Dado que los datos afectan cada vez más a todos los aspectos del negocio, es comprensible que esto sea una preocupación. Si se supone que los datos ofrecen una ventaja competitiva, ¿cómo pueden competir las empresas del Reino Unido, especialmente en un mercado de contratación que se ha visto afectado por el doble golpe de Covid-19 y Brexit?
El gobierno del Reino Unido publicó un documento de política en mayo de 2021, titulado Cuantificar la brecha de habilidades de datos del Reino Unido, para intentar evaluar la magnitud del problema y las principales causas. Descubrió que casi la mitad de las empresas entrevistadas estaban reclutando actualmente para roles de datos, pero un número similar, poco menos del 46%, había tenido problemas para cubrir roles de datos en los últimos dos años.
Es un problema que realmente no se está abordando y, si bien el interés del gobierno es bienvenido, sientes que el caballo se escapó hace bastante tiempo en este caso.
“A menudo existe una disparidad entre la experiencia y las habilidades de los graduados y la comprensión empresarial de la vida real que se necesita para ser eficaz en el puesto”, añade James. “Con una escasez de habilidades en esta área, la competencia por los candidatos es enorme”.
Por supuesto, es natural pensar que un flujo constante de graduados atraídos por buenos salarios puede venir al rescate, pero para Ved Sen, líder en innovación empresarial de Tata Consultancy Services (TCS), el problema es aún más profundo.
“Hay escasez de STEM [science, technology, engineering and maths] habilidades e individuos con calificaciones de alto nivel en matemáticas y ciencias, y también una falta de conocimiento de lenguajes de programación como Python ”, dice. “El elemento de estadística y probabilidad de las matemáticas también debe enfatizarse más, ya que se recopilan muchos datos en la actualidad, pero debemos ayudar a los estudiantes a comprender cómo se puede aplicar en un contexto empresarial del mundo real”.
Sen también destaca la falta de diversidad en la ciencia de datos y la necesidad de “hacer que los datos sean geniales” y “encontrar formas de alentar a las niñas a que tomen asignaturas STEM a los 14, 16 y 18 años”. Es un gran desafío. Según los datos de ONS, las mujeres representan solo el 18% de los roles de tecnología digital, y la Wise Campaign del gobierno del Reino Unido descubrió que solo el 8% de las mujeres avanza a una calificación STEM de nivel 4+, y solo el 24% de las mujeres avanza a la fuerza laboral STEM.
Aumentar la diversidad en los equipos de ciencia de datos tiene mucho sentido, no solo porque amplía la red de contratación, sino también porque aporta enfoques, experiencias y habilidades sociales adicionales a la empresa. Para cualquier organización que tenga un desarrollo de habilidades interno decente, esto tiene mucho sentido. ¿Por qué buscar un experto en datos que cumpla todos los requisitos y sea difícil de encontrar cuando puede encontrar personas que cumplan con algunos de los requisitos y capacitarlos?
Alfabetización en datos y aprendizaje interno
Por supuesto, es más fácil decirlo que hacerlo. Según una investigación realizada por la firma de análisis automatizado Alteryx, solo el 17% de los trabajadores de datos del Reino Unido dicen que reciben “el tipo correcto” de capacitación en datos en el trabajo. Curiosamente, el 33% de los científicos de datos todavía dedica un promedio de al menos nueve horas a la semana a la limpieza, combinación y configuración de datos básicos, mientras que el 64% de los empleados dice que la capacitación en datos debería ampliarse a todos los trabajadores de datos.
“El principal desafío al que se enfrentan las empresas hoy en día es doble”, dice Richard Timperlake, vicepresidente senior de EMEA en Alteryx. “Las empresas del Reino Unido no solo se enfrentan a una escasez general de científicos de datos, sino que también ven el trabajo de sus equipos existentes debilitado por el trabajo diario de datos que no debería ser su responsabilidad. Simplemente no es un uso eficiente del tiempo que un maestro mecánico realice un cambio de aceite “.
El punto de Timperlake es que muchas empresas se están equivocando en la capacitación interna y en la gestión de los recursos de habilidades de datos existentes. La demanda de trabajadores con habilidades especializadas en datos en el Reino Unido se ha más que triplicado en cinco años, según la Royal Society, pero las empresas no pueden depender exclusivamente de pequeños equipos de especialistas en datos para hacer todo el trabajo. En su lugar, necesitan impulsar las habilidades y la formación de todos los empleados de la empresa, de modo que más personas puedan utilizar los datos para ofrecer valor empresarial.
“Como era de esperar, los científicos de datos que encuestamos apoyan firmemente la mejora de las habilidades de otros miembros del personal para que se sientan más afectados”, dice Timperlake. “Si bien muchos dicen que la capacitación solo está disponible actualmente para los científicos de datos, el 64% de los científicos de datos encuestados dice que la capacitación debería ampliarse a todos los trabajadores de datos”.
Ese punto anterior sobre “el tipo correcto de entrenamiento” es crucial, por supuesto. Aquí no hay un curso único para todos. Cada negocio tendrá sus propios desafíos y requisitos. David Collins, director gerente de la consultora de mercados de capitales First Derivative, sugiere que la alfabetización en datos es relativa, pero también es importante que las empresas se comprometan con la educación, de modo que la educación comprenda lo que necesitan las empresas.
“La alfabetización en datos por sí sola no convierte a un individuo en un buen científico de datos en el mundo empresarial; también es clave tener un buen conocimiento de los sectores de los clientes”, dice Collins. “Esta es la creencia que impulsa nuestras asociaciones con la Escuela de Negocios de la Universidad de Ulster y la Universidad de Limerick. Somos los co-creadores de un programa de maestría con la Escuela de Negocios que se ajusta a las necesidades de habilidades financieras y de servicios profesionales asociados de First Derivative “.
Pero, ¿qué pasa si esto no es posible o los empleadores carecen de recursos y capacidad para capacitarse internamente? Según James de Harvey Nash, no es inusual. Muchas organizaciones carecen del tiempo o de los conocimientos necesarios para ofrecer las habilidades que los equipos de datos necesitan para prosperar. Parte del problema es el panorama de datos en constante cambio y las demandas impuestas a los equipos de datos para justificar su existencia ante la administración. En la lucha en curso para atraer y retener a los científicos de datos, esto es clave.
“Para los científicos de datos, hemos descubierto que el aprendizaje y el desarrollo son una alta prioridad a la hora de elegir el negocio adecuado para trabajar”, dice James. “Sin embargo, un área que a menudo se pasa por alto es la necesidad de desarrollar una comprensión del negocio en sí. Esto puede marcar la diferencia entre un ‘buen’ o un ‘gran’ científico de datos “.
Con ese fin, James dice que ha visto un aumento en el autodesarrollo: más científicos de datos que se enseñan a sí mismos nuevas herramientas para mantenerse al tanto de las últimas tecnologías, pero también de los mercados y cómo funciona y compite la empresa en esos mercados. Esto, dice, es clave, no solo para la efectividad de un equipo de datos, sino también para el valor de un científico de datos para la función comercial general. Aporta claridad y relevancia al trabajo y, con ello, satisfacción en el trabajo.
Motivación y moral
Esto se convierte en motivación. Mantener a un equipo motivado es clave para la retención, pero también para la atracción. Como dice James, es un mercado de vendedores.
“Si no sienten que son parte del viaje y no son recompensados de manera justa por sus esfuerzos, se irán”, dice. “También es bien sabido que los proyectos de ciencia de datos pueden ser experimentales y, a menudo, fallan o no entran en producción. Esto puede generar frustración y malestar en un equipo, provocando una alta rotación de personal ”.
Barry Carter, director ejecutivo de la empresa de tecnología de centros de contacto MaxContact, está de acuerdo y señala que comprender las prioridades de su negocio y cómo se relacionan con sus propias cargas de trabajo es clave para los científicos de datos. Los equipos deben poder ver el impacto comercial de lo que están haciendo para ayudar a mantener alta la motivación.
“Asegurar que se comprenda el alcance del trabajo y que los procesos estén documentados y automatizados cuando sea posible, es vital”, dice Carter. “Para tareas repetitivas, documente su enfoque y trabaje dentro de un marco establecido que le permita garantizar velocidad y calidad. Los procesos centrados en las personas realmente pueden ayudar a abordar el agotamiento. Rotar a las personas entre diferentes tipos de trabajo, por ejemplo, proyectos importantes y corregir errores, les permite un descanso.
“Incorporar períodos de reflexión a los ciclos de trabajo o sprints es invaluable para brindar a las personas la flexibilidad para abordar los problemas del proceso. Esto evita problemas repetitivos que desmoralizan al equipo y dañan el negocio. Los equipos también deben tener control sobre sus proyectos, con el alcance para investigar y realinear las expectativas internas en función de sus hallazgos “.
También es clave que los gerentes identifiquen los cuellos de botella en protocolos complicados y compartan conocimientos para eliminarlos. Arreglar los problemas importantes juntos y documentar las correcciones contribuye en gran medida a generar moral y confianza.
Énfasis en los equipos
Este énfasis en los equipos es cada vez más crucial. Como sugiere Felipe Henao Brand, gerente senior de productos de la empresa de software de datos Talend, la tendencia de centralizar los equipos de datos ha puesto aún más énfasis en la comprensión empresarial. Los equipos de datos necesitan conocer el negocio, comunicarse y ser relevantes.
“Con este enfoque centralizado, la gestión de datos y su ciclo de vida y valor se convierte en un proyecto colectivo con el director de datos como líder”, dice Henao Brand. “De un rol influyente y transversal con poco poder, esta persona se convierte en un tomador de decisiones.
“Los directores de datos se rodearán de científicos de datos, ingenieros de datos y cada vez más analistas comerciales, si es necesario. Estos últimos jugarán un papel clave porque son el eslabón perdido entre la teoría de datos y su aplicación comercial práctica, ya que el analista comercial comprenderá las expectativas comerciales vinculadas a los datos. Proporcionarán la clave que falta para desbloquear el valor de los datos “.
Mantener a estos equipos juntos será un desafío constante, y con pocas señales de que se esté abordando la escasez de científicos de datos, ese desafío continuará en los próximos años. Un buen salario y el desarrollo de habilidades internas contribuirán en gran medida a atraer talento, pero mantener a los equipos comprometidos y relevantes es un asunto completamente diferente.
