El data translator es un perfil clave para las empresas pues sirve como enlace entre los data science y las personas tomadoras de decisiones del negocio, lo que llevaría al éxito o fracaso de las organizaciones.
En este artículo conocerás qué es el data translator, sus funciones que cumplen y las habilidades que requieren tener.
¿Qué es un data translator?
La profesora Maria del Carmen Jiménez Hernández, experta en Data Science e instructora del programa Data Science for Business del Tecnológico de Monterrey, explicó que un data translator es la persona que funge como el enlace entre los data science y los gerentes o las personas tomadoras de decisiones del negocio, pues se encargan de alcanzar los retos del negocio apoyándose en el análisis de los datos, convirtiendo el análisis de datos en estrategias.
Señaló que este perfil actúa como puente o traductor entre las áreas más orientadas al negocio y las más técnicas, pues no todas las áreas del negocio tienen el conocimiento para interpretar los resultados de los análisis de datos, lo que causa problemas de comunicación entre los equipos y una mala toma de decisiones.
Por ello, el data translator se convierte en un rol clave en el desarrollo de proyectos basados en datos, pues no solo entienden el negocio, sino también tienen un conocimiento de data suficiente como para comunicarse de forma adecuada con los equipos y perfiles más específicos de datos y tecnología.
¿Qué habilidades debe tener un data translator?
Este perfil es nuevo en la analítica de datos, por esta razón requiere tener las siguientes capacidades:
- Comunicación: es importante que el data translator tenga buenas habilidades de comunicación y que sea capaz de comunicar lo que se está haciendo con los datos de la forma adecuada.
- Project manager: el data translator es una pieza clave del proyecto, ejerce como un puente de unión y comunicación entre los equipos de tecnología (TI) y negocio, lo cual hace que sean necesarias habilidades en la gestión de proyectos y nuevas metodologías de trabajo.
- Conocimiento del negocio y de data: un data translator debe tener la habilidad de entender las claves del negocio, objetivos y KPIs. Hay que entender que no tienen que ser capaces de construir un modelo de machine learning , pero sí tienen que conocer los diferentes tipos que existen y a qué problemas del negocio pueden ser aplicados. Los data translator requieren tener la habilidad de interpretar los resultados de esos modelos e identificar errores en ellos, por lo que poseer conocimientos sobre data analytics y analítica avanzada son imprescindibles para este perfil.
¿Qué funciones cumple un data translator?
Tenemos que señalar que el data translator es un rol que ha evolucionado a la par que los datos, y cada vez se vuelve más fundamental con el paso del tiempo. De ahí que este rol se trata de una figura transversal en la organización.
Por ello, te compartimos las funciones del data translator en la empresa:
- Establecerse como coordinador: el data translator debe poder dirigir con eficiencia el acercamiento entre equipos de técnicos y empresariales; él debe ser percibido como alguien que merece ser escuchado por sus aportaciones.
- Empaparse de la cultura empresarial: este rol debe observar cómo trabajan los integrantes más sénior de cada uno de los departamentos relacionados con el proyecto y colaborar con ellos en los problemas que puedan aflorar. De esta manera, se prepara con los distintos equipos especialistas, conociendo de primera mano su trabajo diario y qué carencias comunicativas existen y han de ser resueltas.
- Busca la solución en los propios datos: los conocimientos del data translator le permiten diseñar y comprobar qué acciones prioritarias están basadas en la objetividad y análisis de datos.
- Asistir al departamento técnico: para que el data translator encuentre la forma más didáctica y esclarecedora de presentar la información a las secciones más vinculadas a las áreas de negocio debe ayudar y/o asistir al departamento técnico en sus actividades y proporcionar ayuda si ellos la requieren.
- Incorporar nuevas metodologías: el data translator aprovecha sus aptitudes y su experiencia empresarial para proponer nuevas formas, soluciones y metodologías en la rutina cotidiana de la oficina.
- Formarse para formar: tanto su aprendizaje externo como el adquirido durante el trabajo en la empresa ayudarán a transmitir su sabiduría y a ejercer de mentor a los nuevos data translators que se vayan incorporando a la organización, sobre todo al inicio de su andadura laboral.
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