Introducción
Sabemos que contratarás talento para este cargo. Por lo tanto, desarrollamos un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la cuarta publicación de la serie
Aquí los post relacionados con el tema de Data Scientist:
- ¿Qué es un Data Scientist?
- 5 habilidades necesarias en un Data Scientist.
- 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist.
- 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. (Este post)
- 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist.
En este post te compartimos los indicadores más relevantes para un Data Scientist, su descripción, utilidad para el rol y sus ventajas.
1. Porcentaje de efectividad de los modelos
La efectividad alude a la consecución de un resultado preestablecido. Es necesaria la implementación de las estrategias y acciones para lograrlo. Contemplando recursos y habilidades disponibles en la organización.
El KPI indica la capacidad predictiva de los modelos desarrollados. Un porcentaje bajo demuestra que la aplicación arroja resultados con sesgos o deficiencias. Por lo que, será necesaria su revisión, ajuste o el desarrollo de un modelo nuevo que entregue información veraz.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Demuestra que los modelos fueron entrenados de manera adecuada.
- Corrobora la utilidad de la información arrojada por el modelo para la toma de decisiones de la empresa.
- A su vez, indica si el Data Scientist desarrolla modelos útiles y efectivos.
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2. Porcentaje de precisión
La precisión es la capacidad de un modelo para lograr el mínimo de dispersión cuando realiza una tarea. Es decir, obtiene el mismo resultado en diferentes iteraciones. Por lo que, mide la ocurrencia de un cierto evento.
Este KPI muestra el porcentaje de datos identificados correctamente como positivos del total existentes en el experimento. Un porcentaje bajo señala que el modelo no responde con claridad a la pregunta o tarea para la cual fue desarrollado. Por lo que, es necesario su ajuste para la entrega de resultados concisos.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Indica el grado de concordancia entre los resultados deseados y los obtenidos.
- Demuestra si el modelo responde correctamente a la pregunta para la que fue desarrollado.
- Una mayor exactitud en los resultados muestra que el modelo funciona de manera adecuada.
3. Cantidad de cuellos de botella detectados en procesos a través de datos
Los cuellos de botella son ineficiencias detectadas en la operatividad de una compañía. Ocurre cuando las cargas de trabajo sobrepasan la capacidad de los procesos operativos o de los colaboradores. Teniendo como resultado retrasos en entregas de productos o proyectos.
El KPI indica la cantidad de deficiencias detectadas en los procesos operativos de la empresa a través de los datos. Una cantidad alta indica que existen trabas que ralentizan el flujo de trabajo de la compañía. Por lo tanto, los datos prueban que los procesos tienen punto de mejora y optimización.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Permite la detección de procesos o tareas que necesitan automatizarse.
- Indica cuáles son las tareas o actividades que tardan más tiempo en realizarse.
- Demuestra cuáles son los procesos que generan mayores costos a la compañía.
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4. Tiempo de entrega de resultados
El tiempo de entrega es el período transcurrido desde el pedido hasta la entrega del producto, servicio o solución. Permite la planificación adecuada de las diversas actividades de la empresa. De manera que, facilita el cálculo de los recursos necesarios en cada proceso.
Este KPI mide el tiempo que tarda el Data Scientist en brindar propuestas o soluciones a gerencia. Un resultado negativo indica que los modelos desarrollados por el profesional no son del todo eficientes. Por tanto, su retraso impediría que la empresa optimice procesos o productos en tiempo y forma.
Utilidades de la medición de este KPI:
- Muestra capacidad que tiene el profesional para el desarrollo de modelos estadísticos eficientes.
- Demuestra si el profesional entrega propuestas rentables en tiempo y forma a la organización.
- Indica si es necesaria la implementación nuevos modelos que aceleren el proceso.
Conclusiones
Ahora conoces los KPI que determinan el éxito de un Data Scientist. Toma en cuenta lo anterior en tu siguiente proceso de reclutamiento y selección. Recuerda, es importante que conozcas las métricas con las que medirás el desempeño de tu próximo profesional de los datos.
Te recomendamos que continúes leyendo sobre el tema de Data Scientist. Aquí los demás post relacionados:
- ¿Qué es un Data Scientist?
- 5 habilidades necesarias en un Data Scientist.
- 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist.
- 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. (Este post)
- 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist.
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