IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 80

otra característica necesaria es el espíritu emprendedor,
porque establecer un equipo corporativo de análisis implica
romper los silos y cambiar algunos pensamientos consolidados. a veces, el líder del equipo tiene que luchar contra las
jerarquías corporativas existentes para instalar la estructura
innovadora del equipo y ofrecer paquetes de remuneración
competitivos a los talentos.
el análisis es un campo donde interactúan muchas disciplinas, como la estadística, la investigación operativa y la
informática. La aplicación del análisis al sector energético
implicaría otro conjunto de disciplinas, como la ingeniería,
la economía y políticas públicas. un contexto académico
interdisciplinario es ciertamente un beneficio para el líder
de análisis porque proporciona diversas habilidades y una
amplia perspectiva para abordar los problemas comerciales
emergentes en la industria de potencia.

Motor de conocimiento
cuando el equipo de análisis es promovido al nivel corporativo, el valor potencial que puede generar de los datos
dependerá en gran parte del tamaño de la organización. un
servicio público en propiedad de un gran inversionista puede
obtener millones de dólares en ahorros anuales y se justificaría tener un amplio equipo de análisis. Los servicios públicos pequeños, como las cooperativas de distribución y los
servicios públicos municipales, sin embargo, pueden tener
que limitar el tamaño de sus equipos de análisis a un puñado
de personas, de modo que el costo no supere las ganancias.
Ya sea que el equipo de análisis sea grande o pequeño,
puede ser visto como un motor de conocimiento de toda la
organización. el personal que forma el motor tiene que ser
capaz de revisar y gestionar grandes conjuntos de datos,
aprovechar las plataformas analíticas de la empresa, analizar datos mediante análisis avanzados, escribir y diagnosticar códigos, comunicarse bien tanto de forma verbal
como por escrito, trabajar correctamente en un entorno de
equipo colaborativo y adaptarse tanto a roles de liderazgo
como de apoyo según sea necesario. además del conjunto
de habilidades típicas de los científicos de datos convencionales, algunos servicios públicos también pueden necesitar
tabla 1. Estadísticas de los científicos de datos, de
acuerdo con la Encuesta sobre la Ciencia de Datos y
Aprendizaje Automático 2017.

80

Estados
Unidos

Resto del
mundo

Edad media

32

30

Salario medio anual

USD
$110,000

USD
$55,441

Nivel más
alto de
educación
formal

Licenciatura

26.5%

32%

Máster

44.5%

41.8%

Doctorado

20.7%

15.6%

ieee power & energy magazine

economistas y especialistas en normativas en el equipo de
análisis.
mientras que el motor produce conocimientos de primera
categoría, puede que el negocio no pueda capturar todo el
valor de tales conocimientos. para cerrar la brecha, algunas compañías, incluyendo las que están en silicon valley y
en Wall street, tienen "evangelizadores" de la plataforma, o
"evangelizadores" analíticos, gente que está realmente más
orientada hacia las capacidades blandas, con la capacidad de
influenciar, en lugar de tener las habilidades técnicas duras
centrales. en este papel del "evangelizador" o socio comercial, los servicios públicos buscarían a alguien que pueda
convencer a los ejecutivos, que han hecho las cosas exactamente de la misma manera durante 30 años, de que hay una
mejor forma de hacer esto o aquello. al sumar a estos socios
comerciales, se espera que el equipo de análisis convierta
sus capacidades en conocimiento y acciones corporativas de
valor agregado.

Científicos de datos de energía
un científico de datos es "una combinación de hacker de
datos, analista, comunicador y del consejero de confianza",
según lo define un artículo del Harvard Business Review
2012. el artículo también reconoció que "la combinación es
extremadamente poderosa y rara", lo que fue confirmado por
la encuesta ejecutiva del "big data" de los socios de newvantage 2012 entre los 1000 ejecutivos de categoría c de
Fortune y líderes del gobierno federal. aunque 70% de ellos
estaban contratando científicos de datos o planeaban hacerlo
en un futuro cercano, solo el 2% de ellos declararon que no
se les presentó ningún desafío al encontrar el talento del "big
data" indicado y recursos calificados.
en octubre de 2017, Kaggle publicó los resultados de su
encuesta sobre la ciencia de datos y aprendizaje automático 2017. La tabla 1 proporciona algunas estadísticas sobre
los científicos de datos en los estados unidos y en todo el
mundo. en términos sencillos, un científico de datos típico
en los estados unidos tiene aproximadamente 32 años, tiene
una maestría y gana aproximadamente usd $110,000 al año.
en la actualidad, existen más de 175 programas en los
estados unidos que ofrecen licenciaturas en ciencias del
análisis y de datos. algunas de ellas son absolutamente transparentes con sus perfiles estudiantiles y datos de empleo. por
ejemplo, en la promoción 2017 del programa de maestría en
ciencias del análisis (msa, por sus siglas en inglés) en la
universidad estatal de carolina del norte, 107 estudiantes
obtuvieron puestos al graduarse con un salario base anual de
us$ 91,000 más un bono medio a la firma del contrato de
usd $7,500. La edad promedio de la clase era de 25 años.
un consenso entre la encuesta de Kaggle y el informe de
empleo de la msa de la universidad estatal de carolina del
norte es obvio: ¡los científicos de datos están consiguiendo
sueldos altos! Los salarios también reflejan la relación entre
la oferta y la demanda en mercado laboral actual. Hay una
demanda muy alta de científicos de datos. dada la brecha de
mayo/junio 2018



Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018

Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover1
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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