En un artículo que publica en Readwrite, Asay sostiene que podría ser más divertido ser pintor, maestro o policía, pero si lo que se está buscando la profesión mejor pagada, "la ciencia de datos es difícil de superar".

 

Según datos de Indeed.com, en los EE.UU. estos salarios superan en un 113 por ciento los sueldos promedio de todos los anuncios de ofertas de trabajo en todo el país.

 

Asay subraya que hacer ciencia de datos supone dominio de la estadística, las matemáticas y la programación y luego procesarlo todo para generar ideas que utilizan la misma comprensión del negocio y el instinto que impulsa las decisiones de la mayoría de los ejecutivos de las empresas.

 

A su juicio esto significa por tanto que "sólo una fracción de los científicos de datos hace bien su trabajo".

 

Por otra parte, señala que no es de extrañar que se les pague tanto a los científicos de datos puesto que son "extraordinariamente difíciles de encontrar", dada la combinación de habilidades necesarias para hacer bien la ciencia de datos.

 

En su opinión, y de acuerdo con la analista Svetlana Sicular, las empresas "deben mirar hacia adentro" para localizar a los científicos de datos, porque las organizaciones ya tienen las personas que conocen sus propios datos "mejor que los místicos científicos de datos". (O, como también señala Sicular, que "el aprendizaje de Hadoop es más fácil que aprender el negocio de la compañía".

 

Asay comenta que dada la dificultad de descifrar el significado de montañas de datos, "debe de ser frustrante para los científicos de datos ver regularmente el triunfo del instinto o las corazonadas, como revela un nuevo estudio de Fortune. Una encuesta realizada a setecientos veinte directivos de empresa encontró que el 62 por ciento de los líderes de negocios tiende a confiar en su instinto, y el 61 por ciento dijo que es difícil tomar decisiones a partir de la visión del mundo real que ofrecen las analíticas.

 

En otras palabras –añade Asay–, se basan en la aplicación en tiempo real de su dominio y conocimiento de los problemas difíciles que enfrentan sus organizaciones.

 

A su entender esto "no tiene por qué ser así" ya que los científicos de datos que quieran ganar un sueldo promedio de 123.000 dólares "tienen que encontrar la forma de casar estadísticas, matemáticas y el código con el mundo del instinto nacido de la experiencia. Por último Asay señala que los que lleguen a resolver esto "serán capaces no sólo de plantear y responder preguntas más difíciles, sino que también encontrarán a los ejecutivos de alto nivel más dispuestos a prestar atención a sus consejos".