4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist

Ricardo Galicia

Los 4 KPI que determinan el éxito de un Data Scientist son:


Empresas como Spotify y Netflix optimizan la experiencia de sus usuarios por medio de la implementación de modelos predictivos en sus plataformas.


Tabla de Contenidos

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:

  1. ¿Qué es un Data Scientist?
  2. 5 habilidades necesarias en un Data Scientist. 
  3. 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist. 
  4. 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. (Este post)
  5. 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.  

Medición de la efectividad en modelos


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. 

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.  

Medición de precisión en modelos de análisis


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.

¿Necesitas el formato de una carta oferta laboral?

Utiliza nuestra plantilla y comunica a tus candidatos que son los elegidos para el cargo.

¿Quieres más material para reclutar? Suscribete a nuestro dando clic aquí.
Oops! Something went wrong while submitting the form.

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. 

Detección de problemas a través de datos


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. 

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.

 

Muestra de resultados con datos

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:

  1. ¿Qué es un Data Scientist?
  2. 5 habilidades necesarias en un Data Scientist. 
  3. 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist. 
  4. 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. (Este post)
  5. 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist.


Si estás buscando que el reclutamiento de tu próximo Data Scientist sea 100% online,+ es el mejor momento para iniciar gratuitamente un piloto con Aira y renovar tus herramientas de reclutamiento. ¡Agenda una llamada con nosotros! 


Recluta a tu próximo Data Scientist

Publica tu vacante en 1 click con nuestras descripciones de puesto.

No items found.

Ingeniero QA

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
717
usos
Su función principal es revisar el proceso de desarrollo de software y asegurar que cumpla con los estándares de la empresa

Scrum master

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
719
usos
Su función principal es gestionar el proceso Scrum y asegurar que se desarrolle de forma correcta

Desarrollador front end, móvil

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
673
usos
Su función principal es programar la parte visual e interactiva de una aplicación móvil o página web

Ingeniero QA

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
717
usos
Su función principal es revisar el proceso de desarrollo de software y asegurar que cumpla con los estándares de la empresa

Scrum master

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
719
usos
Su función principal es gestionar el proceso Scrum y asegurar que se desarrolle de forma correcta

Ingeniero QA

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
717
usos
Su función principal es revisar el proceso de desarrollo de software y asegurar que cumpla con los estándares de la empresa

Scrum master

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
719
usos
Su función principal es gestionar el proceso Scrum y asegurar que se desarrolle de forma correcta

Desarrollador front end, móvil

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
673
usos
Su función principal es programar la parte visual e interactiva de una aplicación móvil o página web

Desarrollador front end senior

Senior
Senior
Ver Plantilla
🔥
465
usos
Su función principal es programar la parte visual e interactiva de una aplicación móvil o página web

Aprende a reclutar al mejor talento

Accede a las mejores prácticas en reclutamiento y selección con el contenido especial para tech recruiters que enviaremos a tu correo cada que saquemos contenido que te sume valor.

Artículos Relacionados

Descubre más contenido que te puede interesar.
December 27, 2021

¿Cuáles son los días feriados para Colombia en 2022?

Chile cuenta con 18 días festivos oficiales para el año 2022. Por lo que es el país de Latinoamérica con más feriados en su calendario.
Ricardo Galicia
tecnologia_y_informatica
November 8, 2021

¿Qué es un Desarrollador Back-End?

Un Desarrollador Back-End garantiza el funcionamiento “detrás de escena” de un sitio web.
Ricardo Galicia
data_y_business_intelligence
September 21, 2021

¿Qué es un Data Scientist?

Un Data Scientist genera algoritmos y modelos de análisis de datos con el objetivo de explicar fenómenos y predecir su comportamiento.
Ricardo Galicia