¿Qué es exactamente un … científico de datos? y cómo se relaciona con la auditoría

El perfil laboral de Data Scientist es aún joven, pero a menudo se lo busca en el mercado laboral. Se requieren en muchas industrias, tales como:

• Banca y seguros.
• Comercio
• Consultorías empresariales y organizacionales, estudios de mercado.
• Redes sociales, telecomunicaciones, comercio en línea y gestión de redes.
• Industrias bio, farmacéuticas, químicas y médicas.
• logística

En 2012, Tom Davenport, profesor de la Harvard Business School, describió el perfil de competencia de la siguiente manera: „… un híbrido de pirata informático de datos, analista, comunicador y asesor de confianza. La combinación es extremadamente poderosa, y rara «.
En tiempos de «big data», los Data Scientists son expertos en demanda, a quienes se les paga por encima del promedio y disfrutan de una gran libertad en las empresas como «buscadores de oro». Utilizando métodos matemáticos, informáticos y estadísticos, obtienen datos y conocimientos de grandes cantidades de datos, el «oro del siglo XXI», y descubren nuevas áreas de negocio. Además, son algo así como intérpretes. Formulan los registros de datos en resultados legibles y muestran la información esencial en un lenguaje comprensible.
Los científicos de datos están capacitados en estadística, teoría de grafos y otros campos matemáticos, y son competentes en métodos como minería de datos, minería de procesos, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (PNL). A esto se suma el conocimiento de la informática práctica. El conocimiento de los sistemas operativos, las bases de datos, las redes y las herramientas de integración de datos, así como los lenguajes de programación y las herramientas de análisis más importantes son obligatorios. Además, el conocimiento sobre el ecosistema Hadoop, las redes sociales y otros sistemas de Internet y el entorno de big data es un requisito obligatorio para la práctica profesional. El perfil de competencia es el de un talento completo y, en consecuencia, (actualmente) difícil de encontrar.

El Data Scientist y la función financiera dentro de la empresa.
La pregunta de si un controlador puede asumir las tareas de un Científico de Datos debe negarse claramente en el contexto del perfil de competencia descrito. La opinión actual en la industria es que es ilusorio creer que los controladores también podrían asumir las tareas de un Científico de Datos. Sin embargo, los controladores deben conocer el perfil de trabajo de un Científico de Datos, así como las posibilidades y limitaciones de Big Data. La cooperación entre las tareas de un controlador y un científico de datos es una fuente importante para el futuro éxito económico de las empresas.

El científico de datos y la auditoría
La digitalización avanzada también plantea nuevos desafíos a la auditoría interna en la selección de la metodología de auditoría. Data Science ofrece la posibilidad de considerar la analítica de las masas de datos como un paso de prueba dentro de una auditoría y de esta manera crear un beneficio adicional. Sin embargo, esto significa que el departamento de auditoría interna también debe adquirir experiencia en ciencia de datos además de las competencias ya adquiridas, como finanzas, gestión empresarial y cumplimiento. Dado que un auditor individual difícilmente puede tener todas las competencias mencionadas anteriormente, estas deberían estar al menos disponibles dentro del equipo. Si es necesario, recuerde incluir un científico de datos externo.
En la línea de la auditoría interna, la auditoría externa se coloca antes de las condiciones que fueron cambiadas por la digitalización: la avalancha de datos, los métodos de auditoría apropiados, así como la preocupación de encontrar reclutas jóvenes dentro de los auditores subrayan la necesidad de ganancias de eficiencia. El aumento en los anuncios de trabajo para los científicos de datos en los centros de auditoría, así como los primeros intentos de usar inteligencia artificial en esta área, lo subrayan.

 

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