La ciencia de los datos y la analítica son dos palabras de moda en la industria del petróleo y el gas.
También hay algunas personas con títulos de ingeniería y experiencia en el sector petrolífero que están cambiando o considerando cambiar sus carreras para convertirse en científicos de datos debido a la mayor demanda y a los salarios generalmente bastante buenos.
En este artículo, echaremos un vistazo a lo que son la ciencia de los datos y la analítica, así como a las habilidades necesarias para trabajar en estos campos.
¿Cómo se utilizan la ciencia de los datos y la analítica en la industria del petróleo y el gas?
Con el colapso de los precios del petróleo y el gas en 2014, hay una tendencia visible en la industria del petróleo y el gas hacia la reducción de los gastos tanto como sea posible para aumentar los ingresos.
Esto suele implicar la mejora de la eficiencia y la automatización de los procesos manuales.
Algunos ejemplos son la automatización de las operaciones de perforación/intervención/terminación y el uso de ordenadores para analizar los datos de producción/reservorio/mantenimiento de los equipos.
Además, el análisis de datos ayuda a centrarse en los indicadores clave de rendimiento (KPI) y a estructurar las operaciones de forma que contribuyan a mejorar la producción.
Las nuevas tecnologías e ideas suelen tardar más en entrar en el mercado del petróleo y el gas que en otros sectores, ya que muchas personas que llevan 20 o 30 años trabajando en el sector petrolífero se muestran reticentes a probar algo nuevo.
No puedo contar las veces que he tenido que ayudar a algunos de los miembros más veteranos del equipo con tareas informáticas básicas como la creación de tablas de Excel, PDFs, o incluso adjuntar archivos a los correos electrónicos.
Sin embargo, las cosas están cambiando y la gente del sector está empezando a ver las ventajas de utilizar la ciencia de los datos y la analítica, aunque muchos de ellos todavía no la entienden del todo y la tratan como una caja negra.
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¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos?
El principal problema al que se enfrentan muchas empresas no es la falta de datos, sino ser capaces de analizarlos y obtener tendencias que puedan utilizarse para mejorar la eficiencia.
Otro reto es que muchos de estos datos no están estructurados y no se almacenan en formatos adecuados.
Y lo que es peor, no hace mucho tiempo muchos datos se escribían manualmente en papel y no se almacenaban en formato digital.
Hoy en día, la mayoría de los datos se presentan en forma de archivos Excel o ASCII.
Algunos ejemplos son los informes de perforación, geológicos, de terminación y de mantenimiento, además de los datos brutos adquiridos por diversos sistemas de adquisición de datos.
Ahí es donde entran en juego la ciencia de los datos y la analítica.
La ciencia de los datos y la analítica tienen muchas coincidencias y algunas personas utilizan estos dos términos indistintamente.
Esto es especialmente común en las empresas más pequeñas, donde los científicos de datos pueden realizar tanto tareas de ciencia de datos como de analista de datos.
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¿Qué es la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos tiene que ver bastante con la estadística y las matemáticas.
Consiste en analizar los datos para encontrar patrones que puedan utilizarse para mejorar los distintos procesos.
Los científicos de datos suelen dedicarse a la I+D y realizan bastantes modelizaciones matemáticas.
También suelen ser los que crean los modelos que luego pueden utilizarse para el análisis de datos.
La ciencia de los datos suele ser más teórica que la analítica de datos.
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¿Qué se necesita para trabajar como científico de datos?
Muchas personas que trabajan como científicos de datos tienen una formación en matemáticas.
Están familiarizados con varios paquetes de software utilizados para el análisis de datos. Además, dominan Python, R y SQL.
Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados y es bastante fácil de aprender.
R es el lenguaje utilizado para el análisis estadístico de datos
El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de programación que permite a diversas aplicaciones comunicarse con una base de datos en la que se pueden almacenar datos estructurados.
La ciencia de los datos se basa en gran medida en la programación, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Actualmente, algunas universidades están empezando a ofrecer cursos de ingeniería petrolera con una especialización en ingeniería digital.
Los científicos de datos suelen cobrar más que los analistas de datos.
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¿Qué es el análisis de datos?
Los analistas de datos suelen saber qué datos están buscando, mientras que los científicos de datos miran el panorama general tratando de averiguar qué datos podrían ser útiles.
La analítica de datos suele ser más específica que la ciencia de los datos y a menudo implica trabajar estrechamente con las operaciones para crear sistemas de información que puedan utilizar.
Esto podría incluir la presentación de informes sobre indicadores clave de rendimiento (KPI) que son utilizados por la dirección, las ventas y las operaciones para tomar mejores decisiones empresariales y operativas.
¿Qué se necesita para trabajar como analista de datos?
Para trabajar como analista de datos necesitarás tener algunos conocimientos de Python, SQL y algo de VBA, pero no tienen que ser tan profundos como en el caso de alguien que quiera ser un científico de datos.
La mayoría de las veces los analistas de datos trabajan con paquetes de software como PowerBi o Spotfire, por ejemplo.
Para obtener las habilidades necesarias para trabajar como científicos de datos o analistas, muchas personas toman campamentos de entrenamiento de programación en línea o incluso cursos de Udemy.
Los cursos de Udemy son bastante baratos y puedes conseguir algunos por 20 dólares.
Por otro lado, los campamentos de entrenamiento son más caros (entre 7.000 y 2.000 dólares) y requieren un mayor compromiso de tiempo.
La diferencia entre los campamentos de entrenamiento y los cursos de Udemy es que los campamentos de entrenamiento tienen plazos y te ayudan a mantenerte en el camino.
Además, por lo general, aprenderás más durante los campamentos de entrenamiento, podrás establecer redes de contactos y tendrás más posibilidades de conseguir un trabajo que alguien que simplemente hizo un curso de Udemy.
En general, para empezar a trabajar como científico de datos ayuda tener alguna formación matemática formal o incluso un doctorado, porque es un campo más intensivo en matemáticas que en análisis de datos.
Para aumentar tus posibilidades de conseguir un puesto de trabajo como científico o analista de datos, ayuda que puedas mostrar algunos de los proyectos en los que has trabajado en tu tiempo libre.
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Referencias:
www.northeastern.edu/graduate/blog/data-analytics-vs-data-science/