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17/03/2022  - Data Science
La importancia de la comunicación en Data Science y cómo mejorarlaEn un sector que ha experimentado un desarrollo espectacular en los últimos años como es el de Data Science, resulta curioso comprobar, cómo la brecha entre equipos técnicos y otras partes del negocio es cada vez mayor. 
La mayoría de los ingenieros de plataformas de datos se comunican a menudo con los datascientist, ingenieros de software, marketing, recursos humanos y finanzas. Sin embargo, esta comunicación no es fluida y en ocasiones el mensaje acaba malinterpretándose en función del equipo que la reciba.
En The Bridge sabemos lo importante que es trabajar en equipo, por eso, en todos los bootcamps que impartimos, el proyecto final es un reto que lanzamos a todas nuestras promociones y que te dará la oportunidad de trabajar mano a mano con los equipos de los bootcamp de Ciberseguridad, bootcamp de Ciencia de Datos, bootcamp de Desarrollo Web, bootcamp de Diseño de producto y bootcamp de Marketing digital para poner en marcha nuevos productos digitales.
¿Sabes lo que hace cada equipo? 
Trabajar en Data Science permite habitualmente interactuar con personas de todas las disciplinas de la empresa. Estos tipos de perfiles profesionales pueden ser técnicos, no técnicos y/o cualquier otro puesto intermedio.
Por eso es tan importante saber quiénes son estas personas, en qué “afectan” a nuestro trabajo y cuáles son sus puestos en los diferentes departamentos. Cada equipo cuenta con razones diferentes a la hora de interactuar contigo, como qué es lo que podemos ofrecerles para agilizar sus procesos y cómo pueden usarlos.
Para conocer los diferentes equipos con los que se está trabajando hay que programar reuniones directas con los gerentes o responsables. En estos 1:1 (One to One), se puede hablar sobre la estructura del equipo, los procesos y la manera de interactuar habitualmente con el resto de departamentos. En este caso el de Data Science. 
Ojo, no se trata de programar reuniones eternas en las que hablar de cosas que ni nos van ni nos vienen y perder el tiempo y hacérselo perder a los demás. Lo que es importante es saber quién es quién para dirigirnos a la persona correcta y no tener que esperar a que se escale una necesidad determinada, alargando plazos que se podían solucionar de manera inmediata.
Mejorar la comunicación, no todo es Big Data
Resulta esencial conocer en los equipos con los que vamos a trabajar a todos los que los integran y con los que tendremos que tener relación en algún momento para sacar un proyecto adelante: ingenieros de datos, científicos de datos, análisis, ingenieros de software, etc. 
Otra cuestión interesante cuando se mejora la comunicación entre los diferentes departamentos es que podrás saber qué necesitan de ti. 
A medida que vayas conociendo a los equipos sabrás si su interés está en el almacenamiento, preparación, entrega y control de sus datos, en las herramientas para procesar esos datos, las tecnologías en la nube, herramientas y bibliotecas de Machine Learning/Inteligencia Artificial, CI/CD para MLOps, etc. 
Todos estos compañeros necesitarán, no solo acceso a estos datos o la plataforma en la que encontrarlos, también necesitarán saber si se producen cambios en dicha plataforma, si van a necesitar conocer el manejo de nuevas herramientas para ayudarlos en sus procesos, etc. 
Y es que las necesidades de cada equipo serán diferentes, por lo que es vital comprender cómo cada equipo usa determinadas plataformas y herramientas
Aunque por nuestro perfil profesional en nuestra cabeza solo resuenen las palabras big data science, es probable que el resto de compañeros en otros departamentos no entiendan ni una sola palabra cuando comienzas a hablar con tecnicismos propios del ámbito concreto en el que nos movemos.
Conocer a los equipos mejora la comunicación con ellos
Debemos desarrollar prácticas de comunicación claras, sin subcomunicar lo que está sucediendo, pero sin ser tampoco autoritario para no generar frustración entre los compañeros. Todo es cuestión de experimentar, hasta que se encuentre la manera en la que funcione mejor para cada equipo.
Esto también nos servirá para optimizar el tiempo ya que, a medida que se conozca a los diferentes equipos, se sabrá cuándo es el mejor momento para comunicarse: ¿Una vez al mes o solo cuando hay cambios? ¿A través de correos electrónicos o con herramientas de otro tipo? Solo hay que comprobar cuál es el formato de comunicación que mejor funciona para los equipos y hacerles saber dónde y en qué momento pueden encontrar la información.
¿Cómo comunicar los cambios?
En ocasiones existen infinidad de cambios, actualizaciones que son imprescindibles para los equipos, pero en otras muchos no saben los motivos, no les afecta directamente, etc.Explicar por qué estás haciendo los cambios que estás haciendo (actualizaciones de diferentes herramientas o interrupciones), qué está sucediendo y por qué, es importante. Si se entiende el valor comercial detrás de un cambio, esto permitirá que sepan de qué forma los afecta a ellos y a su trabajo.
Ojo, la comunicación debe ser bidireccional 
No debemos olvidar que, en la ciencia de datos, trabajamos con eso, con datos. Es decir, no solo la comunicación debe ser unidireccional, de nosotros al resto de las personas de los equipos con los que colaboramos. Es de vital importancia que exista un feedback, que nosotros también conozcamos sus opiniones, que nos retroalimentemos de su trabajo y sobre todo, que todas las personas se sientan escuchadas.
Obviamente, todos los comentarios no serán constructivos o útiles para hacer determinados cambios. Sin embargo, escuchar nunca está de más.  
Solicitar comentarios puede convertirse en una herramienta valiosa para ayudar a responder preguntas y comprender si se avanza en la dirección correcta, qué funciona para ellos y qué no.
A todos nos encanta que nos digan lo bien que lo hacemos, pero también debemos aprender de nuestros errores. En Data Science, además lo que buscamos son datos, y tener la oportunidad de ver lo que cada uno está haciendo y cómo lo están haciendo es algo muy enriquecedor.
Y es que, como hemos dicho a lo largo de este artículo, en Ciencia de Datos la actitud y la comunicación son básicos para sacar el trabajo de una manera mucho más profesional y exitosa.
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