Analista big data: una profesión en alza

El big data es una tecnología clave para los procesos de transformación de las empresas. Los profesionales con conocimientos en análisis big data son cada vez más relevantes, y se están convirtiendo en perfiles muy demandados por las compañías.

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Uno de los rasgos que caracteriza el sector IT es por la creación y demanda de nuevas profesiones. Quizá una de las más importantes a día de hoy es la de analista de big data. Esta idea se refuerza con informes como el elaborado por IDC España, en el que se expone que durante los próximos tres años será una de las tendencias que marcarán el crecimiento de las compañías tecnológicas, junto con Internet de las cosas, Inteligencia Artificial, robótica y Blockchain.

De esta manera, se calcula que el big data impulsará el gasto TIC en los próximos años, con un crecimiento aproximado de un 20,4% hasta 2020, y donde un 40% de las empresas nacionales tendrán tecnologías de big data implantadas dentro de sus sistemas IT.

Por estos motivos, un analista de big data es considerado hoy en día uno de los perfiles profesionales con más posibilidades dentro del mundo de la tecnología. A raíz de esta evolución surgen diversas preguntas que planteamos a continuación con la ayuda de David Mangas Núñez, Industry Lead for FSI in Microsoft y profesor de ICEMD.

¿Qué sabemos del big data?

Como muchas personas ya sabrán, big data es la capacidad de ingesta, almacenamiento y explotación de una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados. Big data se puede definir por las tres V:

  • Volumen. Capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos llegando a volúmenes de petabytes o superiores.

  • Velocidad. Ser capaz de soportar procesamiento de datos en tiempo real o cerca al tiempo real.

  • Variedad. Soportar múltiples formatos de datos estructurados, semi-estructurados o no estructurados.

¿Pero, realmente, qué áreas debe cubrir un perfil de analista de big data?

El big data es una disciplina muy amplia que da lugar a diversos perfiles dentro del mundo del análisis de datos y que se distinguen principalmente en tres tipos:

  • Arquitecto de Datos. Es el perfil más tecnológico de los tres y su responsabilidad es la definición de la arquitectura tecnológica que debe soportar un proceso de big data, desde su ingesta hasta la explotación de la información y sus diferentes salidas.

  • Científico de Datos. Es un perfil más matemático o estadístico, cuyo principal rol dentro del proceso es el análisis de los datos en busca de respuestas a problemas cotidianos en modelos y tendencias de los datos mediante herramientas de machine learning.

  • Analista de Datos. Es el perfil especialista en el análisis de datos, tanto cualitativos como cuantitativos. Debe dar soporte en la toma de decisiones mediante el conocimiento del negocio, realizando las preguntas sobre los datos que el científico debe dar respuesta mediante la búsqueda correlaciones. Por lo tanto, es un perfil que debe conocer el mundo de big data y las herramientas que lo soportan, así como un conocimiento específico del negocio que le permita determinar qué buscar en ellos y qué preguntas queremos resolver para soportar la toma de decisiones para generar ingresos adicionales basado en la explotación de datos, en la reducción de costes y evitar el fraude.

Dentro de las principales actividades que debe tener un analista de datos, está el dar sentido, significado y coherencia a los datos (estructurados o no estructurados) que se recogen dentro de los procesos de ingesta de la compañía. Con este objetivo, tendrá que analizar los datos para aplicar inteligencia de negocio y soportando la toma de decisiones. Para ello, deberá liderar el conocimiento de todos los datos de la compañía y su explotación por el resto de los miembros de la compañía.

El analista de datos requiere, para realizar estas funciones, conocimientos en sistemas de big data en sus diferentes distribuciones, como pueden ser Hadoop, Hive o Pig, lenguajes de base de datos como SQL o PL/SQL, conocimiento en lenguajes estadísticos como Phyton o R, compresión de técnicas de manipulación de datos como data wrangling, data munging o data tyding. También deberá tener conocimiento del mundo cloud y las diferentes soluciones del mercado que proporcionan los principales proveedores, como Amazon, Google o Microsoft, ya que serán pieza clave en la evolución del big data y la gestión de la información de las compañías en un futuro muy cercano.

Si tú también quieres convertirte en un analista big data y redirigir tu carrera profesional, puedes pedir información para el Programa Superior de Big Data & Analytics que imparte ICEMD.