16 NOV 2017

La profesión del Big Data Scientist

Con el desarollo de los sistemas informáticos y con la creciente necesidad de organizar grandes cantidades de datos, son indispensables expertos capaces de analizar, gestionar y apoyar las empresas en la catalogación, en el análisis y en la lectura de los datos.

Además, la cantidad y las tipologías de datos que están en la red crece exponencialmente, exactamente como crecen los dispositivos que se pueden conectar a la red. Si aumenta el volumen de los datos, aumentan las necesidades de catalogar, analizar y procesar estos datos y las tradicionales metodologías de análisis no siempre son adecuadas. Trabajar y analizar grandes volúmenes de datos, procesarlos rápido para alcanzar los objectivos de negocios o de marketing, catalogar los diferentes formatos y extrapolar informaciones relevantes de estas análisis es una necesidad siempre más real y urgente para diferentes tipologías de empresas.

Es así que surgen nuevos perfiles profesionales y en las ofertas de empleo se buscan, siempre más frecuentemente, Data Scientist, Data Architect, Insight Analyst, Data Engineer y Expertos en visualización de datos.

DATA SCIENTIST

El Data Scientist adquiere, conserva e interpreta los datos para abastecer indicaciones útiles para establecer las estrategias empresariales. Tiene conocimientos de estadística, ingeniería informática, minería de datos y de aprendizaje automático.

La función del Data Scientist es importante en las empresas porque las actuales Compañías TIC están entendiendo la importancia de utilizar y analizar los datos para obtener ventajas competitivas.

Data Scientist, qué formación y qué competencias necesita

Formación

El Data Scientist tiene un título científico (en asignaturas matemáticas y estadísticas, en ingeniería o en informática). Su preparación informática tiene que ser sólida, tiene que conocer bien los aspectos tecnológicos y también los procesos empresariales. En los últimos años empresas y universidades, en sinergía, están creando percursos universitarios específicos para esta profesión.

 Aptitudes

El Data Scientist conoce el origen de los datos que analiza y las posibles distorsiones implícitas en estos y además reconoce los datos que tiene que extrapolar y los que tiene que ignorar porque inútiles. El Data Scientist trabaja con los datos, pero tiene también competencias de gestión y técnicas: conoce las ventajas y las desventajas de los instrumentos de análisis, conoce profundamente los contextos de referencia y las áreas de negocios de la empresa, es capaz de diseñar aplicaciones automatizadas que propongan decisiones en entornos complejos y comunica con la dirección. El Data Scientist tiene buenas habilidades en la resolución de problemas, es creativo y curioso. En las grandes empresas interactúa con el consejo de administración y con los responsables de las divisiones, en las pequeñas y medianas empresas interactúa sobretodo con los propietarios o con el director ejecutivo.

DATA ARCHITECT

El Data Architect tiene un papel claro: diseña los sistemas informáticos para los datos, es decir se centra en cómo y dónde salvar los datos para que estén disponibles en caso necesario. El Data Architect no analiza los datos, pero los estructura y los gestiona permitiendo que quien tenga que analizarlos, pueda encontrarlos sencillamente.

Data Architect, formación y competencias para un perfil de nivel alto

Formación

El Data Architect tiene por lo menos un título de grado en informática, en ingeniería informática o equivalente. Su percurso de estudio tiene que incluir asignaturas de gestión de datos, programación, análisis de los sistemas y de las arquitecturas. Se aconseja un postgrado si se quiere acceder a puestos senior.

Aptitudes

El Data Architect tiene que conocer las bases de datos relacionales y NoSQL, los programas para gestionar los datos en las bases de datos, el anális predictivo, la minería de datos y los lenguajes de programación. El Data Architect, además, tiene buenas habilidades en la resolución de problemas y de comunicación para interactuar con la dirección empresarial y con otros profesionales de la empresa como el Data Scientist.

INSIGHT ANALYST

Usa instrumentos de anális estadística sobre una grande cantidad de datos para sacar informaciones que empujen los clientes a comprar y a la fidelización. Exactamente por eso interactúa con los departamentos marketing y producto.

Insight Analyst, percurso de formación y competencias profesionales

Formación
Un Insight Analyst tiene por lo menos un título de grado en ciencias estadísticas o equivalentes.

Aptitudes

Un profesional que se ocupa de Insight Analyst tiene competencias de programas de análisis estadística como SQL, SAS y SPSS. Un Insight Analyst especialista conoce también los lenguajes de programación Python y R, cada vez más necesarios entre los conocimientos de estos profesionales. Quien desempeña este papel en la empresa, tiene que poseer dotes de resolución de problemas y tiene que lograr entender a los clientes y a sus necesidades.

DATA ENGINEER

El Data Engineer recoge, archiva y trabaja los datos de una empresa para que su análisis sea más fácil. Al principio usaba bases de datos relacionales para gestionar datos que se podían archivar en forma de tablas, pero hoy estas estructuras ya no son suficientes y el Data Engineer tiene que diseñar y administrar estructuras capaces de gestionar cantidades de datos grandes y complejas con bases de datos NoSQL como MongoDB. Muchas empresas usan el entorno de trabajo Hadoop e instrumentos avanzados como Hive, Pig y Spark, pero existen muchos otros instrumentos que un Data Engineer puede usar.

Data Engineer, formación y competencias para trabajar en una empresa

Formación
Un Data Engineer tiene un título de estudio en informática, ingenería informática o equivalentes.

Aptitudes

El Data Engineer tiene que trabajar con datos estructurados y no estructurados, por eso usa su experiencia para entender cómo interpretar los datos en función de las características de la matriz misma. Un Data Engineer conoce los lenguajes de programación como C#, Java, Python, Ruby, Scala y SQL. En una empresa interactúa con los Data Scientists que se ocupan de las query strings y de los algoritmos para el anális predictivo, con las unidades de negocios y con los varios departamentos para abastecer un conjunto de datos a los dirigentes y con los analistas de la empresa para hacer análisis y búsquedas de naturaleza diferente.

EXPERTO EN VISUALIZACIÓN DE DATOS

Un expertos en visualización de datos es un técnico que se ocupa de la representación de los datos, es decir de la forma que permite que los datos se entiendan. Al mismo tiempo, esta figura también debe ser capaz de percibir el valor intrínseco de los datos y las tendencias subyacentes.

Hoy un experto en visualización de datos es un perfil muy solecitado gracias a la difusión de dashboard y de los instrumentos de visualización de los datos. En una empresa, un experto de visualización de datos interactúa sobretodo con el Data Scientist, primer usuario de su trabajo sobre los datos.

Experto en visualización de datos, percurso de formación y competencias necesarias

Formación

Un expertos en visualización de datos tiene un título de estudio en informática, estadística, matemáticas o equivalentes.

Aptitudes

Un expertos en visualización de datos tiene que poseer competencias en el uso de plataformas de análisis de datos como Tableau, Qlikview/QlikSense, SiSense y Looker. Además tiene que saber usar instrumentos como d3.js para la creación de presentaciones visuales interactivas. Un perfil técnico de este tipo se ocupa de transformar datos complejos en gráficos, tablas, diagramas de vario tipo para que sea más fácil entender los datos.

Elaborado por Lucia D’Adamo, supervisado por Marco Pirrone