¿Qué es y qué hace un Analista de Datos o Big Data Analyst?

El desarrollo de una estrategia basada en datos permite a las empresas crecer y ser más competitivas. Los dos pilares de este estrategia son el conocimiento de los clientes a partir de los datos recopilados, y la infraestructura tecnológica junto con la capacitación técnica de la plantilla.

El reto de construir un equipo humano

La capacidad tecnológica puede considerarse hoy en día una commodity, debido a que es un mercado maduro donde los principales proveedores Cloud- AWS, Azure, Google, IBM- presentan una amplia oferta en virtualización de hardware y herramientas de software bajo la política de pago por uso, lo cual implica una estructura de costes flexible. Esto elimina la necesidad de crear una infraestructura física de servidores, lo que supondría una estructura de costes rígida. Por tanto, el pilar tecnológico ha dejado de ser una barrera de entrada en la actualidad.

El factor limitante actual está en el otro pilar, los recursos humanos, donde vivimos un período transitorio de fuerte desajuste entre oferta y demanda. Si ya en la etapa previa era característica la escasez de ingenieros y analistas, en la actual el salto es de tal magnitud que, sólo las empresas más competitivas y con capacidad de ofrecer salarios altos, son las más atractivas para estos perfiles tan escasos.

El rol del analista Big Data

Llegados a este punto nos preguntamos: ¿qué tareas son las que realizan estos perfiles que les hace tan "especiales"?

Pues hablamos de varias funciones dentro de sus equipos de trabajo: la adquisición de datos, su extracción y transformación, el diseño de algoritmos, y la explotación con técnicas de Aprendizaje Automático, más conocido como Machine Learning.

Estas cuatro actividades se organizan en ciclos iterativos de mejora del proceso. Cuando decimos ciclos, nos referirnos a que a medida que se recopilan más datos de usuarios y clientes, se mejoran los modelos predictivos, y los algoritmos funcionan de manera más eficaz.

El entretenimiento y el Big Data

Para entender este proceso pensemos en uno de los servicios de los que hacemos uso la mayoría de nosotros: los contenidos de entretenimiento que están sustituyendo al cine, como son las plataformas de contenido Netflix, HBO y Disney Plus, entre las más conocidas.

Cada uno de los miembros de la familia tiene un perfil propio en la aplicación, y el único dato que necesita para crearlo es si se trata de un niño o un adulto. A partir de este momento empieza el aprendizaje automático del sistema, que va mejorando las recomendaciones de series y películas, manteniéndonos conectados y entusiasmados con el entretenimiento que nos proporciona.

Detrás de este comportamiento de la plataforma hay todo un equipo de ingenieros que diseñan y operan todo el proceso.

Está forma tan novedosa de personalizar los contenidos para los clientes está basada en la formación y experiencia de estos profesionales, un grupo selecto y todavía escaso: los científicos e ingenieros de datos.

Además, la evolución del negocio es tan vertiginosa que cuando se haya cubierto este desfase entre oferta y demanda de profesionales, habrán surgido nuevas profesiones que volverán a abrir la grieta en formación y experiencia frente a la demanda de las empresas. ¿Quieres un ejemplo de lo que viene? Pues mencionemos a los ingenieros de Realidad Virtual, que diseñarán los contenidos y experiencias de entretenimiento cuando esta tecnología se democratice y esté accesible a todos, como parte lo que se conoce popularmente como Metaverso. El mismo proceso de generalización que ocurrió con los teléfonos móviles en la primera década del siglo XXI.

 

Escrito por Bernardo Ronquillo, director del Máster en Data Analytics la Universidad Loyola y CTO de MYHIXEL

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