El volumen de información que se genera en la actualidad junto con el valor de interpretarla ha convertido a la persona experta en datos en el centro de atención. Pero, ¿sabes qué necesitas para ser buen profesional en este campo? Expertos y expertas en este ámbito te orientan sobre este tema:
IVÁN PASTOR SANZ
Coordinador del Curso Universitario Avanzado en Big Data para Financieros online de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)
En pleno auge tecnológico, el Big Data ha dejado de ser una mera tendencia para convertirse en un pilar esencial en la creación de nuevas profesiones. La capacidad de analizar, gestionar y sacar provecho de grandes volúmenes de datos se ha vuelto indispensable en todos los sectores.
Desde el área de la salud, donde el análisis de datos masivos ayuda en la detección temprana de enfermedades, hasta el marketing, donde permite personalizar campañas al detalle, el Big Data está revolucionando la manera de trabajar. Las nuevas profesiones como el científico de datos, ingeniero de datos y analista de negocio se encuentran en la vanguardia, decodificando la información para tomar decisiones acertadas.
Asimismo, el Big Data alimenta la inteligencia artificial, potenciando la automatización y creando empleos en áreas como el desarrollo de algoritmos y la interpretación de resultados. Estamos en una era donde la información es oro, y saber manejarla es el nuevo superpoder en el que formarse. Las profesiones emergentes, alimentadas por el Big Data, no solo marcan el presente, sino que trazan el camino de nuestro futuro laboral y tecnológico. Es, sin duda, el motor de una revolución profesional sin precedentes.
SANTIAGO HERNÁNDEZ
Jefe de Estudios del Grupo CEF.- UDIMA y CEO de PuroMarketing
El Big Data es un concepto muy amplio al que nos podemos aproximar desde múltiples enfoques. Creo que el mejor ejemplo que podemos dar para que se entienda es el de la informática. Cualquier profesional que trabaje en una oficina está trabajando con la informática en su día a día. No obstante, es fácil entender que no requiere el mismo grado de profundidad de conocimientos el ingeniero del software que el profesional que trabaja con plataformas ofimáticas o con el correo electrónico, en ambos casos la informática es una herramienta sin la que podría desarrollar su trabajo.
El big data se asemeja a la informática en el sentido de que existen multitud de funciones para las que se aplica y en que afecta a profesionales con elevados conocimientos técnicos, pero también impacta en cualquier área de la empresa: desde su gobernanza, al almacenamiento, el procesamiento o, por supuesto, la visualización para la posterior toma de decisiones.
Dependiendo de cuál sea nuestro bagaje profesional, así como de los objetivos que persigamos, necesitaremos aprender unos aspectos u otros para poder aprovechar al máximo las posibilidades que ofrece el big data. No obstante, existen algunos puntos en común que cualquier profesional debe tener en cuenta: conocimiento de los principales ecosistemas (Azure, AWS y Google Cloud), plataformas específicas de visualización (Tableau o Power BI), una base de cálculo y de estadística, y una visión de bases de datos, tanto estructuradas como desestructuradas. Y, por supuesto, conocimiento del negocio.
PATRICIA DÍAZ PÉREZ
Miembro del departamento de Marketing en Start UC3M
Vivimos en un mundo saturado de información donde los científicos de datos son
protagonistas esenciales encargados de descubrir, extraer y resaltar los conocimientos más
significativos. Los expertos en datos requieren de una pasión por el aprendizaje constante y la
exploración, además de una formación base en ciencias de la computación, matemáticas o
estadística. Aun así, no se necesitan solo títulos, conocimientos en lenguajes de programación
como R y Python son indispensables.
Más allá de la educación formal, un entendimiento avanzado de estadística es esencial para
aplicar los métodos de análisis de datos de manera efectiva. Es importante que se aprovechen
las plataformas de aprendizaje online y otros recursos que puedan profundizar en habilidades
técnicas, para lo cual será imprescindible tener un espíritu autodidacta. Convertirse en un
experto en datos requiere diligencia y perseverancia, y gracias a eso las recompensas y
oportunidades de la industria son invaluables.
BORJA DE LA CUESTA
Profesor de la Universidad Fernando Marroquín (UFM)
En los últimos años, los negocios y la sociedad han vivido un proceso de transformación gracias al uso de las nuevas tecnologías digitales y la explotación masiva de datos. Los datos se han convertido en una fuente de valor (“nuevo oro”) para las compañías y son la pieza clave para la toma de decisiones eficaces y el desarrollo de nuevos modelos de negocio (personalización de los productos/servicios).
En este contexto, las compañías demandan perfiles que puedan interpretar y analizar grandes volúmenes de datos para generar información útil para el negocio. Los expertos en big data requieren capacidades en el ámbito de negocio, tecnología y analítica, siendo clave contar con conocimientos de matemáticas, programación y administración y operación de bases de datos.
La especialización en Big Data es el punto de partida para iniciar una carrera profesional en este sector que ofrece grandes oportunidades y futuro prometedor.
MIGUEL ÁNGEL BLANCO CEDRÚN
Rector de Spain Business School
La función principal del analista de datos consiste en analizar e interpretar los datos que recibe, a través de todos los canales digitales, para respaldar las operaciones y la toma de decisiones de la empresa y aprovechar oportunidades para maximizar los resultados comerciales.
Dicho así, parece sencillo, pero es un experto que necesita una formación específica. No solo tiene que recopilar los datos que llegan a través de encuestas, redes sociales, bases de datos, sensores…, sino que tiene que descartar y limpiar aquellos datos que sean erróneos, falsos o inconsistentes. Posteriormente, usando técnicas estadísticas y de visualización de datos, tendrán que comprender esa estructura de los datos, identificar patrones, tendencias y relaciones clave entre variables. A continuación, creará modelos estadísticos o algoritmos de aprendizaje automático para predecir resultados futuros o tomar decisiones basadas en datos y, por supuesto, evaluarán la precisión y los rendimientos de dichos modelos.
La segunda parte de su trabajo se enfoca en presentar resultados de manera clara y efectiva a las partes interesadas no técnicas, como gerentes y ejecutivos, para ayudar en la toma de decisiones.
En base a esas decisiones, trabajará en colaboración con ingenieros y desarrolladores para implementar modelos y soluciones en tiempo real.
Pero ahí no acaba su trabajo, ya que los datos cambian constantemente y, por tanto, las condiciones en las tomas de decisión.
Con el Máster en Analítica Web y Big Data de SBS -Top 3 en el Ranking de El Mundo- los alumnos arrancan la maestría con una introducción a los conceptos básicos en este campo, como son las métricas clave, las herramientas de seguimiento, etc.
Se continúa profundizado más en la gestión, almacenamiento y procesos de big data. Para lo que se usan herramientas como Hadoop, Spark, NoSQL.
Se trata la minería de datos y el análisis predictivo.
Se aprende a manejar herramientas como Google Analytics, Adobe Analytics, Tableau, Python, R.
Se trata la visualización de datos en donde se aprenden técnicas para comunicar eficazmente los resultados.
También se estudia la ética y la privacidad de los datos, etc.
Pero, quizá lo más importante, es que los alumnos aprenden con expertos de primera línea, con los que trabajan casos prácticos de empresas reales.
La demanda, tanto de analistas como de científicos de datos, se multiplica cada año, con lo que actualmente son perfiles con una alta empleabilidad.
FABIOLA PÉREZ RAMOS
CEO y Co-fundadora de MIOTI Tech & Business School
El camino para convertirse en un Data Scientist es un viaje que combina conocimiento, dedicación y, sobre todo, un enfoque constante en la formación. Para iniciarse en una de las profesiones más demandadas por las empresas en la actualidad, es fundamental tener una base sólida en matemáticas, estadísticas y programación. No podemos olvidar que este es un campo que evoluciona casi a diario, por lo que la formación es un proceso continuo que acompañará siempre a sus profesionales.
Para un Data Scientist es esencial mantenerse actualizado con las últimas herramientas y tecnologías. Pero si bien el aprendizaje técnico es básico, en MIOTI somos firmes creedores de que la verdadera maestría se logra a través de la práctica y así lo aplicamos en nuestra escuela. También es importante recordar que la innovación y creatividad resolviendo problemas complejos y la curiosidad son algunas de las características que destacan a los profesionales de este sector. La ciencia de datos trata de explorar, experimentar y encontrar soluciones creativas constantemente.
IGNACIO CHARFOLE
Profesor externo del Master de Big Data y director externo del Master de ingeniería de Datos en la EOI
El concepto BigData está en boca de todos desde hace relativamente poco tiempo. Consiste en aprovechar los datos que una empresa genera, generalmente por la interacción con sus clientes, o por los datos generados en una industria en concreto. Puede ser el rastro que un cliente o potencial cliente deja al navegar en nuestra web comercial, o los datos que los sensores del motor de un avión generan durante un vuelo. En el primer caso, conoceremos mejor al cliente, y conseguiremos una venta más efectiva. En el segundo, podemos analizar y prevenir fallos, evitar tiempos de parada, y fabricar mejores diseños.
Pero no es tan sencillo conseguir estos resultados. Las herramientas para gestionar todo este volumen “grande” de datos se han democratizado con la llegada de la «cloud», y el perfil emergente de los arquitectos de infraestructura y datos. Esto ha provocado que todas las empresas de cualquier sector, y de cualquier tamaño, puedan utilizar los datos para optimizar su cuenta de resultados, y mejorar la experiencia de sus clientes.
Pero este proceso, aunque más democrático, se ha ido haciendo más y más complejo, con más y más demanda laboral de perfiles capaces de sacar dicho partido a la información. Y esa demanda, no está satisfecha en el mercado laboral. Existe desde hace años una necesidad creciente de formación al respecto.
Los planes de formación genéricos en este campo no funcionan. No tienen aplicabilidad en el mercado y son muy generalistas. No profundizan en ningún apartado en concreto, en un mundo muy tecnológico y de negocio cada vez más diversificado. Pero dentro de las decenas de perfiles necesarios para rentabilizar la información, destacan tres. El perfil con más demanda actualmente es el de Ingeniero de Datos, con la habilidad de desarrollar procesos que convierten el dato crudo, en información calculada, estructurada, limpia y con calidad, fácil de entender y de utilizar.
Posteriormente, sucede la magia de la Inteligencia Artificial, aplicado por el Científico de Datos, el segundo perfil más demandado. Pueden extraer conclusiones de negocio muy complejas con algoritmos de forma automática.
Por último, el perfil de analista de negocio cierra el círculo, usando la información preparada por los dos perfiles anteriores, con herramientas ofimáticas y de análisis de información, siempre trabajando desde las áreas de negocio (marketing, ventas, finanzas, etc.).
Los conocimientos necesarios para ser experto en dichos perfiles son muy diferentes. Así como la formación o conocimientos previos para que no resulte muy frustrante intentarlo. El perfil de ingeniero de datos requiere de conocimientos de programación y bases de datos. El científico requiere de matemática avanzada y programación. Y el analista de negocio, conocer a la perfección las palancas que mueven el negocio, siendo el perfil menos técnico.
Elegir adecuadamente el perfil, es fundamental para maximizar la empleabilidad. Pero también elegir la formación adecuada, que sea capaz de profundizar de forma totalmente práctica, en los conocimientos y tecnologías actuales en el mercado. Los dos perfiles más escasos, pero más exigentes en conocimientos son los de ingeniero y científico de datos. Empresas de todo tipo necesitan estos perfiles, para ser productivos desde el primer día. Y si no se tiene experiencia al respecto, una formación orientada al mercado laboral con enfoque extremadamente práctico es una buena oportunidad para emplearse, cambiar perfil profesional, o especializarse.
JULIO GONZÁLEZ ARIAS
Profesor de Economía Financiera en la UNED
Cada día se habla más acerca del potencial e interés despertado por el análisis de datos más avanzado entre empresas y administraciones. Cuando un estudiante o profesional se pregunta por las claves para estar en primera línea de la ciencia de datos, vuelve a saltar lo más importante: la calidad, profundidad y reconocimiento con el que cuentan las distintas credenciales académicas. El mejor consejo que se puede dar a quien planea su futuro en la ciencia de datos es buscar el programa formativo con mayor trayectoria. Igualmente, resulta fundamental elegir una titulación, por ejemplo, en Big Data y Data Science 100% enfocada al análisis de datos y con aplicación a los sectores estratégicos, como las comunicaciones, las finanzas, los transportes, la sanidad, etc. También debe considerarse una formación no exclusivamente dirigida a informáticos o estadísticos, sino estructurada pedagógicamente para que resulte superable por un amplio abanico de perfiles. Por último, al referirse a ciencia de datos y formación superior, resulta interesante investigar aquellas titulaciones con flexibilidad online e impartidas por instituciones con la suficiente solvencia.
NATIVIDAD DURO CARRALERO
Directora del Master en Formación Permanente UNED Big Data y Business Analytics
Las tecnologías y paradigmas vinculados al Big Data permiten transformar y analizar cantidades ingentes de datos. Su aplicación permite ayudar a la toma de decisiones estratégicas en base a la información recopilada. El volumen de datos almacenado por todos es cada vez mayor y la procedencia de estos datos cada vez más diversa. Por ello es fundamental ser capaces de manejar dichos datos de forma eficiente, puesto que así conseguiremos obtener información relevante de los mismos, que de otra forma no seriamos capaces.
Big Data es una tecnología que puede ser empleada en todos los sectores y todo tipo de institución o empresa, tanto grande como pequeña. Es por ello que un experto en Big Data hoy en día dispone de un amplio abanico de posibilidades laborales. El experto en Big Data puede proceder de formaciones iniciales diversas, pero siempre es necesaria una formación específica en el campo, donde se estudien diversas técnicas de recolección, almacenamiento y procesamiento de datos, así como soluciones de infraestructuras existentes y técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático. Se trata de una profesión en auge, que actualmente tienen una gran demanda.
RAFAEL PASTOR VARGAS
Director de la ETSI Informática en la UNED
La gestión y análisis de información se ha convertido en un reto actual debido a la gran cantidad de datos que la sociedad (empresas, instituciones y personas) genera. Los métodos tradicionales de análisis de información no se aplican en estos entornos Big Data y exige la utilización de infraestructuras computacionales específicamente diseñadas para ellos. En este sentido, es necesario aprender conceptos asociados con el uso de clústeres de ordenadores (incluyendo computación en la nube) y paradigmas de programación específicos. Estos paradigmas incluyen métodos y algoritmos para el análisis de grandes cantidades de datos, con lo que un especialista en Big Data debe ser capaz de diseñar y usar modelos matemáticos para el análisis de datos y sistemas predictivos. Para tener éxito en el aprendizaje de entornos Big Data es necesarios tener conocimientos sólidos de infraestructuras computacionales (redes, computadores y bases de datos) y fundamentos en análisis matemático y álgebra suficientes para desarrollar y comprende los algoritmos de análisis y los modelos predictivos.
ÁLVARO RODRÍGUEZ PRIETO
Director del Programa de Experto Universitario en Fiabilidad de Equipos Mecánicos y Tecnologías 4.0 de la UNED y Coordinador del Grupo de Innovación y Transferencia AFP “Advanced Failure Prognosis in Engineering Applications based on Advanced Data Analytics and Artificial Intelligence” de la UNED
El impacto del Big Data en la economía actual es – sin duda – tan amplio como su carácter transversal, siendo una excelente palanca para la generación de valor en entornos 4.0. Un especialista en Big Data es un experto en la gestión y el análisis de datos que no sólo debe certificar sino también demostrar conocimientos avanzados que le permitan comprender, profunda y transversalmente, todo el ciclo de vida de los datos: desde la identificación de fuentes hasta el almacenamiento, arquitectura, visualización, modelado y análisis.
Esta preparación puede ser adquirida cursando programas especializados de postgrado, que – de forma ideal, aunque no limitada a ello – se apoyen en una formación universitaria a nivel de grado o máster en el ámbito de las enseñanzas técnicas o las ciencias experimentales; de manera que se asegure una sólida base de conocimientos matemáticos y de programación. Sin embargo, la experiencia profesional será indudablemente el ingrediente secreto para que un perfil con formación académica en Big Data desarrolle plenamente sus capacidades como Científico de Datos.
XIMO LIZANA
Profesor de Neuromarketing y Creatividad tecnológica de la Universidad Europea
El Big Data, como un exquisito caleidoscopio de información, despliega su inmenso potencial en una sociedad hambrienta de conocimiento. ¿Qué se requiere para dominar esta disciplina y qué frutos y sombras arroja sobre nosotros?
En el corazón de este viaje, la base formativa es fundamental, pero la maestría en técnicas específicas marca la diferencia. El análisis predictivo, como un oráculo moderno, nos permite anticipar tendencias y tomar decisiones con clarividencia. Mientras tanto, el aprendizaje automático, como el aprendiz más ávido, se entrena para reconocer patrones y brindar insights valiosos.
Las dádivas que Big Data ofrece son notables. En la medicina, diagnósticos precisos y tratamientos personalizados florecen gracias al análisis de datos de salud masivos. En las metrópolis, el tráfico se despeja y la movilidad se sincroniza gracias a su capacidad para gestionar la congestión. Empresas, como alquimistas modernos, transforman datos en estrategias de mercado, brindando a los clientes experiencias a medida.
Pero, en este reino de luces brillantes, también acechan sombras. La privacidad de los datos es un tesoro delicado. La recopilación voraz y el análisis intensivo pueden exponer a los individuos frente a una situación de indefensión automatizada, cargada de sesgos que condicionen desde su percepción de la realidad hasta su capacidad de aprender. Ahí reside el verdadero reto, la regulación y humanización de todo ese potencial frente a la insaciable voracidad de las corporaciones que buscan un redito más directo.
El tiempo nos dirá…. ¡yo soy optimista!, no olvidemos que todavía las máquinas las programan personas.
