Pasar al contenido principal
Imagen
Analista Big Data: ¿la profesión del futuro?

Analista Big Data: ¿la profesión del futuro?

Tecnology | Artículo
  • Visitas
    3175
  • Enero 2018
  • Fecha de publicación
  • Enero 2018
  • Tecnology
  • Artículo
_ESIC Business & Marketing School

_ESIC Business & Marketing School

ESIC Business & Marketing School.

El perfil de Analista de big data se está convirtiendo en uno los más demandados dentro del mercado de IT. El motivo es, según el informe de IDC España, que en 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, big data impulsará el gasto TIC con un crecimiento de un 20,4% desde aquí hasta 2020, con un 40% de empresas nacionales con tecnologías de big data ya implantadas dentro de sus sistemas IT.

CRO

¿Te gustaría cursar nuestro Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA]? Accede para más información

Por todo lo expuesto anteriormente, un analista de big data se considera uno de los perfiles con más posibilidades dentro del mundo de la tecnología. A raíz de esta evolución surgen diversas preguntas que planteamos a continuación.

¿Qué es big data?

Big data es la capacidad de ingesta, almacenamiento y explotación de una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados. Big data se define 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.

Una vez introducido qué es big data surge la siguiente pregunta:

¿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 se distinguen principalmente 3 perfiles con funciones diferentes y que tienden a generar confusión:

  • 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 soportando la toma de decisiones del mismo. Para ello, deberá liderar el conocimiento de todos los datos de la compañía y su explotación por el resto de 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 relanzar tu carrera profesional, fórmate con el Programa Superior en Big Data Analytics de ESIC

  • Fecha de publicación
  • Enero 2018
  • Tecnology
  • Artículo
  • Autor

También te puede interesar

Qué es un cliente misterioso y para qué se utiliza esta técnica

Marketing y Comunicación

No hay nada como escuchar el feedback de los consumidores para saber si el servicio que les estamos ofreciendo es bueno o no. En este sentido, existen numerosas técnicas para descubrir qué sienten l...

Qué es el Workforce Management (WFM) en un call center y cuáles son sus funciones

Marketing y Comunicación

Si trabajas en el ámbito de los recursos humanos, estas tres siglas (WFM) habrán sido desde hace un tiempo tus compañeras de viaje. De hecho, quizá las conozcas por su significado en español («g...

Email marketing automation: qué es, ejemplos y herramientas más usadas

Marketing y Comunicación

Hay quien considera el email marketing automation como la última tendencia en la era digital pero, en realidad, es mucho más. En 2024 ya es un recurso imprescindible para las empresas de cualquier t...