Los perfiles de Big Data que necesitas
La importancia del uso de datos es un tema sonado en la actualidad y que se tiene muy en cuenta en la actividad empresarial. De hecho, las mayores empresas tecnológicas de EEUU: Amazon, Apple, Google, Meta y Microsfot, llamadas las Big Tech, plantean su estrategia basándose en ellos. Esto se refleja en el resto de compañías y provoca que los expertos en datos y los perfiles de Big Data se demanden globalmente.
El Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que necesitan tecnologías específicas para procesarse, ya que por su volumen, no pueden analizarse tradicionalmente. Es la capacidad transformar estos enormes volúmenes de información en insights valiosos y decisiones informadas comprendiendo patrones complejos.
Surgió como consecuencia del aumento exponencial de los datos en la era digital a finales del siglo XX y ha alcanzado límites inimaginables en la segunda década de los dos mil. Esto se debe al desarrollo de herramientas para almacenar, procesar y analizar estos datos masivos.
Desembocando en una revolución en la toma de decisiones empresariales, investigación científica y desarrollo tecnológico. Por ejemplo, pueden ayudar a segmentar a los usuarios según intereses, desarrollar productos o servicios en función de las necesidades, basarse en las tendencias para innovar o mejorar las oportunidades de negocio, etc.
El Big Data permite a las organizaciones a sacar conclusiones, beneficiarse de ellas y adaptarse ágilmente al entorno empresarial que se encuentra en un cambio constante.
Para su gestión, es necesario contar con especialistas que sepan trabajarlos de principio a fin mediante diferentes técnicas.
- Gestión Estratégica de Datos.
- Perfiles de Big Data para el primer Análisis.
- Ingeniería y Desarrollo de Sistemas de Datos.
- Extracción de Insights.
- Gestión de infraestructura.
Gestión Estratégica de Datos
Chief Data Officer (CDO)
Es el líder de los perfiles de Big Data, por lo que supervisa la gestión, aptitud y el análisis de los datos para impulsar la toma de decisiones. Se involucra desde el inicio del proyecto y es el encargado de establecer la estrategia y objetivos del proyecto.
Su nivel de responsabilidad varía en función de la compañía, pero puede llegar a tener gran poder en organizaciones donde los datos son primordiales. Finalmente, entre las herramientas que emplea podemos encontrar:
- Plataformas de gestión de datos maestros (MDM).
- Herramientas de gobierno de datos.
- Plataformas de análisis y visualización de datos.
Data Steward
De igual manera que en el caso anterior, es uno de los primeros perfiles en actuar en un proyecto. Es el responsable de gestionar la calidad, seguridad y disponibilidad de los datos empresariales, centrándose en asegurar su integridad y su cumplimiento normativo.
Trabaja en paralelo con el CDO para velar por la calidad y la correcta gestión de los datos en todo el proceso y para ello utiliza:
- Herramientas de calidad de datos.
- Plataformas de gobierno de datos.
- Sistemas de gestión de datos empresariales (EDM).
Perfiles de Big Data para el primer Análisis
Analista de Negocio
Se centra en evaluar las necesidades comerciales y los requisitos del proyecto para comprender los desafíos a los que se enfrentan y realizar recomendaciones estratégicas. Utilizan los datos para respaldar dichas decisiones y extraer insights combinándolos con sus conocimientos del negocio y con estas plataformas:
- SAS, IBM Cognos y QlikView y otras herramientas de análisis de datos y BI.
- Software de modelado de procesos de negocio (BPM).
Estadístico
Estos profesionales realizan tareas como la realización de análisis exploratorios o la construcción de modelos estadísticos complejos para predecir tendencias y patrones. Aparecen en la fase inicial del proyecto para su diseño y planificación empleando herramientas como:
- Software estadístico como SPSS, SAS y Stata.
- Lenguajes de programación como R y Python para análisis estadístico.
Ingeniería y Desarrollo de Sistemas de Datos
Arquitecto de Big Data
Diseña la arquitectura de los sistemas de Big Data del proyecto, mediante la selección de tecnologías, procesos y la configuración de la infraestructura. Todo ello para satisfacer las necesidades específicas de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.
Es uno de los perfiles de Big Data con más importancia, puesto que tienen un impacto muy significativo a la hora de trabajar los datos. Así mismo, entre el stack tecnológico que maneja destacan:
- Servicios en la nube como AWS, Google Cloud Platform y Microsoft Azure.
- Plataformas de almacenamiento y procesamiento distribuido como Hadoop, Apache Kafka y Apache HBase.
Ingeniero de Datos
A partir de las especificaciones del arquitecto, el ingeniero, también llamado Data Engineer, implementa, construye y mantiene la infraestructura para procesar grandes volúmenes de datos. Su trabajo es fundamental para la gestión eficaz de datos, pero su poder puede ser limitado comparándolo con roles orientados a la toma de decisiones.
En su día a día trabaja con tecnologías de almacenamiento de datos, sistemas de procesamiento distribuido y otras herramientas:
- Herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) como Apache NiFi y Talend.
- Bases de datos relacionales y NoSQL como MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Cassandra.
Ingeniero de Machine Learning
Este talento se dedica al desarrollo, entrenamiento y mantenimiento de modelos de aprendizaje automático para analizar datos, tomar decisiones automatizadas y desplegar de modelos predictivos. Gracias a la creciente popularidad de la IA, el Machine Learning Engineer cada vez tiene más importancia y emplea:
- Frameworks de desarrollo de modelos de machine learning como TensorFlow, Keras y scikit-learn.
- Plataformas de automatización de ML como MLflow y Kubeflow.
Perfiles de Big Data para la extracción de Insights
Data Analysts
Los analistas de datos se limitan a resolver los problemas y preguntas planteadas por su empresa. Exploran, recopilan, limpian y analizan los datos de los que dispone la organización para identificar correlaciones y descubrir tendencias o patrones.
También identifican los problemas de calidad de los datos y aplican nuevas métricas para comprender mejor la evolución de la actividad. Trabajan justo antes de que intervengan los científicos de datos (data scientist), utilizando herramientas de análisis estadístico y visualización de datos para comunicar sus descubrimientos.
- Herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI y matplotlib.
- Lenguajes de consulta y manipulación de datos como SQL o de programación como Python y R.
Data Scientist
Una vez establecida la comprensión inicial del problema y las oportunidades, aparecen los científicos de datos para llevar el análisis al siguiente nivel. Estos extraen insights del conjunto de datos mediante la interpretación y análisis avanzados, y a partir de ellos, proporcionarán recomendaciones a la empresa. Suelen tener habilidades en programación, estadística, aprendizaje automático y análisis de datos.
- Python, R y Scala.
- Herramientas de aprendizaje automático y análisis estadístico como TensorFlow, scikit-learn y PyTorch.
- Plataformas de computación distribuida como Apache Spark.
Gestión de infraestructura
Ingeniero de Visualización de Datos
Entra en la etapa final para diseñar y desarrollar visualizaciones interactivas que presenten los insights obtenidos de manera clara y comprensible. En resumen, comunica los resultados del análisis mediante gráficos, tablas y dashboards interactivos.
- Herramientas de diseño y creación de visualizaciones como D3.js y Adobe Illustrator.
- Plataformas de desarrollo de aplicaciones web como React.js y AngularJS.
Administrador de Sistemas (System Administrator)
Es vital para realizar un mantenimiento adecuado de la infraestructura de IT del proyecto. Aparece desde el inicio hasta la implementación, optimización y el mantenimiento continuo.
De la misma manera, influye directamente en la seguridad y disponibilidad de los datos, por lo que su puesto tiene importancia crítica. Por ejemplo:
- Administra sistemas operativos (Linux, Windows).
- Virtualización (VMware, Hyper-V).
- Contenedores (Docker, Kubernetes).
- Almacenamiento (NAS, SAN, HDFS), redes, monitoreo (Nagios, Prometheus) y seguridad.
- Gestiona servicios en la nube (AWS, Azure, GCP).
Estos son solo algunos de los perfiles de Big Data más comunes, pero existen muchos profesionales pueden tener habilidades que abarcan múltiples roles. Además, como se trata de un sector constante evolución, irán surgiendo nuevos profesionales especializados a medida que las tecnologías y las necesidades empresariales cambian. Si estás pensando en contar con talento de esta índole, podemos facilitarte los expertos que necesitas.
