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La irrupción del Big Data ha transformado el papel de los analistas de negocio. En sólo unos años, la demanda de estos nuevos científicos de datos se ha disparado y Gartner estima que en el futuro será un puesto estratégico muy requerido, si bien todavía hay una gran confusión sobre el perfil de estos profesionales.
En efecto, su preparación y competencias específicas son objeto de debate, una confusión a la que ha contribuido especialmente la diversidad misma de las organizaciones que requieren sus servicios, -desde las empresas de marketing o tecnológicas hasta los servicios financieros, el sector del turismo o, por ejemplo, las instituciones públicas-, así como la novedad y amplitud del fenómeno de los grandes datos.
¿Pero, qué significa ser experto en Big Data? En este clima de falta de consenso, la tan traída y llevada pregunta tiene distintas respuestas pero, de forma básica, puede afirmarse que ser un especialista en Big Data significa abordar el estudio de los datos de nuevas maneras para conseguir darles sentido con el fin de descubrir tendencias, predecir resultados, hacer análisis del ROI (Return on Investment) y, en suma, guiar las decisiones clave de la organización.
Atrás quedó el concepto de analista de datos tradicional, de perfil limitado, pero al fin y al cabo adaptado a las necesidades de antaño, fundamentalmente orientadas a recabar la información y ofrecerla. Ahora, el paradigma ha cambiado, pero también es cierto que el análisis de datos buscado es "un concepto flexible", que admite perfiles profesionales muy distintos, según Mark Bregman, director de tecnología de la empresa estadounidense Neustar, un proveedor de información y análisis en tiempo real.
"Los científicos de datos pueden salir de cualquier campo, ya que no es una disciplina de una sola dimensión. Un buen científico de datos es alguien que tiene las herramientas adecuadas (matemáticas, programación, pensamiento crítico), es autosuficiente (no necesita otra persona para poner en práctica sus ideas) y logra aplicar sus habilidades en contextos concretos. Esto es lo que busca el mercado.", concluye el experto.
La definición de Bregman, esa que demanda el mercado, podría ser en realidad una quimera con buenas dosis de utopía, de acuerdo con Michael Wu, científico de datos de Lithium Technologies. A su juicio, se necesitan varios expertos para formar un equipo eficiente que sume todas las habilidades necesarias (idealmente, un ingeniero de datos, un analista de aprendizaje y un analista de negocio) y trabaje de forma conjunta para informar a los tomadores de decisiones.
"Cuando la gente dice que hay una escasez de científicos de datos significa que hay una escasez de personas con todas estas diferentes habilidades", apunta Wu, por lo que el problema sería que las empresas buscan un ideal que no existe, a un superhombre de perfil renacentista imposible de encontrar.
Esa especialización de roles no obsta para que la orientación de estos profesionales sea holística y tenga una serie de rasgos comunes. Anjul Bhambhri, vicepresidente de productos Big Data de IBM subraya esta característica en los nuevos científicos de datos cuando afirma que han de ser "curiosos, observar los datos y detectar tendencias. Es casi como una persona del Renacimiento que realmente quiere aprender y lograr un cambio en una organización ".
Ya sea mediante un trabajo conjunto o individual, analizar el Big Data significa:
Tener habilidades predictivas en el análisis de la información y lograr extraer valor.
Analizar datos de orígenes dispares para darles un sentido, encontrar su lado oculto.
Ser curioso, hacerse preguntas, observar los datos desde distintos ángulos.
Sus objetivos son detectar tendencias y proporcionar una ventaja competitiva.
Conocer las tecnologías disponibles y saber adaptarlas a las necesidades de la empresa.
Junto a la gran demanda de científicos de datos que se espera en los próximos años, el desafío será aprender a identificar el talento y a establecer un perfil o perfiles adecuados. Lejos de parecer un mago o un superhombre, su preparación y talento deberá responder a las necesidades de la organización, donde habrán de demostrar su talento y dominio del Big Data.
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