Profesiones con futuro y mejor pagadas: Big Data y Business Intelligence

Enviado por Ramon Alberto C..., el 10/09/2019 - 11:54

Importancia de las decisiones basadas en datos en el mundo actual de los negocios

La toma de decisiones basadas en datos no es algo nuevo en el mundo empresarial. Sin embargo, en los últimos años se ha hecho crítica por diversos motivos, entre los que se encontrarían:

  • El aumento sin precedentes del volumen de información almacenado y disponible tanto en las propias empresas como en fuentes públicas.
  • La velocidad vertiginosa a la que se producen dichos datos.
  • La diversidad de las fuentes de información, potencialmente útiles para la empresa, que trasciende de las típicas bases de datos tradicionales, entre las que se encontrarían: opiniones expresadas por los usuarios o clientes en lenguaje natural (esto es, no tabulado como un típico cuestionario), vídeos, audios… disponibles tanto en Internet (redes sociales, blogs….) como en las propias bases de datos empresariales, etc.

Por tanto, no descubrimos nada nuevo, si hablamos del interés creciente sobre Big Data en el mundo empresarial. De esta forma, las empresas están reaccionando al reto de tener una toma de decisiones más efectivas en la coyuntura anteriormente explicada.

En este contexto, una vez que la tecnología está al alcance de todas las empresas, independientemente de su tamaño (capacidad de almacenamiento, velocidad de proceso, etc.), una de las principales barreras con las que se encuentran las empresas está en la escasez de profesionales que cuenten con los conocimientos, capacidades y aptitudes necesarias que se pueden adquirir, por ejemplo estudiando un Máster en Big Data y Business Intelligence como el que se puede cursar en ENAE y con el que se pretende dar respuesta a estas necesidades, tanto a los profesionales que quieran desarrolar su carrera en este sector, como a las empresas que buscan el talento en escuelas de negocios que, por su propia naturaleza, están alineadas con las necesidades reales actuales y adaptan ágilmente su oferta formativa a las necesidades del mercado a través de Másters y Programas Ejecutivos diseñados para trasaladar el conocimiento práctico que proviene de la experiencia los profesionales en activo. 

Una medida que están tomando las empresas, principalmente dentro de sus diversos planes estratégicos bajo el marco de la transformación digital, es precisamente de dotarse de departamentos de Big Data o similares.

Sin embargo, existe bastante desconocimiento sobre los roles o cargos que debe de haber en relación con la gestión de datos. Según Cassie Kozyrkov, Chief Decision Engineer en Google Cloud en su artículo “Top 10 roles in AI and data science” en el prestigioso website KDnuggets (que es una lugar de referencia para temas relacionados con la Inteligencia Artificial, Big Data, Data Mining, Ciencia de Datos y Machine Learning) existen diversos roles principales relacionados precisamente con estas materias.

Principales roles en Inteligencia Artificial, Big Data, Data Mining, Ciencia de Datos y Machine Learning

A continuación se van a repasar los principales roles, extraídos de dicho artículo, con el ánimo de dar luz a las empresas que se encuentren en la disyuntiva de dotarse de estos nuevos departamentos:

  • Ingeniero de datos. Los datos van a ser la “materia prima” que guíe todo el proceso de toma de decisiones y este rol sería el responsable de temas tan importantes como su almacenamiento y la ingesta o aprovisionamiento de los mismos. La especialización en este puesto es especialmente crítica cuando el volumen de datos a tratar es masivo.
  • Científico de datos. Es un puesto clave encargado de extraer de los datos el conocimiento de negocio que se le requiera. El perfil de dichos trabajadores debe ser por tanto multidisciplinar incluyendo los siguientes:
    • Tecnológico: incluye conocimientos sobre bases de datos tanto SQL como No SQL, lenguajes de Ciencia de Datos (como Python y R), etc.
    • Analítico: con conocimientos Matemático-Estadísticos y de Inteligencia Artificial con especial hincapié en Machine Learning.
    • Empresarial o de negocio. Es imprescindible tener un buen conocimiento de negocio del ámbito de actuación del profesional: Marketing, Finanzas, Recursos Humanos, etc.
  • Responsable de Ciencia de Datos. En la medida que una empresa va a optar por esta transformación digital, la toma de decisiones basadas en datos va a ser ya una constante y los equipos de científicos de datos necesitan un puesto gestor que los coordine.
  • Responsable de adoptar de decisiones de negocio. Una vez procesados los datos para obtener el conocimiento oportuno, este rol se encargaría de tomar las decisiones de negocio que ponga en valor el conocimiento descubierto por el equipo de científicos de datos. Una labor importante de este responsable también consiste en monitorizar que los objetivos de negocio se están alcanzando con las decisiones adoptadas.