Por muy de moda que esté, lo cierto es que tener experiencia en esta materia no es una vía rápida, pero sí implica una buena apuesta por una profesión que está en alza y seguirá estándolo en el futuro. La gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos requiere una buena base en matemáticas y conocimientos en estadística, además de en distintos lenguajes de programación. Si a esto le añades competencias en inteligencia artificial y en negocios, tu perfil será de lo más completo y deseado.
Si crees que este es tu campo, déjate aconsejar por los y las que más saben en esto para que te guíen en la manera más adecuada de alcanzar este objetivo. Encontrarás una gran oferta de cursos de data science, talleres…
ENRIQUE PUERTAS
Director del Máster Universitario en Big Data Analytics de la Universidad Europea
Para trabajar como experto en Big Data hay que ser capaz de diseñar y desplegar la infraestructura necesaria para el procesamiento masivo de datos, ya sea en la nube o en servidores privados. Se requieren fuertes conocimiento de tecnologías como Hadoop, Spark, o Kafka y de Bases de Datos NoSQL. Es conveniente saber manejarse con algunos de los principales servicios en la nube: AWS (Amazon), Google Cloud, Microsoft Azure o IBM.
Además, del experto en Big Data también se espera que sea capaz de aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial, especialmente Machine Learning y Deep Learning con Redes Neuronales para crear modelos de predicción. Por último, pero no menos importante, el experto en Big Data debe ser capaz de aplicar todo lo anterior dentro de la empresa, aportando valor, lo que implica contar con habilidades de negocio.
Este tipo de expertos suelen contar con una titulación superior, en el área TIC o en matemáticas, y un máster en Big Data que les permite adquirir los skills anteriormente mencionados.
MARÍA LUISA PARODY
Universidad Loyola
Una de las mayores peculiaridades que tiene trabajar en un entorno de Big Data es que se necesita tanto un experto con conocimiento en las tecnologías propias de Big Data como a un experto en el negocio que pueda interpretar los resultados obtenidos y sacarles el máximo provecho.
Por un lado, con una buena base en matemáticas y estadística, los analistas pueden examinar los datos con exactitud. Por otro lado, el conocimiento adquirido en una ingeniería informática permite desde gestionar y administrar el sistema hasta aplicar las técnicas de inteligencia artificial existentes. Entre ellas podemos encontrar el aprendizaje automático que se utiliza para realizar predicciones y/o descubrimiento o business intelligence para transformar los datos que den valor al negocio.
SANTIAGO HERNÁNDEZ
Profesor de Marketing de la UDIMA
El Big Data se ha convertido en la mayor revolución en el ámbito profesional desde el surgimiento de Internet. La correcta gestión del dato tiene un gran impacto en absolutamente cualquier trabajo relacionado con el ámbito de la empresa y, frente a lo que se suele creer, no se requiere ser ingeniero o matemático para dedicarse a ello.
Digamos que es un campo muy amplio y que podemos comparar con la informática: de la misma manera que existen desarrolladores o ingenieros del software, existen perfiles que trabajan con programas informáticos en su día a día sin necesidad de conocer a fondo su proceso de creación: todos trabajamos con la ofimática, con plataformas de CRM o ERP. Todos debemos aprender sobre big data, pero dependiendo de las funciones que queramos desarrollar, tendremos que aprender sobre almacenamiento y gobernanza de datos, sobre lenguajes de programación para el procesamiento de información o sobre plataformas para la visualización del dato.
Si queremos trabajar en ello, mi recomendación es aprender la utilización de los principales ecosistemas del big data y centrarnos en algunos apartados relacionados con la correcta gestión del dato, ya que es muy complicado saberlo todo de un área tan específica. Lo más importante es el conocimiento del negocio y las ganas de aprender.
FABIOLA PÉREZ
CEO de Mioti
El Big Data demanda una cantidad cada vez mayor de profesionales. Debido a que este campo es relativamente nuevo, aún hay mucho que aprender.
Un profesional de Big Data debe tener como base, un don natural para la codificación, un conocimiento básico de algunos lenguajes de programación y una buena compresión de las bases de datos.
El analista y el arquitecto de datos han de sentirse cómodos usando lenguajes de programación tales como Python, Java o R; dominar frameworks como Spark, Hadoop y Kafka y aprender a escribir algoritmos de rastreo para extraer datos no estructurados de la web. Una formación de calidad debe incluir SQL, uno de los lenguajes de programación fundamentales. Esto es necesario porque la mayoría de los datos se almacenan en sistemas de bases de datos relacionales. Los ingenieros usan SQL para consultar datos; y motores SQL, como Apache Hive, para posteriormente analizarlos.
Más allá del dominio del lenguaje, otras habilidades vitales en su formación son el uso de arquitecturas de bases de datos, la comprensión del aprendizaje automático, la búsqueda de soluciones de almacenamiento y la utilización de plataformas en la nube como Amazon Web Services Y Microsoft Azure.
NÚRIA AGELL
Directora y profesora del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences
de Esade
Nuestro día a día se mueve cada vez más en entonos digitales y conectados, lo que contribuye de forma natural a que se generen grandes cantidades de datos. Pero, ¿quién puede interpretar y extraer conocimiento a partir de estos datos? La respuesta se basa en tener conocimientos previos sobre dos disciplinas clásicas: las ciencias de la computación y análisis de datos. No obstante, para conseguir ser un experto en Big Data siendo capaz, no solo de interpretar, sino también de explotar resultados de forma innovadora, a mi modo de ver, es imprescindible tener conocimientos de inteligencia artificial (IA).
Las técnicas propias de la IA nos permiten alcanzar retos más avanzados, como plantear modelos de aprendizaje automático a partir de datos, sistemas recomendadores o de visualización, sistemas con procesamiento de lenguaje natural o reconocimiento de imágenes y de voz. Por último, me parece también importante destacar una competencia fundamental en los expertos en Big Data que es la capacidad de trabajar en equipos multidisciplinares.
En cualquier proyecto de Big Data trabajamos con datos de negocio o biológicos, energéticos, ambientales, etc. y en todos estos casos es necesario que el experto sea capaz de colaborar y entender los retos de la propia disciplina y ello se consigue con buenos equipos multidisciplinares.
PASCUAL PARADA
Director Académico y de innovación de IEBS
Preparar perfiles expertos en Big Data consiste en desarrollar sus conocimientos, sus capacidades cognitivas y sus destrezas técnicas. En lo referido a conocimientos, se vuelven indispensables conceptos básicos de matemáticas y estadística que aplicar con lenguajes de programación tipo Python y R, además de un conocimiento profundo en arquitecturas que permitan capturar y almacenar el dato. Y por supuesto, conocimiento sobre los diferentes modelos de analítica descriptiva y predictiva.
En cuanto a destrezas técnicas, además de saber programar, es necesario desarrollar habilidades de aplicación en técnicas y herramientas de procesamiento paralelo de datos, así como destrezas en sistemas de almacenamiento y gestión de bases de datos. Es clave desarrollar habilidades en la aplicación del método científico para construir modelos de aprendizaje automático.
En cuanto a capacidades cognitivas, un perfil en Big Data ha de saber generar nuevo conocimiento y desarrollar habilidades de aprendizaje continuo.
CRISTINA MIQUEL GARRIDO
Presidenta en Start UC3M
El Big Data, o lo que es lo mismo, la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos que requieren un software de procesamiento más potente que los tradicionales, es un campo que ha estado en boca de todos, especialmente desde hace diez años. Como toda materia informática, el término “experto” queda lejano para la mayoría de participantes en la misma, si bien es cierto que su innegable popularidad ha atraído la atención de muchos.
Las empresas se han dado cuenta de que invertir en Big Data ya no es el futuro, sino que es una necesidad del presente, generando una demanda inmensa de unos profesionales con no muchos años de especialización. Las escuelas, centros y universidades, reconociendo esta demanda de profesionales y la oportunidad de ofrecer formación en Big Data, han aprovechado para ofertar infinitud de másteres, cursos y bootcamps al respecto.
¿Es necesario pagar mucho dinero? Probablemente no. Ninguna formación es en vano, pero si una ventaja tiene el mundo de la informática es la cantidad de opciones que existen para aprender de forma autodidacta. Además, lo más probable es que un curso de 3-6 meses no sea suficiente: por un lado deberás contar con una fuerte base matemática y será necesario seguir formándote por tu cuenta posteriormente.
El Big Data es, sin duda, uno de esos ámbitos en los que se aprende rodando, en los que el camino es largo, pero que, al haber venido para quedarse, el tiempo hará rentable el esfuerzo requerido para especializarse.
STEFANO VISINTIN
Director del Grado en Empresa y Tecnología. Facultad de Tecnología y Ciencia. Universidad Camilo José Cela (UCJC)
Desde hace algunos años, los portales analistas de empleo indican que el Big Data es el futuro. Algunas empresas, poco a poco, se han convertido en gigantes de su sector en parte gracias a su capacidad de explotar información, a través del Big Data. ¿Os suenan Amazon o Facebook?
Pero ¿qué quiere decir trabajar en el ámbito de Big Data? ¿Qué conocimientos se necesitan?
En primer lugar, hay que entender que bajo este término se agrupan un gran número de funciones distintas en la empresa y, por tanto, de diversas posiciones profesionales.
Posiblemente, tiene sentido dividirlos al menos en dos grandes familias: arquitectura de Big Data y analítica de datos.
Cuando hablamos de la velocidad de nuestro ordenador, por ejemplo al subir vídeos a Youtube, sólo se almacena alrededor de un minuto, y solo guarda en memoria, sin considerar su contenido o intentar clasificarlo o estudiarlo de alguna manera.
Los profesionales que se ocupan de gestionar, almacenar, recuperar y analizar estos flujos de información son los arquitectos de Big Data. Se trata de expertos informáticos cuya función es generar combinaciones de hardware y software para que puedan gestionarse y editarse, por ejemplo, los vídeos de Youtube.
Las personas que adivinan tus intereses a partir de los vídeos que has visto, o de los clics o likes que has pulsado, son los analistas de datos. Se trata de profesionales que se han formado en diferentes ámbitos (ingenieros, economistas, matemáticos…), todos con una fuerte base de estadística y algo de programación. En muchos casos han complementado su formación con cursos en Data Science.
JORGE CASASEMPERE
Director MDA y DAEX en ISDI
En el año 2013 Dan Ariely, profesor de Psicología y Economía Conductual de la Duke University, definió perfectamente cómo afrontábamos entonces los miedos que generaba el concepto Big Data.
Afirmó que “El Big Data es como el sexo en la adolescencia: todo el mundo habla de ello, nadie sabe realmente cómo hacerlo, todos piensan que los demás lo están haciendo, así que todos dicen que también lo hacen…”
Ocho años después, el concepto Data sigue despertando inquietudes, como muchos de los conceptos y disciplinas de la nueva era en la que llevamos inmersos desde hace décadas; esa nueva era llamada “Digital”.
Conviene tener presentes tres máximas al respecto de estas reflexiones:
- La velocidad de los cambios que vivimos a nuestro alrededor provoca inquietud y miedo. La inquietud y el miedo se combaten desde la formación, la información, el conocimiento y la acción. Formación e información para estar permanentemente actualizados con las últimas tendencias y novedades de todas las disciplinas, al tiempo que para ser capaces de mantener al día nuestras competencias, tanto en aptitudes como en actitudes y destrezas. Conocimiento y acción para llevar a la práctica real los conocimientos adquiridos y desarrollados, consiguiendo potenciar todas y cada de nuestras facetas, tanto personales como profesionales.
- Data no es para frikis. ¿Tomar decisiones sobre qué mueble compramos, teniendo en cuenta su precio, características, dimensiones… es de frikis? ¿Decidir si vamos a uno u otro destino de vacaciones, en función de gustos, actividades o intereses es de frikis?¿Contratar a una u otra persona en función de cómo sus aptitudes y actitudes se acomodan a las necesidades de la organización es de frikis? Data no es para frikis, ni para no-frikis. Es para todos. Pues todos apoyamos, y debemos apoyar, nuestras decisiones en datos.
- Al respecto de las decisiones basadas en datos. Hace tiempo hubo quien dijo que: “Desde que las organizaciones incorporaron el Dato Digital en sus procesos éstas empezaron a tomar decisiones basadas en datos”. Siempre he considerado desmesurada esa aproximación. Las organizaciones siempre hemos tomado decisiones basadas en datos (fuesen éstos analógicos o digitales), no haciéndolo sacando el dedo por la ventana y determinando por dónde soplaba el viento. Lo que es bien cierto es que en la actualidad y desde hace ya tiempo, en esta nueva era, tenemos a nuestra disposición mayor cantidad de datos, nuevas tecnologías, herramientas y procesos para gestionarlos y somos capaces de abordar proyectos que años atrás hubiesen sido sencillamente imposibles.
Vivimos una era en la que la proliferación masiva de datos, que tiene su origen tanto en las interacciones de las personas como de las cosas, favorecida además por la democratización masiva de la gestión del dato (almacenamiento, procesamiento, explotación) a bajo coste, provoca un cambio sobresaliente.
Un cambio cuantitativo ha provocado un cambio cualitativo, apareciendo nuevas interacciones, nuevos tipos de datos, nuevas tecnologías, nuevos productos y servicios y nuevos comportamientos.
En definitiva, estas son las nuevas oportunidades y retos alrededor de dato- Las organizaciones son muy conscientes de ello y se enfrentan a nuevas realidades:
- El proceso de digitalización de las empresas ha generado la demanda de perfiles nuevos, muchos de ellos relacionados con DATA.
- Un 84% de empresas se ha planteado en los últimos 4 meses acelerar la digitalización de sus procesos basada en DATA.
- La previsión de incremento de gasto en DATA para los próximos 2 años ronda el 40%.
- Casi el 90% es consciente de que Inteligencia Artificial, Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, todas ellas relacionadas con DATA, tendrán impacto directo en sus negocios.
- CDO, Data Analyst, Data Translator… La demanda de estos profesionales de DATA se ha triplicado en los últimos 2 años.
Ante la pregunta que puedes estar planteándote en estos momentos: “Y yo, ¿qué necesito para convertirme en un experto en esta materia? ¿Qué base formativa he de tener para profundizar en esta disciplina?” mi respuesta es clara: Ganas, esfuerzo y dedicación. El dato es para todos, no sólo para algunos.
En ISDI, desde nuestros programas ligados al Dato, MDA (MASTER DATA ANALYTICS) y DAEX (DATA MANAGEMENT EXECUTIVE PROGRAM), ayudamos a afrontar estos retos preparando a los profesionales del hoy que aglutinan Data y Negocio. Profesionales que ayudan a las organizaciones aportando valor y desarrollando negocio desde el Conocimiento y el Dato.
Y lo hacemos siendo conscientes de que para afrontar las nuevas realidades, y las incertidumbres que éstas generan, la mejor receta es la combinación de cuatro ingredientes complementarios: formación, información, conocimiento y acción.
