Según la revista Forbes, 2016 es el año del analista de datos. En el prestigioso magazine online lo sitúan por delante en importancia incluso que el científico de datos, dado su buen nivel de conocimiento de análisis predictivo y del negocio. Señalan, además, que según la Oficina de Estadísticas de Empleo de Estados Unidos, el mercado de trabajo para diversas disciplinas dentro del análisis de datos está creciendo a un 27% al año, muy por encima de la media nacional el crecimiento del empleo, que es un 11%.
La rutina de un analista de datos: del análisis predictivo a la experimentación con bases de datos relacionales
En su día a día, los analistas de datos se ocupan de recopilar, procesar y llevar a cabo el análisis estadístico de los datos que contienen valor para el negocio. pese a que su conjunto de habilidades puede no ser tan avanzado como el de un científico de datos en el plano puramente técnico (limitaciones que tienen que ver con la innovación en materia de algoritmos, principalmente), su función dentro de la empresa es muy similar ya que ambos perfiles se ocupan de responder a cuestiones lanzadas por los usuarios de negocio y resolver problemas que hacen referencia al presente y futuro de la organización.
Las responsabilidades de un profesional de este tipo varían bastante dependiendo de su nivel de experiencia. Entre sus funciones más comunes destacan:
- Trabajo colaborativo con científicos de datos, equipos de TI o roles a nivel de gestión para fijar las metas organizacionales.
- Limpieza de datos para descartar información irrelevante.
- Análisis e interpretación de los datos utilizando procedimientos estadísticos estándar.
- Identificación de tendencias, correlaciones y patrones en conjuntos de datos complejos.
- Detección de nuevas oportunidades para la mejora de procesos a través del uso de técnicas de análisis predictivo.
- Alimentar al nivel ejecutivo de datos precisos y actualizados y visualizaciones claras para apoyar su gestión.
- Diseño, creación y mantenimiento de bases de datos relacionales y sistemas de datos.
Para muchos los analistas de datos son un escalón previo al nivel de data scientist, aunque en la práctica, para muchas organizaciones juegan un rol equivalente.
Créditos fotográficos: istock ALLVISIONN
Expertos en análisis predictivo y big data
Tal y como revela el último informe de Adecco "Los más buscados 2016", el perfil profesional más demandado en España dentro del sector IT es el de un especialista en Big Data y experto en análisis de datos. Este tipo de candidatos deberán aportar una formación a nivel de Ingeniería Superior o Licenciatura en Matemáticas. Es conveniente que acrediten una preparación complementaria en gobierno de datos, análisis predictivo, gestión de datos o arquitectura de datos.
Preferiblemente, se debe tratar de profesionales con experiencia en su área que hayan tenido contacto con gestión de datos maestros, de la calidad de los datos, cloud, PMP o ITIL V3, entre otros. Es necesario que hayan participado en proyectos con Hadoop, SQL Server y Big Data. Por supuesto, la creatividad, orientación a la resolución de problemas, proactividad, capacidad para la gestión de equipos y administración de proyectos y las habilidades comunicacionales también serán valoradas.
La retribución percibida por este tipo de candidatos una vez incorporados a su puesto oscilará entre los 50.000 y 60.000 euros, una cantidad que sorprende por ser inferior a la de una profesión menos demandada, los expertos en seguridad de la información, cuyos salarios son, por lo general, superiores a los 60.000 euros de entrada y pueden alcanzar los 90.000.
En Estados Unidos, donde ya trabajan entre 4 y 6 millones de analistas de datos o expertos en analítica predictiva, los salarios son significativamente superiores, comenzando con 75.000 dólares al principio de su carrera. Cifra que escala de forma bastante rápida, a la vez que aumenta la experiencia profesional.
Algo más que talento: lo que necesita el análisis predictivo
La demanda de expertos en este área está constatando la inminente llegada de un vacío de talento, que obligará a los negocios a buscar sus propias respuestas de formas alternativas. Este hecho impulsa el concepto de análisis predictivo en modalidad de autoservicio, que necesita del apoyo tecnológico para convertirse en una opción real.
Los proveedores de servicios, conscientes de que las organizaciones necesitan alimentarse de datos a un ritmo creciente y que requieren métodos para extraer el valor que en ellos se contiene de forma rápida y fiable, preparan nuevas herramientas que harán posible que los usuarios de negocio interactúen con las capacidades analíticas a un nivel elevadísimo y sin necesidad de contar con el apoyo de un científico de datos o analista de datos. La independencia usuaria confirmará la tendencia que se venía comprobando y terminará de liberar al Departamento de IT de una carga importante de trabajo. Esto permitirá que los perfiles más especializados de las compañías puedan ocuparse de asuntos de importancia estratégica, sin que ello suponga la formación de cuellos de botella en el ámbito operacional.
Se trata de un hito importante, que coincide con la ampliación del mercado para este tipo de análisis avanzado, ya que cada función en una organización puede beneficiarse del valor de la inversión en análisis predictivo para mejorar su rendimiento. desde el marketing hasta las finanzas, del área de I+D al servicio postventa.
La demanda de predicción supera ampliamente el número de científicos de datos y, por eso, las empresas necesitan encontrar nuevas formas de combinar el talento de sus analistas de datos con la visión de negocio de los usuarios de empresa que, con las herramientas adecuadas pueden lograr mejorar su rendimiento y asegurar la provisión de conocimiento que el BI necesita y del que el nivel gerencial se nutre para la toma de acción.
