La entrada en vigor de GDPR ha tenido un primer impacto directo en el aumento de la demanda de especialistas en análisis de datos, hasta de un 78%, en los últimos 12 meses, según cálculos de la industria. Se buscan, sobre todo, habilidades en AWS, Python, Hadoop, Spark, Cloudera, MongoDB, Hive, Tableau y Java. Además, los roles híbridos, donde las personas tienen un conocimiento de TI más amplio en lugar de habilidades muy concretas, también están al alza.
Otras tecnologías que contribuyen a este repunte de las contrataciones son, por ejemplo, Internet of Things, robótica o CRM, áreas en pleno crecimiento que también tienen identificado un tipo de profesional muy concreto. Pero, las estadísticas más recientes confirman que Big Data sigue siendo el principal interés actual, a la vista de la evolución que experimentan los salarios que reciben sus especialistas.
Los científicos de datos constituyen otro perfil muy demandado que incluso ha ganado mayor relevancia en el momento más reciente, quizás también por influencia del citado reglamento europeo, pero también arrastrado por el interés que suscitan la inteligencia artificial o la experiencia en el aprendizaje automático de las empresas, combinadas con la escasez de candidatos con las habilidades adecuadas, claro. De hecho, se están convirtiendo en los profesionales mejor pagados en la industria de la tecnología.
Estos profesionales, apenas dispongan de seis años de experiencia, alcanzan un salario medio de 60.000 euros anuales y su demanda no deja de crecer, sobre todo en grandes entidades financieras o gigantes industriales. Las empresas los contratan para saber qué productos o servicios concretos demandan sus clientes y ofrecerles alternativas ajustadas a sus gustos y preferencias.
Saber qué, cuándo, dónde y cómo adquieren sus productos, identificar a los pacientes de un centro hospitalario con mayor riesgo de readmisión o simplemente aprovechar los enormes volúmenes de datos que una organización atesora, para mejorar su gestión, son motivos que explican esta realidad.
Lo cierto es que la analítica predictiva comienza a tomar impulso en muchos negocios, para ajustar su producción, provisión y prestación de servicios a la demanda futura, prestar un mejor trato al cliente y adelantarse, incluso, a sus necesidades.
Optar por esta estrategia permite obtener grandes beneficios, primero operativos y luego competitivos. La mejora en los procesos internos resulta bastante obvia, pero otro elemento a tener en cuenta es que muchos competidores aún no han adoptado y aprovechado plenamente estas tecnologías, lo que reporta a los early adopters un impulso inmediato a sus planes.
Pero, esta potente oportunidad no debe nublar el juicio de las organizaciones y adoptar tecnología de análisis para que sus técnicos “jueguen” a describir escenarios futuristas. La verdadera oportunidad reside en crear grupos multidisciplinares, en los que se integren científicos de datos, con especialistas en el negocio o los procesos, que ofrezcan una visión más completa de la realidad de la compañía, sus retos competitivos y el entorno comercial.
Científicos de datos que entiendan el negocio, sus prácticas habituales, las exigencias de los clientes, su evolución, y las condiciones competitivas del sector concreto.
Con estos datos y una buena implementación de herramientas de análisis y Big Data es posible mejorar la experiencia de los clientes, alinear los procesos internos y los recursos técnicos y humanos con la nueva realidad comercial y con su comportamiento futuro.
