Cada vez es más habitual ver ofertas de empleo solicitando perfiles con conocimientos en gestión de grandes volúmenes de datos. En gran parte, se debe al auge del Big Data como una de las grandes apuestas para el futuro. Y no sólo para empresas que quieren adoptar una estrategia Data Driven. También, para un gran número profesionales que buscan adentrarse en el sector.
Con sólo echar un vistazo a los principales portales de búsqueda de empleo, podemos comprobar que los puestos relacionados con Big Data e Inteligencia Artificial son los más demandados por empresas y head-hunters.
A menudo es difícil saber cuál es la diferencia entre un analista, un ingeniero y un científico de datos. Los tres perfiles trabajan con datos, pero lo hacen de forma diferente. A continuación, analizaremos cada uno de ellos para conocer sus habilidades y cuáles son las funciones que realizan.
Qué es y qué hace un ingeniero de datos
Podríamos definir al data engineer como el primer eslabón de la cadena en el proceso de gestión de datos. Su tarea principal es la de tratar, procesar y transformar los datos en origen (en estado bruto) para que sean posteriormente analizados por el data scientist.
El perfil de ingeniero de datos está especializado en la orquestación de procesos, la gestión de bases de datos y la arquitectura de software. Además, tienen altos conocimientos de lenguajes de programación como Java, Scala o Python.
En Damavis, contamos con un equipo de ingeniería de datos que trabaja con tecnologías que abarcan desde el almacenamiento de datos hasta aplicaciones en tiempo real. Por otro lado, se encargan de la construcción de pipelines, automatización de importaciones, exportaciones y transformaciones de datos mediante orquestadores.
El perfil del Científico de datos en Big Data
El data scientist es la figura que se encarga de “traducir” los datos ya tratados y procesados por el data engineer. Su misión es la de convertirlos en información útil para la toma de decisiones en la empresa.
Las habilidades destacadas de este perfil son diversas. Desde conocimientos de estadística clásica y modelos matemáticos hasta lenguajes de programación, entre ellos, Python y SQL. Por otro lado, cuenta con experiencia en sistemas de control de versiones, metodologías ágiles de desarrollo y posee nociones del ecosistema Hadoop.
El equipo de ciencia de datos de Damavis se encarga, entre otras funciones, de resolver problemas de inferencia, clusterización o predicción a través del entrenamiento de modelos estadísticos. El objetivo es desarrollar soluciones basadas en el aprendizaje automático que conviertan esos grandes conjuntos de datos en información valiosa.
Qué es un analista de datos y qué hace
El data analyst es una figura intermedia entre el ingeniero y el científico de datos. Su misión principal es la de participar en el análisis de los datos ya transformados por el data engineer. Mientras tanto, recogen las necesidades del cliente y evalúan el estado del mercado para transmitir esta información al científico de datos.
Una de las principales características del analista de datos es su visión de negocio y mercadotecnia. Por este motivo, es un perfil que ha de tener conocimientos de marketing estratégico. De esta forma, será capaz de interpretar los datos y la información para la adecuada toma de decisiones en la empresa.
En el seno de las empresas, la figura de los data analysts se ha vuelto una pieza imprescindible. Es especialmente demandada en contextos de planificación estratégica y desarrollo de acciones.
Evolución de los perfiles Big Data en el tiempo
Originariamente, este post fue escrito en 2022. Sin embargo, sigue estando vigente a día de hoy ya que las características fundamentales de los perfiles no han variado. No obstante, añadiremos esta breve actualización en 2026 para dar unas pinceladas de cómo han ido evolucionando.
En los últimos años, hemos visto cómo los avances en Inteligencia Artificial son cada vez más significativos. Especialmente, en el campo de la IA generativa, donde surgen modelos cada vez más potentes capaces de realizar cosas increíbles.
En este sentido, la ingeniería, ciencia y análisis de datos seguirán siendo profesiones muy seguras y prolíficas durante los próximos años. Además, cada vez es más común la apuesta por integrar herramientas de IA generativa en el entorno empresarial.
Los roles de proyectos de Big Data han experimentado un gran impulso y una profunda transformación con la madurez de la IA.
- Ahora, los ingenieros de datos ponen su foco en la gestión de datos en tiempo real, la automatización de la etapa de procesamiento y la estabilidad de la infraestructura IA.
- Por su parte, los científicos de datos orientan su trabajo hacia la interpretabilidad de modelos complejos y la integración de la IA en entornos empresariales.
- En cuanto al analista de datos, sigue necesitando centrarse en la interpretación de los insights, vigilar el contexto y orientar la estrategia comercial.
Conclusión
La digitalización de los procesos para hacer frente al Big Data se ha convertido en una prioridad. Sobre todo, para aquellas organizaciones que buscan adoptar un enfoque o estrategia Data Driven.
Por lo tanto, a corto plazo, seguirá creciendo la demanda de figuras como los ingenieros, científicos y analistas de datos. No obstante, en el futuro también se precisarán otro tipo de perfiles. Entre ellos, especialistas en ciberseguridad, desarrolladores del metaverso o expertos en tecnología Blockchain.
Hasta aquí el post de hoy. Si te ha parecido interesante, te animamos a visitar otros artículos similares a este de la categoría Damavis. No olvides compartirlo con todos tus contactos y darnos tu opinión en nuestras redes sociales. ¡Hasta pronto!
