Introducción
En el sector tecnológico, cada vez es más habitual encontrar ofertas de empleo que buscan perfiles relacionados con la gestión de grandes volúmenes de datos. Y es que el Big Data es considerado una de las grandes apuestas de futuro tanto para empresas que quieren adoptar una estrategia Data Driven, como para profesionales que buscan adentrarse en este sector.
Y es que no hay más que echar un vistazo a los principales portales de búsqueda de empleo para comprobar que los puestos relacionados con el Big Data y la Inteligencia Artificial son los más demandados por las 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 dentro de un proyecto de Big Data.
Ingeniero de datos
Podríamos definir al data engineer como el primer eslabón de la cadena en el proceso de gestión de grandes volúmenes 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 tanto en el desarrollo de sistemas de almacenamiento de datos (Data Lake y Data Warehouse) como en el de aplicaciones en tiempo real. Y, por otro lado, también se encargan de la construcción de pipelines, automatización de importaciones, exportaciones y transformaciones de datos mediante orquestadores.
Científico de datos
El data scientist se podría definir como la figura que se encarga de “traducir” los datos ya tratados y procesados por el data engineer y convertirlos en información útil para la toma de decisiones en la empresa.
Las habilidades destacadas de este perfil son sus conocimientos de estadística clásica y modelos matemáticos, así como de 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 con los que desarrollar soluciones basadas en el aprendizaje automático que permitan convertir esos grandes conjuntos de datos en información valiosa.
Analista de datos
El data analyst sería una figura intermedia entre el ingeniero y el científico de datos, pues su misión principal es la de participar en el análisis de los datos ya transformados por el data engineer, mientras 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 eso, es un perfil que ha de tener conocimientos de marketing estratégico para que sea 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 y especialmente demandada en contextos de planificación estratégica y desarrollo de acciones.
Conclusión
La digitalización de los procesos para hacer frente a la gestión de los grandes volúmenes de datos que manejan las empresas en la actualidad, se ha convertido en una prioridad para aquellas organizaciones que buscan adoptar un enfoque o estrategia Data Driven.
Esto ha traído consigo una mayor demanda de perfiles profesionales cada vez más especializados y vinculados a las tecnologías Big Data. Pero, ¿qué nos depara el futuro? Tal y como señala un reciente estudio de la consultora Deloitte, para 2030, sería necesario triplicar el número de profesionales de las TIC en nuestro país para cumplir con los objetivos de la Década Digital Europea.
Por lo tanto, a corto plazo, seguirá creciendo la demanda de figuras como los ingenieros, científicos y analistas de datos, pero también se precisarán otro tipo de perfiles como especialistas en ciberseguridad, desarrolladores del metatarso o expertos en tecnología Blockchain.
