Las empresas en la actualidad tienen presencia digital, por lo que todas necesitan de un profesional que les ayude a usar la tecnología a su favor y manejar grandes volúmenes de datos para gestionar las bases de datos de Big Data. Por eso, muchos se preguntan qué es un big data analyst, cómo se forma y qué hace. En este post conocerás todos los detalles.

¿Qué es un big data analyst?

Es la persona que se encarga de manejar el proceso de recopilación, clasificación e interpretación de datos masivos en una empresa.

El objetivo es conocer las perspectivas que favorecen a la organización, comprender el comportamiento del cliente, predecir las posibles tendencias y mejorar la toma de decisiones. Eso se consigue por medio de una serie de herramientas tecnológicas, como la inteligencia artificial.

Los informes que realiza el big data analytics facilitan la compresión de los cambios que exigen los mercados de forma inmediata y a futuro. Además, esa misma información se puede utilizar con varios propósitos. Así se aprovecha las diferentes formas de automatizar el conocimiento y los procesos.

¿Por qué se les llama big data analyst?

El nombre de este perfil laboral se origina por el manejo de grandes cantidades de datos que se deben analizar para obtener la información importante. Debe formarse en big data y data analytics.

Estos analistas de datos deben manejar las 5 V: volumen, velocidad, veracidad, variedad y valor de los datos.

¿Cuánto gana un big data analytics?

En Europa suele ubicarse entre 25 mil a 50 mil euros al año, llegando a 100 mil euros para los Senior Big Data Analyst que trabajan en Big Tech.

En Estados Unidos el salario es mayor, pudiendo alcanzar 160 mil dólares.

¿Qué características debe poseer un big data analytics?

Aunque la destreza analítica del profesional sea muy buena, es indispensable que desarrolle sus habilidades en estadísticas y matemática. Eso permitirá que el proceso sea más meticuloso y podrá asegurarse de que descartará la información innecesaria y que la clasificación de los grupos será eficaz.

Además, como en otros casos el trabajo en equipo es fundamental para lograr alcanzar los objetivos deseados, se espera que trabajen con los departamentos de Business Intelligence y Data Science.

También es indispensable que sea capaz de elaborar informes en cualquier momento para los distintos departamentos. Por eso, se debe caracterizar por tener una comunicación efectiva, puesto que su objetivo es que cualquier trabajador entienda lo que pasa en la empresa. Así, cada uno sabrá cómo puede colaborar a mejorar el crecimiento de la organización.

Es común que este profesional sea innovador y promueva el cambio. Para eso es necesario que se destaque por su curiosidad en conocer lo que hay detrás de los datos que recopila. Esos descubrimientos dan pie a que la organización oriente sus acciones hacia las nuevas tendencias en el mercado y se mantenga con un gran competidor.

¿Cómo se forma un data analytics?

Existen distintas maneras de adquirir el conocimiento académico y práctico en el análisis de datos. Sin embargo, muchas personas interesadas desconocen a dónde pueden acudir.

En ESEID Business school hemos desarrollado un Máster para que cualquier profesional se pueda desarrollar sin tener conocimientos previos:

¿Cuál es la educación adecuada para ser un data analytics?

Cualquier profesional se puede formar en skills analíticos, con conocimientos como: Matemáticas, Informática, Estadística, Finanzas, Economía,  Administración de Empresas, Marketing, Periodismo o Derecho.

¿Cómo prepararte para obtener un empleo de data analytics?

Formarse es el mejor consejo, y elegir un máster de calidad y práctico es clave. Necesitas tener conocimientos de programación en SQL, R y Python. Y conocimiento de herramientas de visualización como Power BI, Tableau, Microstrategy, Looker o Qlik.

La mejor manera de demostrar tus conocimientos:

• Crea un portafolio interesante: crea casos reales para mostrar tu trabajo. Puedes utilizar fuentes abiertas de datos como Kaggle y participar en las competiciones.
• Aumenta tu experiencia laboral: las primeras oportunidades siempre cuestan más. Comenzar con unas prácticas o participando en proyectos de manera voluntaria te puede abrir la puerta al mercado laboral.
• Hazte visible en LinkedIn: crea tu perfil, añade las habilidades, experiencia laboral y académica. Y crea una red de networking potente participando en grupos especializados en datos.

¿Qué hace un big data analytics?

Un analista de datos debe ser capaz de:

• Recoger los datos.
• Limpiar la información, eliminado el ruido y asegurar la calidad de los datos.
• Elaborar, estructurar, agrupar y relacionar la información.
• Analizar las tendencias o patrones y dar guía en la toma de decisiones con respuestas acertadas a los problemas.
• Comunicar las conclusiones con gráficos y tablas que sean comprensibles por cualquier trabajador.

¿Qué tipo de análisis hace un data analytics?

Dependiendo de las funciones y de la empresa, este profesional tiene la capacidad de formular varios tipos de análisis. Entre estos se encuentran:

• Descriptivo: se presenta la información de una manera fácil de entender, con gráficos, patrones y una visión general de la situación.
• Diagnóstico: explicación de las razones que originaron el problema y las medidas que evitarán que vuelva a surgir.
• Predictivo: estudio sobre datos presentes y pasados que sirven de base para una previsión. La inteligencia artificial, la minería de datos y el aprendizaje automático son muy utilizados.
• Prescriptivo: suministra una serie de alternativas que resolverán un problema futuro. Se apoya en la inteligencia artificial, en la recolección de datos y en el análisis de riesgo.

¿Cuáles son las herramientas tecnológicas que utiliza un big data analytics?

Gracias a los avances tecnológicos en el mundo digital, el profesional del análisis cuenta con diferentes herramientas que facilitan su labor, porque al tener un software intuitivo, pueden comenzar a manejarlas con poca experiencia hasta hacerse un experto. Y el tiempo que se invierte en cada tarea se minimiza.

Veamos algunas de ellas.

• Spark: es un motor analítico con un procesador de información a gran escala, que incluye streaming, SQL, aprendizaje instintivo y elaborador de gráficos en tiempo real.
• Hadoop: es un software de código abierto que utiliza modelos de programación sencillos con los que se almacena, procesa y distribuyen grandes cantidades de información.
• Programa de integración de datos: es un software que recopila los datos de distintas fuentes con el objetivo de conseguir una vista unificada. Eso le logra con plataformas como: Apache, MongoDB, Amazon EMR y Hadoop.
• Herramientas de análisis de flujos: es un sistema que filtra, analiza y agrega la información que se almacena en otros formatos y plataformas. Además, le facilita al usuario tener cierto control en la forma en la que se ejecutan y estudian los registros, variables u otros aspectos del sistema.
• Almacenamiento distribuido: es una base de datos que permite el acceso a la información a toda hora, en cualquier lugar y a una cantidad de personas restringidas. Además, tiene la capacidad de detectar información corrupta.
• Software y hardware de análisis predictivo: son los sistemas que mediante el uso de algoritmos escogen de forma inteligente los datos más importantes. Estos ayudarán a pronosticar los fraudes o resultados a futuro. Además, permiten las evaluaciones de riesgo y las estrategias de marketing.
• Base de datos NoSQL: es un gestor de datos no estructurados
• Depósitos de información: es donde se guardan grandes cantidades de datos de diferentes fuentes, mediante esquemas prestablecidos.
• Herramientas de minerías: son programas que se destinan a la búsqueda de grandes cantidades de datos estructurados o no.

¿Por qué los data analytics son tan demandados por las empresas?

La competencia en el mercado es cada vez mayor, y las empresas buscan la ventaja competitiva mediante el análisis de datos. Un buen big data analyst puede encontrar insights poderosos y el equipo directivo tomar las decisiones correctas antes que la competencia.

Veamos los aspectos más importantes:

Distinguir las oportunidades innovadoras

El mundo comercial es muy cambiante tanto en lo referente a lo que más se solicita, como en los procesos de producción. Es por eso que reducir los costos siempre forma parte primordial de los objetivos de las organizaciones.

Un data analytics, facilita esa acción cuando detecta cuáles son las tendencias más demandadas en el sector y las adapta a la empresa. De esa manera, no se desperdicia tiempo ni dinero en inversiones poco rentables.

Mejorar los servicios o productos

El data analytics estudia el comportamiento de las ventas y los consumidores, por medio de las redes sociales, las plataformas de contenido o las páginas web. Así logra interpretar el patrón de consumo y las necesidades del cliente. De ese modo, consigue que el servicio ofertado sea más personalizado. Incluso tienen la capacidad de prever los requerimientos futuros con más prontitud.

Formular soluciones a los conflictos

Cuando se recopila la información sobre el trabajo de la empresa, se perciben las fallas que hay en el proceso productivo. El hecho de que el data analytics los detecte a tiempo, le da la oportunidad al departamento correspondiente de tomar las acciones correctivas.

De lo contrario, se afecta el desempeño del talento humano, disminuye la efectividad y aumenta el problema. Asimismo, con base a su experiencia puede proponer alternativas que ayuden a corregir los errores y facilitar la toma de decisiones. De ese modo, se usaría un método seguro y veraz.

Promover la calidad y confiabilidad de los datos

Hay dos tipos de informaciones que las empresas deben proteger y asegurarse del origen. Una de ellas, son los datos que recopilan sobre el proceso productivo, el impacto del servicio, la receptividad del consumidor y el movimiento de las ventas. Si la fuente no es confiable, no será de utilidad, puesto que se estará trabajando sobre nada.

La otra es, la información personal de los clientes y de la misma empresa. Debido a los avances tecnológicos, todas las organizaciones se exponen a que hackeen los sistemas privados, con el fin de comprometer la privacidad y hasta de estafar a los agraviados. Por eso, las fuentes de información necesitan ser confiables.

Aumentar la producción

Cuando un data analytics logra unificar todos los datos que recopila, convertir los datos en información y después en conocimiento.  Se produce el desarrollo de los productos, la toma de decisiones acertadas, las estrategias de marketing efectivas y una ventaja considerable con los competidores.