Anatomía de un experto en Big Data: ¿cómo es el perfil de este nuevo profesional?

Según un reciente estudio conjunto de PwC y BHEF titulado “Investing in America’s data science and analytics talent: The case for action” (Invirtiendo en el talento científico y de analítica de datos en Estados Unidos: La necesidad de tomar medidas), en las organizaciones es preciso desbloquear el valor de los datos. Y para ello hay que disponer de unos conocimientos que por desgracia se carece en las empresas. De hecho, se estima que para el 2020 exista en EEUU una demanda de nada menos que 2,72 millones de ofertas de trabajo en el área de ciencia y analítica de datos. Pero, ¿cómo es el perfil de este experto en Big Data?

Cuando se observa el talento que proviene de los institutos y universidades estadounidenses, actualmente muy pocos tienen las habilidades que precisamente están buscando los empleadores. Y seguramente está ocurriendo lo mismo en nuestro país.

Según resultados del I Estudio sobre el estado de digitalización de las empresas y Administraciones Públicas españolas realizado por el Observatorio Vodafone de la Empresa, son varios los frenos para la digitalización de las empresas y entre ellos también la falta de profesionales cualificados.

El área de Big Data no es en absoluto prioritaria para un 50% de la gran empresa. Tampoco lo es para el 46% de las pymes. Lo que demuestra el gran desconocimiento de lo que puede realmente suponer ese aprovechamiento del dato para mejorar la productividad y la eficiencia de los negocios. El valor del dato es un fenómeno que todavía está por explotar en todo su potencial.

Sacar todo el potencial a los datos; es decir, ser un experto en Big Data, requiere un enfoque diverso y multidisciplinar para resolver problemas, combinando la ciencia de los datos y las habilidades analíticas con la experiencia funcional y de la industria, con creatividad y liderazgo. Eso es lo que nos indica Michael Fenlon, el CPO (Chief People Officer) de PwC en su introducción al mencionado estudio.

Experto en Big Data: fundamental para un número creciente de empresas

Un marketer moderno, el nuevo profesional de recursos humanos, el responsable de finanzas y contabilidad. A los profesionales del siglo XXI se les empieza a exigir ser capaces de autogestionar los datos y controlar potentes herramientas analíticas. Los trabajos relacionados con las ciencias de los datos están en auge, desde analistas hasta ingenieros, o científicos capaces de crear modelos de datos con los que es posible predecir lo que va a suceder o incluso prescriben lo que debería suceder.

Según el estudio de PwC sobre lo que nos espera para el 2020 estas son las cifras más destacadas:

• El 59% de los empleadores exigirán a los responsables financieros habilidades en la analítica de datos.
• El 51% lo hará con los responsables de marketing y ventas.
• El 49% a los ejecutivos.
• El 48% a los directores de operaciones.

A día de hoy, el perfil del CDO (Chief Data Officer) se ha convertido en uno de los principales ejecutivos de las organizaciones, responsable de la estrategia vinculada a los datos y la información, que abarca desde la seguridad, el gobierno, su control y la explotación de los mismos para aprovecharlos como una ventaja competitiva.

Experto en Big Data: ¿Cómo es este nuevo perfil profesional?

Los profesionales de la nueva empresa transformada digitalmente y con interés en el valor de los datos se categorizan en siete perfiles clave que vienen referenciados en este post del Centro Tecnológico de Cataluña. Entre los que se incluyen el CDO antes mencionado, los científicos de datos, el ingeniero de datos, el administrador, el analista, y cómo no… el artista que es capaz de crear gráficos, infografías y demás herramientas visuales. Porque no se trata sólo de analizar. También hay que saber mostrar esos datos de una forma sencilla a cada una de nuestras audiencias.

¿Qué debo indicar en la oferta laboral o incidir en la entrevista de trabajo? Pues hay que valorar habilidades en soluciones de Business Intelligence, soluciones de negocio, soluciones cloud, modelado de datos, visualización, machine learning, ETL (extracción, transformación y carga de datos), herramientas de desarrollo, SQL (y no SQL), Data Mining, Data Warehousing, software de estadística… Todo depende del puesto a cubrir entre los múltiples de esta generación de profesionales que sí o sí deberán formar parte de la plantilla.

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