Data Scientist y otros nuevos roles derivados del Big Data
Los datos son el motor detrás de las decisiones empresariales y es aquí donde entra en juego el papel crucial del Data Scientist. Con su experiencia y conocimiento, utilizan tecnologías avanzadas para transformar los datos en información valiosa.
Descubre la importancia de los roles de Big Data y cómo pueden impactar en tu empresa. En este artículo exploramos los tres roles clave en el procesamiento y análisis de Big Data
1. Data Analyst
El data analyst es un rol generalista cuyas funciones implican extraer, procesar y agrupar los datos que han sido recopilados para su estudio avanzado y visualización, con el fin de descubrir el valor comercial de estos para su empresa.
Este rol requiere de formación en matemáticas y estadísticas aplicadas a la minería de datos y al machine learning o aprendizaje automático, debido a que el estudio y análisis avanzado de datos se hace basado en algoritmos y métodos estadísticos.
También se espera de una Data Analyst que tenga conocimientos en lenguajes de programación como R, SQL, Python, HTML, C++ y Javascript.
Teniendo en cuenta que están involucrados en el procesamiento y visualización de datos, es necesario que estén familiarizados con los sistemas que permiten llevar a cabo estas acciones, como las herramientas ETL, el concepto de Business Intelligence y análisis basados en Hadoop.
Importancia del Data Analyst
El Data Analyst aporta valor a una empresa gracias a:
- La recopilación, agrupación y clasificación de los datos para la creación de informes de utilidad estratégica que ayuden a tomar decisiones fundamentadas.
- Desarrollar y mantener bases de datos.
- Pronosticar tendencias que pueden tener un impacto en la organización.
2. Data Scientist
El Data Scientist es considerado la evolución del Data Analyst, pero a diferencia del rol anterior, este involucra la implementación y el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que ayuden a detectar patrones y a predecir resultados futuros que brinden valor comercial.
Este es un rol un poco más senior y requiere de conocimientos más profundos en estadísticas, machine learning y matemáticas, así como de los algoritmos y las operaciones de procesamiento de datos.
También requiere de habilidades de resolución de problemas y pensamiento creativo que son necesarias para diseñar, desarrollar e implementar algoritmos para la recuperación de datos.
Sus principales funciones son:
- Extracción de datos: el Data Scientist recopila todos los datos provenientes de distintas fuentes, como las páginas web, redes sociales o teléfonos móviles, además de la información que recopilan las propias organizaciones.
- Limpieza de datos: entre la enorme cantidad de datos provenientes de las diferentes fuentes, el Data Scientist tiene que elegir los que realmente puedan aportar valor según los objetivos que se persigan, depurando y eliminando aquellos datos que no sean necesarios;
- Procesamiento de datos: a través de análisis matemáticos y métodos estadísticos, el Data Scientist procesa los datos para luego interpretar los resultados, identificar patrones y tendencias y saber cómo se interrelacionan los datos entre sí. Además, puede explicar fenómenos y hacer predicciones futuras;
- Visualización de datos: la exposición de los resultados obtenidos también es parte de las funciones de este rol, que en la mayoría de los casos suele ser en forma de gráficos para que otras personas de la organización puedan entenderlos y tomar decisiones estratégicas fundamentadas por estos.
Importancia de la Data Scientist
Formas en las que un data Scientist agrega valor a los negocios:
- Identifica oportunidades al mejorar continuamente el valor derivado de los datos de la organización;
- Mejora la toma de decisiones con evidencia cuantificable: gracias a los modelos creados por la Data Scientist utilizando datos existentes que simulan una variedad de acciones potenciales, una empresa puede saber qué acciones traerán los mejores resultados comerciales;
- Probar el resultado de las decisiones: puede medir las métricas claves para saber cómo las decisiones tomadas han afectado a la organización y cuantificar su éxito.
3. Data Engineer
El Data Engineer es un rol que participa en la construcción y el diseño de la infraestructura de TI de las organizaciones. Al mismo tiempo, asegura de que el ecosistema de Big Data de la empresa funcione sin fallas, permitiendo que los Data Analyst y Data Scientist realicen su trabajo de análisis y procesamiento de datos sin ningún contratiempo.
Quienes desempeñan este rol suelen ser ingenieros informáticos y necesitan tener conocimientos en cómo funcionan las BBDD SQL. Además, se aseguran de que la información llegue correctamente al Data Scientist a través de procesos de limpieza, Data Quality y validación.
Usan tecnologías como Linux y Git para trabajar en proyectos de software, Spark y Hadoop y HDFS en cuanto a entornos; Cassandra y MongoDB en el ámbito de tecnologías NoSQL; y MapReduce como modelos computacionales.
En cuanto a lenguajes de programación, se espera que los Data Engineer tengan conocimientos en SQL, Python, Scala, C++ y SAS. Otras habilidades que no le pueden faltar a quien desempeña este rol son el conocimiento sobre herramientas ETL, las API de datos, el modelamiento de datos y las soluciones de almacenamiento.
Importancia de la Data Engineer
Un Data Engineer aporta valor a las organizaciones de estas formas:
- Refuerza la seguridad de la información y protege a la empresa de ciberataques;
- Reúne los datos en un solo lugar a través de herramientas de integración de datos;
- Mejora los sistemas existentes para la gestión de datos mediante la integración de nuevas tecnologías;
- Desarrolla componentes de software y aplicaciones de análisis personalizadas.
El rol de Data Scientist y los demás roles derivados del Big Data son de gran importancia para las empresas modernas, como vimos a lo largo del artículo, estos profesionales pueden ayudar a mejorar la toma de decisiones en las empresas y los resultados de las mismas.
Además, también pueden descubrir soluciones innovadoras que los líderes empresariales pueden implementar, y que de otra forma tal vez ni siquiera habrían considerado.
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