Influencia del BI y Big Data en el mercado laboral actual

big data business inteligence

El business inteligence y el Big Data son ya esenciales para el mercado laboral.

Todos somos conscientes de que el mercado laboral está evolucionando de manera radical en los últimos años. La aparición de nuevas tecnologías y la necesidad de las empresas de aprovecharlas para no quedarse atrás están provocando que las listas de posiciones disponibles se llenen con la búsqueda de perfiles expertos en bases de datos, estadística, programadores,  transformación digital, etc.

Business Intelligence y Big Data son dos conceptos que escuchamos o leemos todos los días, cada vez con más fuerza.

Y esto no es una moda pasajera; muchas empresas se están dando cuenta de las ventajas que les pueden aportar el análisis y aprovechamiento de los datos a la hora de tomar decisiones clave para su negocio. Esto va a provocar que en los próximos años la demanda de este tipo de perfiles aumente, y debemos estar preparados para ello.

Pero, ¿qué es el Big Data? ¿Qué es el Business Intelligence?

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Es importante distinguir bien 3 conceptos que en muchas ocasiones se utilizan de manera incorrecta, ya que mucha gente los confunde.

Business Intelligence (BI)

El Business Intelligence aparece como un conjunto de herramientas y estrategias que tienen el objetivo de disponer y agrupar los datos que tenemos disponibles para sacar conclusiones y poder mejorar nuestras decisiones de negocio.

Gracias al BI podemos responder a las preguntas: ¿qué? ¿cuándo? ¿dónde?

  • ¿qué productos hemos vendido mejor?
  • ¿cuándo vendemos más, en invierno o en verano?
  • ¿en qué ciudad tenemos más clientes?

Business Analytics (BA)

El Business Analytics sería el siguiente paso tras el BI. Incorpora análisis estadísticos avanzados para tener un conocimiento más profundo del negocio, y poder responder a preguntas como: ¿por qué? ¿volverá a ocurrir? ¿cómo evolucionará si cambio algo?

Big Data

El Big Data surge de la necesidad de agrupar y analizar enormes cantidades de datos, que provienen de diversas fuentes y que vienen sin una estructura definida, obteniendo resultados con la mayor velocidad posible.

Aquí es donde aparecen las famosas tres Vs del Big Data: Volumen, Variedad y Velocidad.

  • Los análisis se realizan sobre inmensas cantidades de información. Las empresas cada vez tienen acceso a más datos relacionados con su negocio y su entorno.
  • Los tipos de datos que se analizan pueden ser desde información básica de un cliente como su edad o sexo, hasta fotos o videos subidos a las redes sociales, comportamiento de compra en las páginas web, búsquedas realizadas sobre el negocio y la competencia, etc.
  • La respuesta en muchas ocasiones tiene que efectuarse prácticamente en tiempo real.

Demanda de perfiles profesionales

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Cada vez más trabajos exigen capacidades vinculadas al big data

Estudios de distintos portarles de empleo y consultoras de USA y de todo el mundo llevan años avisando de que durante los próximos años va a producirse una necesidad enorme de perfiles profesionales capaces de extraer, procesar y analizar todo tipo de datos. Actualmente las empresas se rifan a los perfiles expertos en Big Data y Business Intelligence. Y esta demanda va a seguir creciendo en los próximos años.

En 2012 aparecía un artículo en la prestigiosa revista de la universidad de Harvard en la que sus autores exponían que científico de datos era la profesión más sexy del siglo XXI, basándose en posiciones disponibles, sueldo medio y satisfacción de los empleados.

Un científico de datos es un profesional completo que combina conocimientos de matemáticas, estadística, programación y negocio para analizar grandes cantidades de datos y obtener resultados que permitan tomar decisiones acertadas.

Un estadístico realizaba sus análisis con unas pocas muestras. Pero las empresas se han dado cuenta de que analizando cuantos más datos mejor pueden incrementar el valor de sus negocios y proyectos. Esto se une a que cada vez las empresas tienen acceso a más volumen de datos. Y con las herramientas tradicionales no pueden analizar la mayoría de la información que generan.

Es por eso que ha surgido este boom con el Big Data. Las empresas necesitan gente con conocimientos tecnológicos avanzados que sean capaces de trabajar con cantidades inmensas de datos.

Entonces, ¿qué conocimientos se necesitan?

Una empresa necesita una gran variedad de perfiles para sacar adelante proyectos relacionados con el aprovechamiento de los datos para convertirlos en información valiosa. Desde perfiles comerciales y de negocio hasta perfiles técnicos puros.

Todos los conocimientos que ayuden a la extracción, procesamiento, análisis y visualización de datos son enormemente valorados. Para simplificar, vamos a comentar un par de tecnologías o herramientas dentro de cada uno de estas fases que sería necesario dominar si queremos entrar en el mundo del BI y Big Data

Extracción y procesamiento de datos

En esta primera etapa se necesitan perfiles muy técnicos, expertos en creación, mantenimiento y administración de Bases de Datos, y en los procesos ETL que llevan la información desde las fuentes hasta un datawarehouse.

SQL Server u Oracle son las bases de datos relacionales más comunes, mientras que MongoDB, Cassandra o Neo4j destacan dentro de las bases de datos denominadas NoSQL.

Análisis de datos

En esta fase de un proyecto es importante aunar conocimientos de estadística con conocimientos de lenguajes de programación como R o python, o herramientas como SAS o SPSS. De esta manera se podrán acometer las tareas de data mining, diseñar y ejecutar modelos predictivos avanzados, y obtener unos resultados que serán visualizados más adelante.

Visualización de información

La correcta visualización de la información se convierte en una fase clave de todo proyecto de BI o Big Data. Una buena estrategia de visualización puede permitir descubrir patrones y adquirir conocimientos que pueden ayudarnos eficazmente a la hora de la toma de decisiones.

Es importante conocer herramientas de reporting algo más tradicional como SAP Business Objects o Microstrategy. Y cada vez se hace más necesario conocimientos avanzados en el nuevo grupo de herramientas de visualización en las que destacan QlikView y Qlik Sense, Tableau o Microsoft Power BI.

¿Y cómo puedo aprender estas herramientas y tecnologías?

Los planes de formación de carreras universitarias como Informática o las Ingenierías, actualmente no contemplan prácticamente materias relacionadas con el análisis y la explotación de los datos. Poco a poco van apareciendo algunos nuevos grados, pero es un proceso lento.

Por suerte, este vacío de formación se empieza a llenar con la aparición de escuelas y academias que ofrecen desde largos y completos masters de postgrado, hasta cursos más concretos y asequibles.

Escuelas como Business Data School ofrecen cursos intensivos orientados a herramientas o lenguajes concretos como QlikView, SQL, MongoDB, estadística con R, etc. También incluyen cursos con una orientación menos técnica de introducción al Business Intelligence y al Big Data, o de análisis de datos dentro del marketing digital y el e-commerce.

¡No te quedes atrás!

El aprovechamiento de los datos para convertirlos en información valiosa es una de las preocupaciones actuales más importantes para las empresas, y lo están demostrando apostando fuertemente por perfiles con conocimientos en los campos relacionados. Es importante no quedarse atrás y empezar a adquirir unos conocimientos que tarde o temprano se van a exigir profesionalmente, y que actualmente nos pueden aportar una gran ventaja competitiva frente al resto de profesionales y nos pueden situar en posiciones muy atractivas.

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