La inteligencia empresarial ayuda a las empresas a analizar sus datos históricos, pero también a predecir acontecimientos y sugerir acciones.

Dado su potencial, los últimos años han sido testigo de un notable crecimiento en el alcance de la analítica de datos.

Aunque algunos ámbitos, como el marketing, las ventas y la gestión de las relaciones con los clientes, empezaron a utilizar la analítica de datos mucho antes que cualquier otro campo, hoy en día casi todas las áreas de la empresa se han dando cuenta del valor que tiene la analítica de datos y están trabajando -o empezando- en ello.

Ello, unido al auge y enorme utilidad y potencial de las herramientas de big data presentes en el mercado, hace que sean cada vez más demandados algunos puestos de trabajo totalmente nuevos hasta hace relativamente poco.

Es el caso de los científicos de datos, los ingenieros de datos, los analistas de big data y los analistas de visualización de datos. A continuación, vamos a conocer, con mayor detalle, de qué se responsabiliza cada uno de ellos:

• Analista de Big Data: requiere fuertes habilidades de minería de datos, incluyendo ETL (Extracción-Transformación-Carga de datos), validación de datos, exploración de datos y agregación. Aquí es obligatorio tener al menos un conocimiento básico de las plataformas de Big Data y la utilización de lenguajes de programación como R y Python. Un analista de Big Data debe ser capaz de generar ideas de negocio después de procesar los datos en bruto.

• Científico de datos: Un científico de datos deconstruye tanto los datos estructurados como los no estructurados, los explora mediante el uso de «Análisis Predictivo y Prescriptivo», relaciona los conocimientos obtenidos con los objetivos de la empresa y comunica su valor a las diferentes funciones empresariales (Informática, Marketing, Operaciones, Comercial, Recursos Humanos…). Esta función requiere habilidades interdisciplinarias y un alto grado de competencia con lenguajes analíticos, como SAS/ R/ Python.
  Se espera que un científico de datos combine las habilidades de análisis de big data, utilizando algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático avanzados, aprovechando el poder de las redes sociales y manejando herramientas de investigación para contar una historia convincente que alguien no especialista en la materia sea capaz de comprender.

• Ingeniero de datos: Un ingeniero de datos diseña, construye y gestiona la infraestructura de información o «big data». Esencialmente, desarrollan la arquitectura y los sistemas que impulsan el análisis y el procesamiento de los datos, además de garantizar el funcionamiento eficiente de estos sistemas.
  También recopilan y procesan datos en bruto, integran soluciones y algoritmos innovadores en los sistemas de producción y apoyan las decisiones empresariales con análisis ad hoc.
  Los ingenieros de datos deben trabajar en estrecha colaboración con los equipos de TI y los científicos de datos. Su papel es bastante decisivo para el éxito de la implementación de la analítica en toda la empresa.

• Analista de visualización de datos: Utilizan herramientas de BI y de análisis visual para analizar una gran cantidad de datos y presentar una historia convincente en formatos visuales, como infografías, mapas y otros gráficos multidimensionales y cuadros de mando.
  La visualización de datos tiene que ver con la analítica «descriptiva», donde la explicación y la exploración son los dos objetivos principales. Como la competencia es cada vez mayor y es necesario hacer un seguimiento del rendimiento de la empresa, la demanda de analistas visuales es cada vez mayor.

Contenido traducido y adaptado de una publicación de analyticsindiamag.com

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