Andrés Alonso Guío, Data Engineer en Schibsted Spain, confirma que la necesidad de big data engineer es muy alta y seguirá yendo en crecimiento, ya que las empresas son cada vez más «data driven», es decir que toman todas sus decisiones basándose en los datos.
¿Cómo se integran las figuras de un equipo Big Data para trabajar conjuntamente?
El big data engineer, el data scientist y el data analyst son tres pilares de lo que Dykes llama la cadena de valor analítico que entregan herramientas y utensilios para que las empresas puedan, a través de la información y de los datos, tomar decisiones y encaminar estrategias de cara a mejorar sus procesos y optimizar su negocio. Las tres figuras se diferencian por el punto en el cual utilizan o transforman y mejoran los datos de cara a brindarlos a los tomadores de decisiones, que incluyen la línea de management y la línea de gestión empresarial.
El big data engineer es el encargado de las tuberías y el recorrido del dato desde un origen hasta un final. El data analyst o el business analyst es el encargado de contar la historia a los managers de tal manera que se pueda obtener de esta una estrategia, un plan y una información válida para tomar una decisión. El data scientist es un explorador, una persona que descubre en los datos, la información oculta y te entrega modelos estadísticos de tal manera que te permite modelar o enfocar las decisiones de cara a nuevas pruebas o mejoras continuas dentro de la empresa.
¿Qué habilidades y conocimientos tiene que tener un buen profesional del Big Data?
Las habilidades que tiene que tener un big data engineer son la curiosidad, la búsqueda de la mejora continua, ser suficientemente agnóstico y siempre tener dudas sobre la información, el conocimiento del negocio es absolutamente necesario y la comunicación constante y eficiente de cara tanto a sus pares como a los equipos con los que está colaborando.
¿Qué es una empresa data driven?
Una empresa data driven es una empresa en la cual todas las decisiones están basadas en el dato, en la información que provee; ninguna decisión se basa en la intuición o la experiencia de los managers. Es una empresa que tiene como único condicionante la información que provee cada uno de sus procesos para encontrar, mejorar y llevar a cabo procesos de negocio óptimos, con cada vez mejor calidad optimizando costes.
Una empresa que tenga una orientación data driven tiene que tener como mínimo las siguientes cualidades: un continuo test, siempre tiene que estar probándose todo, y una orientación al dato, en la cual toda la organización es consciente de que los datos son un valor en la empresa y no un simple intangible. Los beneficios que tiene una empresa data driven son la alineación como equipo; un cambio rápido, debido a que si el ambiente en el negocio es complicado, los datos proveerán suficiente información para tomar decisiones estratégicas y de acción correctas y a tiempo; y la integración de todos los equipos, debido a que su autonomía basada en el dato dará una mayor agilidad, una mayor pertenencia del equipo y un mayor conocimiento del negocio. Económicamente, se dan mejoras de gastos, de costes y un proceso optimizado de cara a la mejora continua.
El crecimiento de demanda de puestos de big data engineer ha crecido hasta un rango de 122 % Clic para tuitear¿Por qué es atractivo entrar en el mundo del Big Data?
Un estudio de IBM entregó que cada día se procesan 2,5 trillones de bytes de datos. Cada minuto, aproximadamente, se procesan 72 horas de video o 277 000 tweets, también más de 200 millones de emails. La cantidad de datos en el mundo es ingente. En los últimos dos años se ha creado más del 90 % de la cantidad de datos que existe en todo el mundo. Este crecimiento ha generado, en todas las empresas, una serie de necesidades de procesar, analizar y explotar la información que existe en los datos. Por tanto, conlleva la necesidad de puestos de trabajo como los data scientist, los big data engineer y los business analysts. Un estudio en EUA indica que entre 2013 y 2015 el crecimiento de demanda de puestos de data scientist subió un 47 %, mientras que los de big data engineer han crecido hasta un rango de 122 %. Por tanto, actualmente la necesidad de esta profesión es muy alta y seguirá yendo en crecimiento mientras existan estas expectativas de generación continua de datos en la sociedad.
