Cómo ha cambiado el analista de datos en los últimos años

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En los últimos años, las necesidades comerciales de las grandes corporaciones han cambiado. Se han tenido que reinventar, adaptando sus tareas poco a poco a la era digital y añadiendo a los procesos operacionales herramientas dedicadas al tratamiento de los datos. De la mano con ello, el analista de datos o Data Analyst también ha cambiado.

Tecnologías como el machine learning, IoT o la inteligencia artificial (IA) han transformado nuestros procesos operativos y han revolucionado por completo el tratamiento de big data.

Para que el desarrollo de esta dinámica de datos fuese posible, las empresas han tenido que trabajar duramente expertos en analítica y gestión de volúmenes masivos de datos. Te comentamos cómo han cambiado las figuras de los expertos en estos campos desde la irrupción del big data.

¿Cómo lograr una óptima gestión del Big Data?

1. Los perfiles clave de la organización, tales como el CEO o el CMO, deben participar activamente en la definición de objetivos operacionales en base a la gestión y procesamiento de datos.
2. Hay que sumirse en un proceso constante de modernización del entorno de datos.
3. Búsqueda y retención del talento. Hoy en día, se necesitan nuevas capacidades y habilidades para implementar y administras estas nuevas tecnologías de procesamiento de big data. En este contexto, es fundamental la figura del Data Analyst o analista de datos.

Cambios del Big Data en las grandes corporaciones

Como decíamos, big data, inteligencia artificial (IA), internet de las cosas (IoT)... han revolucionado la manera en la que las empresas desarrollan su actividad. Algunos de los cambios que han sufrido son:

• Uso de fuentes de información más amplias. Con los años, el big data ha permitido introducir fuentes de información que permiten enriquecer los análisis. Aun así, este tipo de datos precisa herramientas específicas que tramiten la información, por ejemplo, business intelligence (BI) y herramientas de reporting.
• Automatización y herramientas especificas. El manejo de amplios volúmenes de datos requiere la automatización de los procesos y también precisa que haya perfiles profesionales específicos que sepan manejar las herramientas de gestión de la mejor forma.
• Transformación de los datos vacíos en información con valor. Este es el principal objetivo que persigue el big data. El reto para las compañías es seleccionar la información verdaderamente relevante y valiosa para el negocio y poder gestionar eficazmente el negocio.
• Nuevo paradigma empresarial. Para sacar partido a las herramientas de big data y de análisis de datos ha sido vital dirigir la mentalidad empresarial hacia una orientación centrada en el dato y la cultura analítica.
• Cambio generalizado en los perfiles profesionales. Esta tendencia tecnológica ha sacado a relucir nuevos tipos de perfiles profesionales relacionados con el análisis y el reporting, tales como analistas de riesgos, control de gestión, marketing analítico, control de operaciones, reporting financiero, auditoría, etc.

El Data Analyst, una figura imprescindible en Big Data

Los Data Analysts o analistas de datos son figuras imprescindibles en el mundo del big data. Con los años, su labor en las empresas se ha convertido en uno de los pilares fundamentales y ha hecho que sean trabajadores muy cotizados.

A éstos les sigue el científico de datos, un perfil que unifica la función de analista de datos, el conocimiento de la tecnología y además, la aptitud y capacidad para el análisis estadístico.

No obstante, existe un problema generalizado en torno al big data: la carencia de personal cualificado. Por este motivo, la oferta de formación en este sector se ha ampliado y mejorado, adaptándose a las macrotendencias.

Tipos de análisis de datos

Los Data Analysts o analistas de datos, como su propio nombre indica, se dedican al tratamiento y análisis de datos. Aun así, conviene diferenciar varios tipos en función del objetivo perseguido.

• Análisis descriptivo: la analítica descriptiva es la búsqueda de correlaciones de datos pasados para elaborar hipótesis que ayuden a abordar el futuro.
• Análisis predictivo: un tipo de análisis que utiliza una serie de técnicas estadísticas basadas en datos históricos y técnicas analíticas como el modelado estadístico y el aprendizaje automático. Estas técnicas son capaces de generar perspectivas futuras con un grado significativo de precisión. Resulta muy interesante en sectores como el financiero y el de seguros, ya que podemos predecir con un reducido porcentaje de error la tendencia al fraude o la fuga generalizada de clientes.
• Análisis prescriptivo: un tipo de análisis que va más allá de predecir los resultados futuros. Su tarea es optimizar los recursos y aumentar la eficiencia operativa, mediante técnicas de simulación y optimización que ayudan a dilucidar el mejor camino a seguir. Este tipo de analítica sintetiza automáticamente grandes volúmenes de datos y, a continuación, sugiere opciones que ayudan a tomar la mejor decisión para el negocio.