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Trabajar en data analytics: cómo lograrlo

Posiblemente el concepto “dato” es de los que más ha cambiado y evolucionado en un tiempo exprés, ya que ahora es difícil que no nos venga a la cabeza su relación con el mundo digital cuando antes era más un término periodístico por ejemplo. Ahora, aunque en su versión inglesa, ‘data’, forma parte del lenguaje digital que es conocido por todo el mundo, y es también un sinónimo de oportunidad laboral, porque la del análisis de datos en masa (Big Data) es sin duda alguna una de las profesiones del futuro.

Si te estás planteando enfocar tu carrera profesional hacia el mundo del ‘big data’ es muy probable que ya conozcas sus distintas ramas especializadas, ya que éste es un campo enorme en el que conviven especialistas de distintos orígenes y con objetivos también muy variados unos de otros. Una de las que más interés despierta y que mejores perspectivas tiene desde el punto profesional es la de ‘data analytics’, que podría considerarse una versión más concreta y reducida del ‘data science’, otro de los ámbitos que engloba el término Big Data.

Las ventajas para las compañías

El objetivo en ‘data analytics’ y del business analyst, que suele ser el nombre del cargo que se ocupa de este área, es el de buscar patrones comunes que expliquen determinados rendimientos pasados en las fuentes de información que posee el negocio de una u otra forma. Esto ayuda directamente a la compañía para trazar sus planes de futuro ya que la toma de decisiones cuenta gracias a este trabajo con información predictiva sobre comportamientos futuros. Para ello, es necesario determinar qué modelos analíticos y de visualización de los mismos se adaptan mejor a lo que la compañía necesita. Esto explica que no solo sea interesante para las decisiones que afectan al negocio en sí, sino que también resulta decisivo en muchas ocasiones utilizar el trabajo de ‘data analytics’ a la hora de seleccionar nuevos perfiles de trabajo.

No hay duda por lo tanto de la importancia que tiene dentro de la nueva estructura empresarial que muchas empresas ya han ejecutado gracias a la transformación digital, algo que poco a poco irán acometiendo las que van con más retraso. En esta nueva estructura los perfiles digitales son de los más requeridos, y también de los mejor remunerados, y uno de ellos es sin duda alguna el del analista especializado en ‘data analytics’.

El perfil del experto en data analytics

Para poder trabajar en este área, la prioridad es la formación previa que te permita desarrollar un grado de especialización acorde con las exigencias que tienen las compañías, que son muy altas. Es fundamental, más allá de tu origen formativo inicial, continuar con la formación una vez acabes tu grado. El estudio de un máster especializado se convierta en una piedra fundamental para que el proyecto de tu carrera profesional en ‘data analytics’ alcance cotas exitosas.

Las compañías no pueden todavía valorar exclusivamente la experiencia, algo que sí ocurre en muchos otros sectores, lo que les cierra la puerta a todos esos jóvenes que quieren entrar al mercado laboral. En este caso, todo este tipo de profesiones jóvenes tienen el handicap para las empresas de que su alta demanda no se corresponde con la mano de obra cualificada existente, por lo que tienen que darle prioridad al grado de especialización de los candidatos más allá de la experiencia profesional que puedan presentar, y esto es algo que se acredita con la mejor formación posible. De hecho, el trabajador experto en Big Data tiene una media de edad que ronda los 30 años, lo que demuestra esta teoría de que la formación y el perfil emprendedor del candidato es más importante que su experiencia previa.

Es importante recalcar que no hay requisitos previos específicos para adentrarse en el mundo de la especialización y formación en cualquier rama del Big Data como ésta que nos ocupa. Esto es, no hay que ser matemático necesariamente o estadístico, que son las dos carreras más comunes probablemente entre aquellos expertos que actualmente copan los puestos de responsabilidad en las compañías dentro de las áreas de Big Data. Se necesita ser graduado, por supuesto, pero uno puede especializarse desde otros estudios, como por ejemplo los de ingeniería e incluso desde la rama empresarial.

Más allá de la formación

Una vez superada la formación mínima requerida, es importante añadir determinados rasgos personales a la fuerza que te da la formación para derribar la puerta del mercado laboral especializado en ‘data analytics’. Es importante por ejemplo añadir una visión empresarial a la parte técnica, ya que las empresas también valoran la visión de los negocios y de cómo evolucionarlos en los trabajadores que manejan el análisis de datos. Por lo demás, por supuesto es importante manejar el lenguaje tecnológico tan especializado de un campo como éste, pero esto se presupone si uno ha pasado con éxito el período de formación especializada.

Por último, no hay que tener prisa por encontrar de entrada el puesto ideal dentro de la estructura en concreto de ‘data analytics’. Lo más importante para un perfil novato profesionalmente hablando es coger experiencia dentro de su campo de especialización, de modo que cualquier experiencia en Big Data será decisiva para el futuro. Acumular horas de vuelo y aprender de ello, tanto técnicamente como en lo que respecta a la parte de negocio, es la manera de progresar más rápida hacia la meta deseada.

Todo ello sumado por supuesto a una formación continuada, ya que la carrera digital es de las que no para y el lenguaje y los conocimientos han de estar actualizados para poder responder con eficacia bajo presión. En este sentido, la vida de un analista de datos no es muy distinta a la de un médico, que por mucha altura que haya alcanzado en su carrera profesional, siempre ha de seguir aprendiendo.

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Trabajar en data analytics: cómo lograrlo

Si te estás planteando enfocar tu carrera profesional hacia el mundo del ‘big data’ es muy probable que ya conozcas sus distintas ramas especializadas. Una de las que más interés despierta y que mejores perspectivas tiene desde el punto profesional es la de ‘data analytics’, que podría considerarse una versión más concreta y reducida del ‘data science’.