El Big Data Analyst


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En una era dominada por Big Data, uno no puede imaginar que el conjunto de habilidades y la experiencia de los analistas de datos tradicionales sean suficientes para manejar las complejidades de Big Data. Entonces, ¿quién salta para salvar el día?

Esencialmente, los grandes analistas de datos son analistas de datos en el sentido más verdadero del término, pero tienen un punto significativo de diferencia – a diferencia de los analistas de datos tradicionales que tratan principalmente con datos estructurados, los analistas de grandes datos tratan con grandes datos que consisten principalmente en datos crudos no estructurados y semi-estructurados.

Naturalmente, las responsabilidades del trabajo y el conjunto de habilidades de los grandes analistas de datos difiere de los analistas de datos tradicionales.

Para ayudarle a entender el perfil del trabajo de un Big Data Analyst, hemos creado esta guía que contiene una descripción detallada de las responsabilidades del trabajo, el conjunto de habilidades, el salario y la trayectoria profesional para convertirse en un Big Data Analyst

¿Quienes son los Big Data Analyst?

La descripción del trabajo de un Data Scientist y un Big Data Analyst a menudo se superponen, ya que ambos trabajan en Grandes Datos. Así como los Científicos de Datos se dedican a recolectar, limpiar, procesar y analizar los Grandes Datos para descubrir percepciones y patrones significativos, los Analistas de Grandes Datos son responsables de entender esas percepciones e identificar formas de transformarlas en estrategias de negocios accionables.

Los grandes analistas de datos tienen un objetivo fundamental: ayudar a las empresas a realizar el verdadero potencial de los grandes datos para influir positivamente en las decisiones empresariales.

Los grandes analistas de datos recopilan datos de múltiples fuentes y almacenes de datos de la empresa y analizan e interpretan los datos para extraer esa información que puede ser beneficiosa para las empresas. Deben visualizar y reportar sus hallazgos preparando informes completos, gráficos, tablas, etc. La representación visual de las conclusiones de los datos ayuda a todos los interesados (tanto técnicos como no técnicos) a comprenderlos mejor. Una vez que todos puedan visualizar la idea con claridad, todo el equipo de TI y de la empresa puede hacer una lluvia de ideas sobre cómo utilizar los conocimientos para mejorar las decisiones empresariales, aumentar los ingresos, influir en las decisiones de los clientes, mejorar la satisfacción de los clientes y mucho más.

Los grandes analistas de datos también son convocados por las empresas para realizar tareas de análisis del mercado competitivo para identificar las tendencias clave de la industria.

Para analizar e interpretar los datos, los analistas de Big Data pasan mucho tiempo trabajando con una gran cantidad de herramientas de negocios, Big Data y de análisis como Microsoft Excel, MS Office, SAS, Tableau, QlikView, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, Hive, Pig, R, Python, SQL, por nombrar algunas.

¿Cuáles son las responsabilidades de un Big Data Analyst en su trabajo?

Ahora que tienes una comprensión justa del perfil de trabajo de un gran Big Data Analyst, vamos a ver sus funciones principales:

Recopilar y acumular datos de fuentes dispares, limpiarlos, organizarlos, procesarlos y analizarlos para extraer información y conocimientos valiosos.

  • Identificar nuevas fuentes de datos y desarrollar métodos para mejorar la extracción de datos, el análisis y la presentación de informes.
  • Escribir consultas SQL para extraer datos del almacén de datos.
  • Crear definiciones de datos para nuevos archivos de bases de datos o modificaciones de los ya existentes con fines de análisis.
  • Presentar las conclusiones en informes (en formato de tabla, cuadro o gráfico) para ayudar al equipo directivo en el proceso de toma de decisiones.
  • Desarrollar bases de datos relacionales para la obtención y recolección de datos.
  • Vigilar el funcionamiento de los sistemas de extracción de datos y solucionar los problemas, si los hubiera.
  • Aplicar métodos de análisis estadístico para la investigación y el análisis de datos sobre los consumidores.
  • Para hacer un seguimiento de las tendencias y pautas de correlación entre conjuntos de datos complejos.
  • Realizar tareas de análisis de rutina para apoyar el funcionamiento cotidiano de las empresas y la toma de decisiones.
  • Colaborar con los científicos de datos para desarrollar herramientas analíticas innovadoras.
  • Trabajar en estrecha colaboración tanto con el equipo de IT como con el equipo de gestión empresarial para lograr los objetivos de la empresa.

¿Cuáles son las habilidades necesarias para ejercer como Big Data Analyst?

Programación

Un gran Data Analyst debe ser un codificador maestro y debe dominar al menos dos lenguajes de programación (cuantos más, mejor). La codificación es la base para realizar análisis numéricos y estadísticos en grandes conjuntos de datos. Algunos de los lenguajes de programación más utilizados en el análisis de Big Data son R, Python, Ruby, C++, Java, Scala y Julia. Empieza por lo pequeño y domina un lenguaje primero. Una vez que le hayas cogido el truco, podrás aprender fácilmente otros lenguajes de programación también.

Aptitud cuantitativa

Para realizar el análisis de datos, debe poseer un firme dominio de la estadística y las matemáticas, incluyendo el álgebra lineal, el cálculo multivariable, la distribución de probabilidades, la prueba de hipótesis, el análisis bayesiano, las series temporales y el análisis longitudinal, entre otras cosas.

Conocimiento de los marcos computacionales

El trabajo de un Big Data Analyst o analista de datos es muy versátil. Por lo tanto, necesita sentirse cómodo trabajando con múltiples tecnologías y marcos de trabajo computacionales que incluyen tanto herramientas básicas como Excel y SQL como marcos de trabajo avanzados como Hadoop, MapReduce, Spark, Storm, SPSS, Cognos, SAS y MATLAB.

Habilidades de almacenamiento de datos

Todo gran analista de datos debe tener habilidad para trabajar con sistemas de bases de datos relacionales y no relacionales como MySQL, Oracle, DB2, NoSQL, HDFS, MongoDB, CouchDB, Cassandra, por nombrar algunos.

Visión para los negocios

¿De qué servirían los hallazgos de los grandes analistas de datos si no pudieran visualizarlos desde el punto de vista comercial? Para usar los conocimientos extraídos para transformar los negocios para mejor, un Data Analyst debe poseer una comprensión aguda del mundo de los negocios. Sólo entonces puede identificar oportunidades de negocio potenciales y utilizar los hallazgos de los datos para dirigir el negocio en una mejor dirección.

Habilidades de comunicación

Como mencionamos anteriormente, los grandes analistas de datos deben saber cómo transmitir y presentar eficazmente sus hallazgos para facilitar la comprensión de los demás. Por lo tanto, necesitan poseer una impecable capacidad de comunicación escrita y verbal para poder explicar su visión a los demás y descomponer las ideas complejas en términos más sencillos.

Salario de un Big Data Analyst

Según Glassdoor, el salario medio de un Big Data Analyst es de 6.54.438 rupias en la India. El salario de los profesionales de Big Data depende de muchos factores, como la formación académica, el nivel de experiencia en Big Data, los años de experiencia laboral, etc. Los salarios de entrada pueden ser de entre 5 y 6 LPA, el salario aumenta exponencialmente con la experiencia y la mejora de las habilidades. Los analistas experimentados de Big Data pueden ganar hasta 25 LPA, dependiendo de la compañía para la que trabajen.

Pasos para llegar a ser un Big Data Analyst o Analista de Datos

Graduado con una licenciatura con antecedentes en STEM (ciencia, tecnología, ingeniería o matemáticas).

Aunque el perfil de trabajo de Big Data Analyst no exige títulos muy avanzados, la mayoría de las empresas buscan candidatos que se hayan graduado con una licenciatura con especialización en temas STEM. Este es el criterio de selección mínimo para el trabajo, así que tienes que asegurarte de que lo consigues. El aprendizaje de materias STEM te introducirá en los fundamentos de la Ciencia de los Datos, incluyendo la programación, estadística y habilidades matemáticas. En cuanto a la gestión de proyectos y la gestión de bases de datos, puedes tomar clases especiales para ellas.

Consigue un trabajo de Entry Level / Junior en Data Analysis.

Si bien es difícil conseguir trabajos de análisis de datos sin experiencia en el campo, siempre debes estar atento a las oportunidades. Muchas instituciones o empresas ofrecen programas de pasantía en análisis de datos, lo que podría ser un gran comienzo para tu carrera. También hay varios programas de formación interna en Gestión de Grandes Datos, Análisis Estadístico, etc. Inscribirse en estos programas le ayudará a obtener las habilidades necesarias para el análisis de datos. Otra opción es buscar trabajos de nivel inicial relacionados con este campo, como el de Estadístico, o el de Analista de Negocios Junior/Analista de Datos. No hace falta decir que estos puestos no sólo te ayudarán a mejorar tu formación, sino que también actuarán como un peldaño en la carrera de Big Data.

Consigue un título avanzado.

Una vez que obtengas experiencia laboral, es hora de ampliar tu juego. ¿Cómo es eso? Obteniendo un título avanzado como un Master en Ciencias de los Datos, o Análisis de Datos, o Gestión de Grandes Datos. Tener un título avanzado mejorará tu currículum y te abrirá nuevas perspectivas de empleo en puestos de alto nivel de análisis de datos. Naturalmente, tu posible paquete salarial también aumentará en gran medida si tienes una maestría o una certificación equivalente.


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