Analista de datos big data

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Funciones y responsabilidades del analista de big data

Menú ¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero de datos, un científico de datos y un analista de datos? En particular, las del espacio digital u online. Ya sea el seguimiento del comportamiento de los clientes y las compras en un sitio de comercio electrónico, la comparación del rendimiento del año pasado con el de este año o la medición del número de visitas que recibe un sitio web, los datos desempeñan un papel enorme en la economía actual y en el trabajo diario de muchos empleados. Es un activo crucial y valioso para la planificación y el desarrollo de la empresa.

Nunca ha habido un mejor momento para iniciar una carrera en el ámbito de los datos, ya que la demanda de profesionales de datos, como analistas, científicos de datos e ingenieros de datos, está creciendo rápidamente. Pero, ¿cuál es exactamente la diferencia entre estas tres funciones concretas, y se necesitan diferentes habilidades para cada una?

Es bastante común confundir las diferencias entre la ciencia de los datos y la analítica de datos, y cómo estas dos se relacionan con la ingeniería de datos. Pero hay algunas diferencias fundamentales entre estos tres puestos. Un analista de datos necesita procesar e interpretar datos. Un científico de datos necesita ser capaz de construir y desarrollar herramientas que procesen la información. Veamos cada función con un poco más de profundidad. Un ingeniero de datos necesita ser capaz de construir programas o sistemas que puedan tomar los datos y convertirlos en información significativa que pueda ser estudiada.

Analista de big data gehalt

Con el creciente uso de big data por parte de las organizaciones en todos los campos, la necesidad de analistas de big data seguirá creciendo. Los analistas de big data examinan grandes cantidades de datos variados. Descubren patrones ocultos, preferencias de los clientes y tendencias del mercado. Una de las principales diferencias entre un analista de big data y un científico de datos es el nivel de formación: los científicos de datos suelen necesitar un máster, mientras que los analistas de big data vienen con experiencia y pueden no tener un título relacionado con la ciencia de los datos. Dicho esto, un número cada vez mayor de organizaciones no hace distinción entre ambos puestos.

El objetivo de un analista de big data es ayudar a las organizaciones a tomar decisiones mejores y más informadas. El análisis de datos tradicional de la vieja escuela no puede hacer frente al volumen de big data, que incluye tanto datos no estructurados como estructurados. Se necesita mucho más que la capacidad de navegar por bases de datos relacionales y calcular resultados estadísticos. Lo que más necesitan los analistas de big data son las habilidades para traducir la información relevante en observaciones útiles. Esto requiere que la tecnología se una a la creatividad, la intuición y la experiencia.

Habilidades del analista de big data

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión que se plantea a las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Analista de Big Data frente a científico de datos

El Big Data desempeña un papel fundamental en nuestra vida cotidiana, ya que afecta a prácticamente todo lo que hacemos. El análisis de estos datos se ha convertido en un gran negocio en los últimos años, lo que ha provocado una mayor necesidad de analistas de Big Data. Dado que este campo es relativamente nuevo, hay mucho que aprender; afortunadamente, también hay formación práctica disponible para ayudar a entender y explorar los conceptos de Big Data necesarios para una carrera de éxito.

El análisis de Big Data es el examen de diversos Big Data o grandes conjuntos de datos para encontrar información relevante y útil que permita a las empresas tomar decisiones informadas. Esta información descubierta puede incluir correlaciones desconocidas, patrones, tendencias ocultas y otros datos. Puede ser un proceso complicado, y se necesita un analista de Big Data capacitado y entrenado para completarlo con éxito y precisión.

En esencia, el análisis de Big Data se centra en descubrir y analizar datos útiles, como tendencias y patrones ocultos, para que las empresas puedan tomar decisiones de negocio más informadas y obtener una ventaja competitiva. El trabajo de un analista de Big Data consiste en estudiar el mercado identificando, recopilando, analizando, visualizando y comunicando estos datos para ayudar a guiar estas decisiones futuras.

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