Pero cuando se comienza a indagar sobre este atrapante sector la cantidad de informaci\u00f3n disponible puede resultar abrumadora e inmediatamente surgen los siguientes interrogantes: \u00bfqu\u00e9 significan los conceptos como el Big Data, Business Intelligence, Machine Learning, etc.?, \u00bfqu\u00e9 hace un cient\u00edfico de datos?, \u00bfqu\u00e9 otros perfiles profesionales son destacados?, \u00bfqu\u00e9 tecnolog\u00edas debo dominar?<\/em><\/strong><\/p>\n En este art\u00edculo responderemos todas estas preguntas, comenzando por clarificar los conceptos m\u00e1s importantes:<\/p>\n El Business Intelligence (BI) nace para facilitar la extracci\u00f3n, depuraci\u00f3n, transformaci\u00f3n y explotaci\u00f3n de los datos contenidos en los diferentes sistemas de una empresa, generando conocimiento en el cual se apoyan las decisiones de negocio. Esto se logra mediante el uso de t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n para interpretar y comprender los datos. BI incluye tanto la recopilaci\u00f3n de datos internos de la empresa como la de datos externos, que generalmente se almacenan en bases de datos estructuradas de una manera homog\u00e9nea en los denominados \u201cData Warehouse\u201d.<\/p>\n Gracias a este conjunto de estrategias se podr\u00e1n resolver preguntas cotidianas que se realizan en cualquier empresa, como: \u00bfen qu\u00e9 estado se encuentra la empresa?, \u00bfqu\u00e9 sectores tienen m\u00e1s \u00e9xito?, \u00bfa qu\u00e9 clientes hay que orientar hacia un producto determinado?, etc.<\/p>\n El Business Intelligence es la aplicaci\u00f3n m\u00e1s tradicional en el \u00e1mbito empresarial y engloba a la gran mayor\u00eda de los proyectos de datos en la actualidad.<\/p>\n El t\u00e9rmino \u201cbig data\u201d se refiere a conjuntos de datos muy grandes y complejos que exceden la capacidad de procesamiento de los sistemas tradicionales de BI. Se trata de una cantidad masiva de datos estructurados y no estructurados, que pueden incluir desde transacciones comerciales hasta publicaciones en redes sociales y muchas veces son utilizados para la toma de decisiones en tiempo rea<\/strong>l. Esto se resume en las \u201ctres V<\/strong>\u201d del big data:<\/p>\n Estas tres caracter\u00edsticas hacen que el big data sea complejo y desafiante de procesar y analizar, y requieren la utilizaci\u00f3n de tecnolog\u00edas y herramientas especializadas para manejarlo efectivamente.<\/p>\n Tanto el BI como el big data son importantes para la toma de decisiones en las empresas, pero tienen enfoques y objetivos diferentes.<\/p>\n Otro concepto que ha tomado mucha relevancia en los \u00faltimos a\u00f1os es el de Machine Learning. Se trata de una rama de la inteligencia artificial que se centra en el uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar y entender grandes conjuntos de datos sin la necesidad de programaci\u00f3n espec\u00edfica. Esto permite que las m\u00e1quinas \u00abaprendan\u00bb a partir de los datos y realicen tareas de manera aut\u00f3noma sin necesidad de ser expl\u00edcitamente programadas para hacerlo.<\/p>\n El machine learning se utiliza com\u00fanmente para realizar tareas complejas como el reconocimiento de patrones y la predicci\u00f3n de resultados<\/strong>. Mediante estas t\u00e9cnicas podemos predecir las ventas a futuro, determinar si un determinado cliente comprar\u00e1 o no nuestro producto, detectar fraudes, entre otras cosas. Para ello, consume los datos almacenados ya sea en bases de datos estructuradas de una manera tradicional o mediante el Big Data.<\/p>\n Es decir que, mientras el Business Intelligence se enfoca principalmente en un an\u00e1lisis descriptivo, respondiendo al \u201c\u00bfqu\u00e9 sucedi\u00f3<\/em>?\u201d, el Machine Learning se orienta al an\u00e1lisis predictivo, respondiendo al \u201c\u00bfqu\u00e9 suceder\u00e1<\/em>?\u201d<\/p>\n Una vez entendemos estos conceptos m\u00e1s relevantes, el siguiente paso es conocer cu\u00e1les son los perfiles profesionales que se encuentran en estos campos y en cu\u00e1l encajar\u00edamos mejor en base a nuestros conocimientos y preferencias.<\/p>\n En t\u00e9rminos generales, cualquier profesional que se desempe\u00f1e en este sector debe contar con conocimientos en los siguientes tres componentes:<\/p>\n Dependiendo el perfil profesional se necesita una mayor expertise<\/em> en un componente que en otro, pero los tres son necesarios en todos los casos.<\/p>\n En cuanto a los perfiles propiamente dicho, una buena aproximaci\u00f3n para entenderlos de manera clara la hace Isaac Gonz\u00e1lez, de datascience4business.com<\/a>, que posiciona los diferentes roles en una matriz de dos variables: perfiles y conocimientos<\/strong>. La variable de perfiles profesionales va desde un perfil 100% de negocio a uno 100% tecnol\u00f3gico y la variable de conocimiento va desde 100% t\u00e9cnico a 100% anal\u00edtico. De esta manera, podemos entender mejor los diferentes perfiles y ver cu\u00e1l se adec\u00faa m\u00e1s a nuestras preferencias.<\/p>\n En un perfil con un alto componente t\u00e9cnico y tecnol\u00f3gico tenemos al arquitecto de datos. Como su nombre indica, el \u201carquitecto\u201d es quien se encarga de dise\u00f1ar y crear la infraestructura<\/strong> con la cual se van a almacenar y explotar los datos dentro de una empresa.<\/p>\n Esto incluye la planificaci\u00f3n y el dise\u00f1o de la estructura de almacenamiento de datos, la selecci\u00f3n e implementaci\u00f3n de herramientas de an\u00e1lisis, la definici\u00f3n de pol\u00edticas y est\u00e1ndares de seguridad de datos, y el mantenimiento de la plataforma.<\/p>\n En cuanto a los conocimientos t\u00e9cnicos, debe comprender bases de datos, lenguajes de programaci\u00f3n y tecnolog\u00eda en la nube. Una ruta de aprendizaje recomendable es la siguiente:<\/p>\n Si bien existen similitudes entre ambos roles, mientras el arquitecto de datos se encarga de dise\u00f1ar y construir la infraestructura de trabajo, el ingeniero de datos es quien se encarga de utilizar esta infraestructura para crear las \u201ctuber\u00edas\u201d (pipelines) y poner en marcha el flujo de datos desde sus diferentes or\u00edgenes hasta su destino final para ser analizados.<\/p>\n En cuanto a los conocimientos t\u00e9cnicos, son muy similares a los del arquitecto de datos ya que deben dominar lenguajes de programaci\u00f3n como Python y R, bases de datos SQL y NoSQL, plataformas cloud y, principalmente, herramientas ETL.<\/p>\n Se trata de dos perfiles con un alto componente t\u00e9cnico que deben trabajar en conjunto ya que sus tareas est\u00e1n estrechamente relacionadas. En ninguno de los dos casos se suele necesitar demasiado conocimiento de negocio, pero el ingeniero debe entender un poco m\u00e1s al respecto ya que tiene mayor relaci\u00f3n con los perfiles m\u00e1s anal\u00edticos que se explican a continuaci\u00f3n.<\/p>\n En el cuadrante superior derecho, con un mayor componente de negocio, pero con preponderancia del componente anal\u00edtico, se encuentran los cient\u00edficos de datos o data scientist. Estos profesionales suelen trabajar con un alto volumen de datos, proveniente de diversas fuentes y en diferentes formatos -por lo que se benefician de las bondades del big data-, para analizarlos y obtener respuestas concretas a problem\u00e1ticas de negocio<\/strong>.<\/p>\n Su principal caracter\u00edstica es que llevan a cabo t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis utilizando algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning) que les permite identificar patrones y predecir comportamientos futuros. Para ello, cuentan con conocimientos de estad\u00edstica avanzada y lenguajes de programaci\u00f3n como Python aplicado al Machine Learning.<\/p>\n El cient\u00edfico de datos es un perfil mixto que necesita conocimientos de negocio -si bien no es necesario que sea un experto- ya que su objetivo es dar respuesta a problemas concretos, y el dominio de las tecnolog\u00edas mencionadas.<\/p>\n La ruta de aprendizaje del cient\u00edfico de datos es la siguiente:<\/p>\n Estos son dos perfiles muy similares, pero con algunas diferencias. Ambos est\u00e1n orientados m\u00e1s al negocio y tienen como objetivo analizar datos para resolver problem\u00e1ticas empresariales. La principal diferencia radica en que el analista de datos est\u00e1 m\u00e1s enfocado al procesamiento y an\u00e1lisis propiamente dicho y la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n valiosa, mientras que el analista de negocio o business analyst est\u00e1 enfocado en la aplicaci\u00f3n de los insights identificados a trav\u00e9s del an\u00e1lisis para tomar decisiones concretas y pr\u00e1cticas en una empresa.<\/p>\n El analista de negocio, como su nombre indica, es el perfil m\u00e1s orientado a negocio de todos los mencionados. Este rol debe ser un experto en la materia y est\u00e1 m\u00e1s cerca de la toma de decisiones. Su principal agregado de valor radica en \u201ccontar historias\u201d a trav\u00e9s de los datos, para lo cual deben contar con excelentes habilidades de comunicaci\u00f3n, y garantizar la aplicabilidad al negocio.<\/p>\n A nivel t\u00e9cnico, ambos perfiles suelen utilizar como herramientas principales SQL y herramientas de visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis como Power BI o Tableau, entre otras. El analista de datos, dependiendo de la empresa y del proyecto, tambi\u00e9n puede cumplir un rol m\u00e1s amplio con funciones similares a las de un ingeniero de datos y necesitar de conocimientos m\u00e1s amplios como lenguajes de programaci\u00f3n o herramientas ETL.<\/p>\n Salvando las diferencias comentadas para estos dos perfiles, la ruta de aprendizaje se compone de los siguientes puntos:<\/p>\n Esto nos permite ver que, para aquellos profesionales que vienen de carreras \u201cbusiness\u201d como contabilidad, finanzas, administraci\u00f3n, marketing, entre otras, los perfiles que mejor se adaptan son los de data scientist, data analyst o business analyst, ya que es donde se puede aprovechar en mayor medida el background profesional y complementar la experiencia en business con el conocimiento t\u00e9cnico.<\/p>\n Por \u00faltimo, resta conocer d\u00f3nde se pueden adquirir todos estos conocimientos y t\u00e9cnicas que cada perfil profesional necesita. En este punto merece la pena separar la educaci\u00f3n formal de la informal.<\/p>\n Dentro de la educaci\u00f3n formal encontramos carreras y cursos dictados por universidades o escuelas oficiales que tiene como ventaja el prestigio de su t\u00edtulo pero suelen implicar un esfuerzo econ\u00f3mico mayor.<\/p>\n En cuanto a la educaci\u00f3n informal, se trata de otras plataformas donde tambi\u00e9n se puede aprender ciencia de datos pero de una manera m\u00e1s autodidacta. Este tipo de educaci\u00f3n tiene como ventaja el ahorro econ\u00f3mico y la gran cantidad de oferta disponible.<\/p>\n En Hiberus contamos con una unidad especializada en servicios de Data & Analytics<\/a> formada por un equipo de expertos en Big Data<\/a>, Machine Learning<\/a>, Business Intelligence y Analytics<\/a>. \u00bfNecesitas una soluci\u00f3n basada en tecnolog\u00eda de datos<\/strong>? \u00a1Contacta con nosotros y estaremos encantados de ayudarte?<\/p>\n Y, si lo que deseas es formarte en datos, tenemos lo que necesitas: los mejores programas para impulsar tu crecimiento y ayudarte a ser un experto del \u00e1rea. \u00a1Visita la Hiberus University<\/a> y desc\u00fabrelos!<\/p>\nConceptos para trabajar con datos<\/h2>\n
Business Intelligence<\/a><\/h3>\n
Big Data<\/h3>\n
\n
Machine Learning<\/a><\/h3>\n
C\u00f3mo trabajar con datos: perfiles m\u00e1s importantes<\/h2>\n
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![\"\"](\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/matriz-perfiles-conocimiento.png\")
<\/p>\nArquitecto de datos<\/h3>\n
\n
Ingeniero de datos<\/h3>\n
Cient\u00edfico de datos<\/h3>\n
\n
Analista de negocio o analista de datos<\/h3>\n
\n
\u00bfD\u00f3nde aprender?<\/h2>\n
Educaci\u00f3n formal<\/h3>\n
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Educaci\u00f3n informal<\/h3>\n
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<\/a><\/p>\n