El análisis masivo de datos o Big Data es una de las áreas profesionales con más demanda del momento. ¿Sabes qué hay que estudiar para poder trabajar en ello? Descúbrelo con este artículo.
La necesidad de analizar datos y elaborar estadísticas es algo que se ha extendido a prácticamente todos los ámbitos de la vida cotidiana, desde el mundo deportivo (con análisis y gráficos estadísticos de jugadores, aciertos, errores, etc) a áreas como la banca, las finanzas e incluso las tendencias en las redes sociales. La importancia de la tecnología en las empresas actuales y la demanda de especialistas en datos ha emergido en los últimos años y se espera que sea una tendencia a la alza.
Gracias a los resultados obtenidos tras el análisis de dichos datos, las administraciones competentes pueden tomar cartas en el asunto e implantar determinadas políticas de actuación, haciendo más fácil la vida a la sociedad en general.
Y es que ser analista está de moda, así lo demuestra al menos una publicación de la revista Harvard Business Review quien ha calificado esta profesión como la más popular y atractiva del siglo XXI. Requiriéndose 4,4 millones de data scientists en todo el mundo.
En este sentido, las grandes corporaciones han creado puestos de trabajo específicos ligados a Big Data, como es el caso de chief data officer o chief analytical officer, cuya misión es velar por los datos que existen de la compañía y ser capaces de sacar el máximo valor de ellos.
La necesidad de interconexión y la adaptación al mercado actual ha propiciado que además de informáticos se hayan sumado al carro del análisis de datos masivo profesionales del marketing y otras disciplinas vinculadas con el mundo empresarial. Como vemos, una vez más la tecnología está al servicio de la formación.
Los analistas son buscados debido a sus fuertes como los serían:
Toma de decisiones informadas: Los analistas de datos pueden examinar grandes volúmenes de información y transformarlos en conocimientos significativos. Esto permite que las decisiones empresariales se basen en datos concretos y no solo en intuiciones o suposiciones.
Identificación de patrones y tendencias: Los expertos en análisis de datos pueden descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos que pueden pasar desapercibidas para otros. Estas observaciones pueden ayudar a comprender mejor el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y otras variables clave.
Optimización de procesos: Al analizar los datos, los expertos pueden identificar áreas de ineficiencia o cuellos de botella en los procesos empresariales y, a partir de ahí, recomendar mejoras para aumentar la productividad y reducir costos.
Resolución de problemas complejos: Los analistas de datos tienen la capacidad de abordar problemas complejos y multifacéticos al desglosarlos en componentes más manejables y analizarlos desde diferentes ángulos.
Personalización y segmentación: Con el análisis de datos, es posible crear segmentos de clientes más específicos, lo que facilita la personalización de productos y servicios para satisfacer mejor las necesidades de cada grupo, aumentando así la satisfacción del cliente.
Detección de fraudes y anomalías: Los expertos en análisis de datos pueden implementar técnicas avanzadas para detectar patrones sospechosos o comportamientos anómalos que podrían indicar actividades fraudulentas o amenazas de seguridad.
Predicción y pronóstico: Mediante el análisis de datos históricos, los analistas pueden construir modelos de predicción y pronóstico que ayuden a anticipar eventos futuros, como tendencias de ventas, demanda de productos o movimientos del mercado.
Medición de rendimiento: Los analistas de datos pueden establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas para evaluar el desempeño de una empresa o un proyecto, lo que facilita el seguimiento de los objetivos y la identificación de áreas que necesitan mejora.
Innovación y descubrimiento: El análisis de datos puede conducir a descubrimientos inesperados y oportunidades de innovación que de otro modo podrían haber pasado desapercibidas.
Automatización inteligente: Los expertos en análisis de datos pueden implementar algoritmos y modelos de aprendizaje automático que permitan la automatización de ciertas tareas y procesos, aumentando la eficiencia operativa.