El big data es uno de los sectores informáticos que más está creciendo en los últimos años. Cuando hace unos años se comenzó a hablar de big data pocos imaginaban la relevancia que esta ciencia iba a alcanzar en un futuro próximo, aun sabiendo de sus posibilidades.
En el mundo de los negocios y las empresas, el big data sigue siendo un mercado en expansión, con cifras de crecimiento de importancia cada año. Ante esta realidad, resulta evidente que se está produciendo una especialización en esta disciplina. Los retos a los que se enfrenta el big data son cada vez mayores. En el ámbito empresarial, las organizaciones se muestran cada vez más reacias a contar con profesionales expertos que sepan introducir, manejar e interpretar grandes cantidades de datos para establecer escenarios futuros o realizar estrategias a medio y largo plazo.
Desde la academia se van introduciendo actividades formativas que inciden en esta forma de conocimiento. Uno de estos proyectos formativos es el master big data que se imparte desde la Universidad de Alcalá. Un master business intelligence ideado para profesionales llegados desde el mundo de la ingeniería pero también para personas que han desarrollado su trayectoria laboral en el mundo de las finanzas, el marketing, la banca o la administración de empresas. Este master business analytics, sus conocimientos, pueden aplicarse a todo tipo de sectores industriales y empresariales.
¿Qué es un data scientist y cuáles son sus funciones?
Tras el big data lo que encontramos es a los data scientist, es decir, científicos de datos. Para conocer la relevancia que ya tienen estos profesionales en el mundo de la empresa y la economía basta hacer referencia a un informe de IBM presentado en el año 2017 en el que se indica que, para el año 2020, la demanda de estos profesionales crecerá hasta un 28% en Estados Unidos. Trasladando esa previsión a cifras de empleo, eso supone un total de casi tres millones de puestos de trabajo.
Un data scientist o mejor dicho, la ciencia de datos, en palabras de Alfonso Sánchez (Data, Analytics and Insights Director de Publicis Media), es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados.
Sánchez continúa en su definición haciendo alusión a diferentes campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.
Sea como fuere, esta disciplina se hace cada vez más necesaria porque en la actualidad las empresas manejan un volumen ingente de datos, casi inabarcable sin la presencia de estas disciplinas. A esto se suma que son muchas las fuentes de las que podemos extraer esta información en forma de datos.
De algún modo, el big data pretende encontrar fórmulas a través de las cuales identificar, recoger, transformar, analizar, elaborar e interpretar todos estos datos en el contexto de objetivos de negocio específicos.
Los profesionales de esta disciplina manejan y trabajan datos obtenidos de diversas fuentes y analizan muchos y muy diferentes canales con formatos heterogéneos. Ahí está una de las claves de los científicos de datos, no basta con examinar esta información, sino ser capaces de extraer patrones, interpretar tendencias y, a partir de ellas, diseñar escenarios futuros.
Las empresas a nivel mundial se muestran cada vez más partícipes de incluir en sus equipos científicos y analistas de datos que desarrollen este perfil porque es relevante para diferentes áreas: marketing, publicidad, ventas, captación de recursos humanos, análisis de riesgos, control financiero, etc.
Esta profesión, cada vez más relevante en el presente, aparece como una de las más demandadas en muchos sectores de negocio, hasta el punto de que áreas de conocimiento como la medicina y la salud también se están valiendo de estos profesionales.
Un ejemplo interesante es el que tiene que ver con el uso de wearables y gadgets tecnológicos que monitorizan las constantes de los pacientes. A través de estos dispositivos que recopilan datos, los data scientist pueden detectar patrones de comportamiento y respuesta del organismo humano y desde ahí, prevenir problemas de salud, adelantarse a posibles afecciones, mejorar en los diagnósticos o tratamiento o acelerar la búsqueda de medicamentos más efectivos para tratar ciertas dolencias.
