El crecimiento exponencial de datos en las empresas ha llevado a la necesidad de diferentes roles especializados, como el analista de datos, el arquitecto de datos y el ingeniero de datos. Aunque sus responsabilidades pueden a veces confundirse o superponerse, cada rol contribuye a organizar y transformar los datos no estructurados en información valiosa. Esta evolución plantea nuevas preguntas: ¿qué rol es el encargado de organizar este flujo creciente de datos? ¿Y toda empresa necesita cubrir estos roles?
¿Cómo estructurar correctamente el área de datos?
En un entorno empresarial donde los datos se han convertido en el núcleo de decisiones estratégicas, estructurar adecuadamente el área de datos es crucial. Es por eso que es necesario contar con Chief Data Officer (CDO), cuya función es convertir los datos en un activo estratégico que impulse la eficiencia, innovación y competitividad de la empresa, mientras se garantiza su correcta gestión y protección.
Es la persona que debería diseñar los requerimientos de perfiles en datos. Sin embargo, en empresas que recién están comenzando una estrategia de datos, o desarrollaron una estrategia que está sobredimensionada o ya no responde a los requerimientos, es fundamental comprender la importancia de cada rol.
Es necesario aclarar, que cada día las herramientas de business intelligence simplifican la manera de procesar los datos, con conexiones automáticas y plantillas –entre otras- lo que puede dejar desfasados los equipos en cuanto a requerimientos.
A continuación, te brindamos algunas sugerencias para tomar la decisión correcta respecto a cómo estructurar el equipo de trabajo de data en cualquier tipo de organización.
1. Conocer el volumen de los datos sobre los que se trabajan
La cantidad de datos a procesar puede parecer en un primer momento, abrumadora. Pero ¿es realmente tan grande como se nos presenta? ¿Todos los datos van a dar información relevante para los negocios? El procesamiento, ¿no puede hacerse con las herramientas que ya proveen otros sistemas, como el ERP o el CRM?
2. Diferencia entre arquitecto de datos e ingeniero de datos
Mientras que el arquitecto de datos diseña la estructura y políticas globales de la infraestructura de datos, el ingeniero de datos se enfoca en crear los sistemas para recoger, validar y preparar esos datos de alta calidad. Es decir, ambos se ocupan de que el analista de datos o el científico de datos puedan extraer información relevante para la empresa, pero ¿ambos son necesarios?
Como se señaló anteriormente, las tendencias actuales simplificaron el acceso a la información desde el origen. Por ejemplo, mediante conexiones vía API, se reduce y resalta la importancia del arquitecto de datos en simultáneo. Al principio, un consultor externo puede diseñar estructuras, y luego estas pueden crecer sin intervención de la misma expertise que la creó.
Sin embargo, el ingeniero de datos se está convirtiendo cada vez más en un rol que debe tener presencia permanente en el equipo. Esto se debe a que, si bien la infraestructura y conexiones pueden estar bien diseñadas, su modificación permanente puede generar sobrecargas o pérdidas de conexión.
3. Arquitectura e ingeniería de datos: pilares sólidos para decisiones estratégicas
En su excelente libro, “Arquitectura e Ingeniería de Datos: Pilares sólidos para decisiones estratégicas”, Walter Calcagno Lucares describe los conceptos claves de ambas profesiones, las decisiones que enfrentan y las soluciones más adecuadas.
Y algo especialmente destacable del libro, y que suele menospreciarse es la importancia que el arquitecto de datos debe darle a la seguridad y la privacidad de la información.
Además de diversas normativas de protección de datos, que en el caso de la Unión Europea hizo emerger el cargo de Delegado de Protección de Datos y un registro público de aquellas personas certificadas, existe un problema de negocios intrínseco a las áreas de datos.
Si la empresa ha decidido aumentar su valor agregado mediante un enfoque orientado a datos, obteniendo indicadores que le permitan crecer en el mercado, es lógico que esos datos tengan mayor valor para competidores o hackers externos. Si se ha decidido invertir en análisis de datos o ciencia de datos, pero no se protege correctamente la información que se genera, se corre el riesgo de robo y por lo tanto se pueden enfrentar consecuencias legales de gravedad.
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Cuáles son los roles en el análisis de datos
En el campo del análisis de datos, existen múltiples roles especializados que ayudan a estructurar, procesar, y extraer valor de la información. Desde diseñar la infraestructura de datos hasta interpretar insights, cada uno de estos perfiles aporta habilidades únicas para abordar los datos desde diferentes ángulos. Comprender estas funciones es esencial para elegir el perfil que mejor se adapte a las necesidades de cada empresa.
¿Cuál es la función de un analista de datos?
El analista de datos interpreta los datos para extraer insights que apoyen decisiones estratégicas. Su objetivo es convertir datos en información práctica que impulse decisiones basadas en evidencia.
Tareas técnicas
- Extraer, transformar y analizar datos.
- Crear reportes y visualizaciones mediante herramientas como Power BI, Tableau o Excel.
- Detectar patrones y tendencias, usando técnicas estadísticas.
- Utilizar lenguajes como SQL, Python y R.
¿Cuál es la función de un ingeniero de datos?
El ingeniero de datos se encarga de construir y mantener la infraestructura necesaria para gestionar grandes volúmenes de datos. Su responsabilidad principal es asegurar que los datos fluyan correctamente desde su origen hasta los sistemas de análisis o aplicaciones. Su objetivo es garantizar que los datos estén disponibles y listos para ser analizados.
Tareas técnicas
- Crear pipelines de datos (ETL/ELT) para mover datos eficientemente.
- Optimizar sistemas de almacenamiento y bases de datos.
- Gestionar la integración de fuentes de datos.
- Implementar tecnologías en la nube (AWS, Google Cloud, Azure) y sistemas distribuidos.
- Dominar lenguajes y herramientas como Python, SQL, Apache Spark, Hadoop, y Kafka.
¿Cuál es la función de un arquitecto de datos?
El arquitecto de datos diseña la estructura y la arquitectura de los sistemas de datos para optimizar su gestión y aprovechamiento. Su objetivo es alinear la infraestructura de datos con los objetivos estratégicos de la organización.
Tareas técnicas
- Definir políticas y estrategias de gestión de datos.
- Diseñar la arquitectura de bases de datos y almacenamiento (data lakes, data warehouses).
- Seleccionar tecnologías adecuadas y asegurar la escalabilidad y seguridad de las plataformas.
- Modelar y estructurar los datos para asegurar su calidad y gobernanza.
Cada uno de los roles en el análisis de datos tiene un enfoque específico, permitiendo a las empresas formar equipos con una capacidad completa para transformar datos en decisiones estratégicas y resultados medibles.
Evolución y proyección de la demanda de analistas de datos en Estados Unidos
En Estados Unidos, el crecimiento del rol de analista de datos ha mostrado una notable tendencia al alza en la última década. Según estimaciones de entidades como el Bureau of Labor Statistics (BLS), LinkedIn’s Emerging Jobs Report y consultoras como IBM y Burning Glass Technologies, el interés en este campo ha crecido exponencialmente:
- 2014-2016: Un crecimiento inicial del 3% al 8% anual, impulsado por el interés en el análisis de datos y la expansión de Big Data.
- 2017-2019: La demanda aumentó de un 10% a un 15% anual, con un notable interés en sectores como salud y finanzas.
- 2020-2023: Con el auge de la transformación digital, la demanda creció un 18% en 2020, alcanzando un 25% en 2023.
- 2024-2026: Se espera que la demanda aumente un 28% en 2024 y alcance un 32% en 2026, con un crecimiento impulsado por la adopción de análisis avanzado en sectores como IA y automatización.
- 2027-2028: Se proyecta que la demanda alcance un 38% anual, consolidándose en sectores emergentes como inteligencia artificial y automatización.
Evolución y proyección de la demanda de analistas de datos en América Latina
En América Latina, la demanda de analistas de datos también ha experimentado un crecimiento constante, reflejado en los estudios de IDC y LinkedIn:
- 2020-2022: Un incremento de entre el 15% y el 20%, impulsado por la transformación digital en banca, telecomunicaciones y retail, especialmente en países como Brasil y México.
- 2023: Un aumento del 22% en la demanda, con el sector de salud y fintech liderando el crecimiento en la región.
- 2024-2025: Se anticipa un crecimiento anual del 25%, con una mayor adopción de Business Intelligence y Machine Learning en empresas medianas y grandes.
- 2026: La demanda en LATAM podría alcanzar un crecimiento acumulado del 30% respecto a 2023, especialmente en Colombia, Chile y Argentina.
Evolución y proyección de la demanda de analistas de datos en Europa
Europa ha experimentado un crecimiento continuo en la demanda de Analistas de Datos, impulsado por la transformación digital y regulaciones como GDPR, de acuerdo con estudios de McKinsey, IDC y Glassdoor:
- 2019-2022: La demanda creció de un 12% a un 20% anual, con un notable impulso en la industria manufacturera y el sector financiero en países como Alemania, Francia y el Reino Unido.
- 2023: Un aumento del 23% en países nórdicos y del sur de Europa, con preferencia por habilidades en Python y SQL.
- 2024-2025: Un crecimiento del 25%, motivado por la regulación ética de datos y la adopción de inteligencia artificial en análisis.
- 2026: La demanda de analistas de datos podría crecer un 28%, especialmente en sectores de salud, energía renovable y ciberseguridad.
¿Dónde estudiar análisis de datos?
Con el auge del análisis de datos, las opciones de estudio han crecido. Universidades como el MIT y Stanford ofrecen programas avanzados, y en América Latina, la UBA y el Tecnológico de Monterrey tienen programas sólidos en ciencia de datos y análisis. Además, plataformas como Coursera, edX y Udacity ofrecen cursos especializados para quienes buscan flexibilidad en su aprendizaje, ideales para profesionales de Europa y América Latina que desean formarse en un entorno online de alta calidad.
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¿La inteligencia artificial va a reemplazar al analista de datos?
Si bien la IA y el aprendizaje automático pueden automatizar ciertas tareas, los analistas de datos siguen siendo esenciales. La IA apoya el procesamiento de grandes volúmenes de datos y detecta patrones básicos, pero los analistas humanos ofrecen contexto, discernimiento y comprensión profunda que van más allá de los resultados numéricos. Su papel es crucial en decisiones estratégicas y en situaciones en las que la interpretación y el conocimiento del mercado agregan un valor que la IA aún no puede replicar completamente.
¿Dónde trabaja el analista de datos?
Los analistas de datos encuentran oportunidades en sectores variados: finanzas, tecnología, retail, salud y más. En Estados Unidos y Europa, trabajan en empresas tecnológicas y startups, mientras que en América Latina también apoyan a empresas en sectores tradicionales, ayudándolas a adaptarse al análisis de datos moderno. Su versatilidad les permite ser agentes de cambio en empresas grandes o pequeñas, ayudando a transformar datos en estrategias de crecimiento e innovación.
Conclusión
La correcta definición de las necesidades y objetivos de la estrategia de datos de la empresa es fundamental para lograr el éxito en lo que se intenta alcanzar. Al simplificarse las herramientas que procesan los datos, es más crucial el proceso previo de definición de la infraestructura.
Por eso, en Crombie contamos con un equipo de profesionales que sabe detectar y comprender en profundidad las necesidades de cada empresa, proyecto y mercado. Con nuestra asesoría no solo serás capaz de comprender qué profesionales necesitas, sino que también te guiaremos hacia las mejores soluciones de software.
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