Son los encargados de encontrar los patrones, los caminos correctos dentro de los mapas. En épocas en las que cuesta recuperar el ritmo del consumo, su mirada para entender a los clientes es clave para proveer un faro en las tinieblas. Por esto, hoy los analistas de big data son tan buscados.
Natalia Terlizzi, CEO de HuCap, afirma a iProUP que este perfil "es un experto en la gestión de datos, cuya función principal es maximizar su uso para una toma de decisiones efectivas en distintos campos".
Su rol abarca desde "la identificación de las fuentes, el diseño de la arquitectura tanto de almacenamiento como de procesamiento, el desarrollo de distintos algoritmos que permitan analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, el modelado de datos que permita trabajar en modelos predictivos, su visualización y la seguridad de los datos, enumera Terlizzi.
"Además, lideran iniciativas para transformar los datos en insights valiosos que respalden la toma de decisiones y potencien la estrategia empresarial. También juegan un papel esencial en la implementación de soluciones tecnológicas basadas en datos", detalla a iProUP Ezequiel Palacios, director asociado de Glue Executive Search.
Dentro de sus tareas diarias, "se destacan la conexión de diferentes piezas de tecnología a través de diversas técnicas. Toda esa información se vuelca luego en una cola de eventos, desde la que es procesada y utilizada por diversos mecanismos", afirma Matías Salmeri, Head of Data de Endava Argentina.
La Inteligencia Artificial (IA) está cambiando el rol del analista de big data porque está ayudando a automatizar tareas y aportando mejoras para el análisis predictivo.
"Hoy, estos analistas están empezando a crear modelos de IA, lo que implica que tienen que aprender y desarrollar nuevas habilidades", advierte a iProUP Alejandro Servide, director de Professional, Digital & Enterprise Argentina y Chile.
En este sentido, "además de las universidades que dictan estas carreras específicas, contamos con institutos y otros centros de formación que tienen cursos de Big Data, Data Science, Inteligencia Artificial, Machine Learning, así como también postgrados o maestrías para los profesionales más especializados, cuenta Servide.
"Un buen especialista en big data continúa su evolución al ritmo de la tecnología. Así, mediante nuevas tendencias, como el Data Science, consigue investigar y desarrollar nuevos modelos predictivos, establecer patrones, y crear algoritmos basados en las relaciones matemáticas entre los datos", observa a iProUP Rebeca Gosp, rspecialista en Atracción de Talento en Ceta Capital Humano.
Por su parte, Florencia Ortega, Manager de Data & Analytics de NTT DATA, afrma a iProUP que "gracias a tecnologías como la inteligencia artificial y la computación en la nube, los datos pueden procesarse en tiempo real, lo que permite decisiones mucho más ágiles y precisas".
"La democratización del acceso a estas tecnologías, mediante plataformas intuitivas como Snowflake o Databricks, permitió que incluso usuarios con menor expertise técnico puedan aprovechar el potencial del Big Data", añade Ortega.
Además, agrega la manager, "el desarrollo de herramientas como Kubernetes para la escalabilidad ha acelerado la adopción en empresas de todos los tamaños".
Ahora bien, "los sueldos pueden variar considerablemente. En empresas grandes, pueden ganar desde 2,5 millones de pesos mensuales hasta a los 5 millones o más, dependiendo de la experiencia y la complejidad del rol", confía a iProUP Delfina Fernández, líder de la División Technology de Adecco Argentina.
Por otro lado, en startups, "aunque un paquete base puede ser más ajustado, es común que se ofrezcan incentivos como equity o mayores oportunidades de crecimiento profesional. En cualquier caso, el objetivo principal es atraer y retener talento altamente calificado", aclara Palacios.
Estos salarios tienen una razón de ser. "Un analista de datos juega un papel importante durante una crisis, porque está brindando información con la que se toman decisiones, indica María Belén Piedrabuena, profesora de Habilitación A y B de Ing. Informática de la Universidad de Belgrano.
Y agrega: "Puede colaborar a identificar patrones y tendencias en los datos y mostrar comportamientos predictivos y ayudar a identificar posibles riesgos y/o oportunidades en las diferentes áreas de la empresa que ayudan a tomar decisiones basadas en datos.
"Estos roles son clave a la hora de optimizar recursos, encontrar nuevas oportunidades de mercado e innovar en la generación de nuevas dinámicas dentro de las organizaciones", cuenta a iProUP Gabriel Arango, Head of Technology Latam GlobalLogic.
El directivo añade que "los jugadores más grandes de la industria están apostando cada vez más fuerte a las tecnologías asociadas a la Generative AI y estas necesitan un manejo de datos bien consolidado a nivel organización para alcanzar los resultados esperados".
"Los desafíos más importantes son los relacionados con la seguridad y privacidad de los datos, como así también la falta de perspectiva que se puede encontrar al momento de sugerir mejoras a procesos ya consolidados, suma Arango.
Y complementa: "Muchas veces lo que funciona no se toca, perdiendo así las oportunidades de mejora que nos dan las tecnologías actuales. A su vez, la reciente recesión también paralizó el arranque de nuevas iniciativas, el panorama mundial hizo que muchas organizaciones adoptaran estrategias defensivas y frenar la innovación.
A su vez, señala Fernández, "hay una escasez global de talento en Big Data, ya que la demanda supera la oferta de profesionales calificados. Se espera que el campo continúe creciendo debido a la digitalización y la expansión del uso de datos en todos los sectores".
Iván García Villavicencio, Talent Attraction Manager en Softtek, remarca que "si bien las instituciones financieras fueron las pioneras en la adopción de estas tecnologías, también se encuentran este tipo de perfiles en empresas del área de salud, e-commerce, telecomunicaciones, manufactura y logística".
"Este perfil ayuda a mejorar la toma de decisiones, permite anticiparse a los cambios del mercado, optimizar costos, mejorar la segmentación de bases de datos y la accesibilidad de la información dentro de una empresa", concluye Gosp.