Se trata uno de los talentos que más se demandan hoy en el mercado laboral, y a las empresas les preocupa dar con los más adecuados para su cultura. Además, por su tarea, son completamente transversales a todas las áreas y en todas las industrias los necesitan. Al menos, en aquellas que quieren entrar de lleno en la economía 4.0.
Se trata de los analistas de Big Data, los que pueden traducir los datos en información para ser utilizada en la toma de decisiones. Para dar cuenta de cuánto los aprecian, un puesto junior puede empezar cobrando un sueldo de $160.000, y los senior superan los $300.000. Además, por la alta necesidad, rápidamente ascienden en la escala de la organización.
"El perfil de Big Data en la actualidad es altamente requerido tanto en multinacionales, como en Pymes y startups, por la necesidad creciente de las empresas de utilizar los datos para tomar decisiones de negocio y adaptarse a un contexto de mercado cambiante", confirma a iProUP Alejandro Servide, director de Professionals y RPO de Randstad Argentina.
De todos modos, por el tipo de profesional, las remuneraciones que tiene y el tipo de herramientas asociadas a la analítica de Big Data, "hoy vemos una mayor demanda de estos perfiles en los dos extremos, por un lado en las grandes empresas y multinacionales y por el otro en los pequeñas startups 100% digitales que nacen con el ADN orientado a gestionar en base a datos y performance", completa.
"El contexto de incertidumbre, nunca antes visto en la historia reciente, potenció la búsqueda de herramientas para entender los cambios y adaptarse a una nueva dinámica", destaca el experto.
Añade que "el rol del analista Big Data ha sido clave para los negocios en tiempos de pandemia, a partir de la extracción, análisis y transmisión de datos en tiempo real en medio de tantas incógnitas que genera este nuevo contexto. Gracias al uso de diferentes herramientas digitales se han podido entender, pronosticar y orientar la toma de decisiones en pos de soluciones".
Cálculos y comunicación
Natalia Terlizzi, CEO de HuCap, señala a iProUP que estos perfiles deben tener principalmente "dominio de las matemáticas y estadísticas para analizar datos y predecir comportamientos, conocimientos de base de datos relacionales y no relacionales y de programación".
"Además, debe tener conocer sobre Machine Learning, lo que le va a permitir manejar y analizar gran volumen de datos por medio de modelos de aprendizajes automáticos, trabajando con algoritmos. El objetivo es mejorar el proceso de toma de decisiones, por eso también puede tener dentro de sus funciones el diseño de sistema de reporting para visualización de datos", agrega Terlizzi.
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Los analistas de Big Data han sido indispensable para tomar decisiones en contexto de pandemia
Por supuesto, también se les piden habilidades blandas, y entre las más importantes están, según la CEO de Hucap:
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Precisión y simplicidad: hacer fácil lo difícil, descubrir zonas de apalancamiento que todo sistema posee, donde con un mínimo esfuerzo se logran resultados extraordinarios
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Administración de procesos: idear procedimientos y circuitos para llevar a cabo tareas que permitan la obtención de ciertos resultados. También, detectar oportunidades de sinergia e integración
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Flexibilidad: adaptarse a las distintas situaciones y desafíos laborales acorde con los tiempos y contextos altamente competitivos que enfrentan las organizaciones en la actualidad
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Innovación: encontrar nuevas formas de hacer las cosas para mejorar los resultados. Saber, querer y poder poner en práctica ideas creativas propias y también de los demás
En cuanto a la escasez, por suerte "la formación tanto universitaria como terciaria creció en los últimos dos años y hay muchos jóvenes capacitándose en áreas competentes, pero lo que escasea en Argentina son perfiles con experiencia, necesarios para encarar, desarrollar proyectos y gerenciar equipos que perduren en el tiempo", observa a iProUP Carolina Dausá, Talent Acquisition Partner de Aliancers.
¿Qué se necesita para ser analista de Big Data? "Que estén graduados en carreras afines a Estadística, Matemática o Ciencias de la información y conocimientos de lenguajes SQL, Python, R y SAS. Y la formación que pueda llegar de parte del trabajo o la experiencia acumulada en proyectos trabajados de alto impacto siempre es de alto valor agregado", agrega Dausá.
"Es importante destacar que el Data Analyst, junto con otras funciones como la del Data Engineer o el Data Scientist, son integrantes de un mismo equipo: partes fundamentales y complementarias en un data-team. Eslabones de una misma cadena, todos igual de necesarios", indica a iProUP Ernesto Mislej, socio fundador de 7Puentes.
Como en todo proceso de trabajo de cualquier disciplina, "en los proyectos de Ciencia de Datos la división de roles, basada en distintos skills y conocimientos de los profesionales, nos garantiza un resultado exitoso y un cliente satisfecho. El Analista de Datos no trabaja solo, es por eso que lo que se busca es armar un equipo con habilidades diversas".
El día a día
Los especialistas consideran que la irrupción de la pandemia no modificó el rol de esta posición, pero "sí se observa un aumento en la demanda de este perfil", dice Gustavo Aguilera, director de Talent Solutions y People & Culture de ManpowerGroup Argentina.
Según este experto, las tareas de este perfil consisten en:
- La carga de información, transformaciones, programaciones de generación de datos y testing
- La resolución de incidentes sobre datos y desarrollos en gestión del equipo
- La mejora del ecosistema de datos mediante el procesamiento de Big Data, proveniente de diversas fuentes mediante la aplicación de métodos analíticos
- El estudio de los datos origen y selección de herramientas disponibles en función de la estructura de la información y de las consultas que se prevén
"Si bien los efectos de la pandemia se han hecho sentir en todo el mundo, uno de los sectores que ha visto aumentar la demanda de servicios y profesionales es el de IT, por la necesidad imperante de implementar nuevas soluciones para que las compañías operen de forma digital", dice a iProUP David Wilson, socio en Ceibo Digital.
"Esta digitalización forzada trajo consigo aún más generación de datos y por consiguiente una mayor necesidad de analizarlos. Algunas consecuencias: mayor requerimiento de estos roles, incremento de la rotación, ofertas más competitivas. Así, se volvió más intenso el trabajo y aumentó notablemente la expectativa por los resultados rápidos", añade Wilson.
Dentro de las industrias que más contratan a estos perfiles encontramos software y consultoría, obviamente por las que ofrecen estos servicios para empezar a generar estas capacidades en las empresas.
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Fintech, software, banca y retail, entre las industrias que más demanda estos profesionales
"Le sigue servicios financieros (incluyendo fintechs), principalmente en banca, retail y seguros, que utilizan los datos para comprender el comportamiento de sus clientes e identificar oportunidades comerciales y riesgos, aunque también hoy los bancos de inversión están utilizando big data para comprender los mercados y tomar mejores decisiones", completa el socio de Ceibo Digital.
Entre las que más contratan también figura la industria del Agro, "para predecir el clima y maximizar rindes, producto de los grandes volúmenes de datos generados por dispositivos IoT, ahora en auge".
"La industria de telecomunicaciones y medios, para mejorar la experiencia de usuarios, reducción de fraude, predicción de baja y precios dinámicos. Y, por supuesto, el sector de la salud, hoy más que nunca, para analizar datos estadísticos y ayudar a complementar y potenciar diagnósticos basados en volúmenes históricos de registros de pacientes", enumera Wilson.
Lo cierto es que este perfil se volvió esencial, para la toma de decisiones sabiendo por dónde está caminando cada empresa y el mercado en general. Especialmente, en tiempos de pandemia, en los que hay que aprovechar cada posibilidad que ofrezca el mercado.
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