Por Ignacia Córdova
Introducción
La importancia de los datos en las empresas ha ido en aumento en los últimos años, debido a varias razones. Algunas de ellas son el aumento en la cantidad y calidad de los datos disponibles, y la mayor capacidad de procesamiento y almacenamiento de estos datos. Se suma, además, el avance que han tenido distintos modelos y metodologías de analítica avanzada, que ayudan a obtener cada vez mayor valor de los datos disponibles.
En este nuevo escenario las empresas pueden obtener una comprensión más profunda de sus clientes y de sus operaciones. Esto les permite tomar decisiones informadas y mejorar sus productos y servicios, y de paso, identificar nuevas oportunidades de negocio. Lo que ha generado que exista una mayor demanda por cargos y perfiles especializados para almacenar, administrar y analizar los datos. Si hace 20 años el principal perfil existente era el Analista de Datos (Data Analyst), hoy son muchos otros perfiles que buscan las empresas en esta área, y este número aumenta mientras las especializaciones continúan.
Perfiles de Datos
¿Cuáles son estos perfiles? A continuación, te contamos acerca de 6 de estos perfiles y sus principales características.
- Data Architect: El Data Architect (o arquitecto de datos) es un profesional encargado de diseñar, implementar y mantener un sistema de información de datos para una organización. Su objetivo es asegurarse de que los datos sean accesibles, confiables y estén disponibles para su uso por parte de otros perfiles y profesionales. Entre sus tareas se encuentran el análisis de los requisitos de la organización, el diseño de soluciones para crear una estructura de datos adecuada y la integración de datos de diferentes fuentes. Un arquitecto de datos es esencial para asegurar el correcto funcionamiento del sistema de información de datos de una organización
- Data Engineer: Una vez establecida la arquitectura y la infraestructura, Un Data Engineer estará encargado de construir y dar mantenimiento a los sistemas de información que permiten a las organizaciones almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Entre sus tareas se encuentran la integración de datos de diferentes fuentes, el procesamiento y la transformación de datos para su uso por parte de los Data Analyst, Data Scientist y otros perfiles, además de la monitorización y mantenimiento de los sistemas de información de datos para garantizar su correcto funcionamiento. Un Data Engineer es responsable de asegurarse de que los datos estén disponibles y preparados para su uso por parte del resto de la organización.
- Data Analyst: El Data Analyst (o analista de datos) es el encargado de analizar grandes cantidades de datos para extraer información útil y valiosa para una organización. Utiliza técnicas estadísticas y herramientas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias en los datos, y para comprender mejor los datos y su relación con los negocios. Entre las tareas que realiza un Data Analyst se incluyen la exploración de datos, la creación de modelos de análisis, la visualización de datos, la identificación de oportunidades de negocios y la toma de decisiones basadas en datos. Trabaja con una amplia variedad de datos, incluyendo datos financieros, datos de clientes, datos de marketing y datos operacionales, para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones.
- Data Scientist: El Data Scientist (o científico de datos) también utiliza la estadística y la modelación para dar sentido y extraer valor de los datos provenientes de distintas fuentes. Sin embargo, a diferencia de un Data Analyst, usan enfoques más teóricos y experimentales para lograr su objetivo. Un Data Scientist es un profesional que combina habilidades en matemáticas, estadísticas, programación y conocimiento de los negocios para analizar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa para una organización. Utiliza técnicas avanzadas de análisis de datos, incluyendo aprendizaje automático y minería de datos, para identificar patrones y tendencias en los datos y para comprender mejor los datos y su relación con los negocios. Además de analizar los datos, un Data Scientist es responsable de comunicar sus resultados y recomendaciones a los líderes de la organización, y de trabajar con ellos para implementar soluciones basadas en datos. También, es responsable de monitorear y evaluar los resultados de estas soluciones y de actualizarlas según sea necesario
- MLE y MLOPS: Los MLE (Machine Learning Engineer) y los MLOPS (Machine Learning Operations) son dos especializaciones recientes, que se enfocan en el diseño, desarrollo y mantenimiento de modelos de Machine Learning. Por un lado, un MLE se enfoca en el desarrollo y en la implementación de los modelos. Su cargo incluye tareas como la selección de algoritmos, la preparación de datos, la evaluación de modelos y la optimización de modelos. El objetivo principal de un MLE es desarrollar modelos de Machine Learning eficientes y precisos para una amplia variedad de aplicaciones. Por otro lado, un MLOPS se enfoca en la gestión de los modelos a lo largo de todo su ciclo de vida, incluyendo la automatización de la integración y el despliegue de los modelos, la monitorización en tiempo real y la gestión de la calidad de los datos. El objetivo principal de un MLOPS es garantizar la calidad y la confiabilidad de los modelos de aprendizaje automático en producción durante todo su ciclo de vida.
Jerarquía de Datos
Las ciencias que estudian el uso y aprovechamiento de los datos están en constante evolución y juegan un papel cada vez más importante en la toma de decisiones informadas y en el éxito de las organizaciones. Los Data Architect, Data Engineer, Data Analyst y Data Scientist son profesionales clave en este campo, y cada uno de ellos tiene un papel específico en el análisis y gestión de los datos. Juntos, trabajan para asegurarse de que los datos estén disponibles y preparados para su uso, y para extraer información valiosa que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas y a mejorar sus operaciones. El campo seguirá evolucionando, y es probable que surjan nuevos roles y tecnologías en el futuro, pero lo que es seguro es que los datos seguirán siendo un recurso valioso para las organizaciones. Conversemos.
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