Los 7 perfiles Big Data más buscados

Autor: | Última modificación: 9 de febrero de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Con el crecimiento de los datos, cada vez más empresas toman sus decisiones a raíz de la información que obtienen de esas grandes cantidades de datos. Por esta razón, buscan perfiles profesionales con conocimientos de todo el proceso, desde la introducción de estos datos hasta su análisis y protección. En este post, compartiremos los perfiles Big Data más demandados en el sector tecnológico.

Data Engineer (Ingeniero de datos)

La tarea de un Data Engineer es la de distribuir datos de manera accesible a los Data Scientist. Su perfil está más especializado en gestión de bases de datos y en sistemas de procesamiento y de programación. Es uno de los perfiles Big Data más cotizados en el sector tecnológico.

Podríamos definir un Data Engineer como aquel profesional enfocado en el diseño, desarrollo y mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos dentro de un proyecto de Big Data.

Data scientist (Científicos de datos)

El científico de datos analiza, interpreta y comunica las nuevas tendencias en el área y las traduce a la empresa para que puedan hacer uso de ellas y así adaptar sus productos y servicios y crear nuevas oportunidades de negocio.

Es el encargado de traducir la información para que los analistas puedan tomar decisiones. Para el perfil de científico de datos se precisan conocimientos estadísticos y conocimientos informáticos, además de conocer al detalle el sector de actividad de la compañía para la que trabaja.

Data Manager (Gestor de datos)

El objetivo principal de los Data Manager es supervisar los diferentes sistemas de datos de una empresa. Son los encargados de organizar, almacenar y analizar los datos de la forma más eficiente posible.

Este perfil cuenta con conocimientos relacionados con la informática y de uno a cuatro años de experiencia. Destacan en el mundo de los números, los registros y los datos en bruto. Sin embargo, también tiene que estar familiarizado con todo el sistema de data y tener una mente lógica y analítica con buena capacidad para resolver problemas.

Data Steward (Administrador de datos)

Este especialista es el responsable de velar por la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos. Su función es la de saber utilizar los datos dentro del proceso de negocio y presentarlos a toda la organización.

Un Data Steward es la persona encargada de llevar a cabo el uso de datos y las políticas de seguridad según lo determinado a través de iniciativas empresariales, actuando como enlace entre el departamento de IT y el comercial.

Data Analyst (Analista de datos)

Es otro de los perfiles Big Data más buscados en el área. Es el profesional que se encarga de procesar y realizar análisis estadísticos de datos entre las distintas fuentes de información relacionadas con la empresa. Una de las metas de este puesto es que descubran cómo se pueden usar los datos para sacar conclusiones y resolver problemas que se presentan en una organización. En pocas palabras, se encarga de adquirir, procesar y sintetizar datos.

Para sus objetivos, el Data Analyst utiliza modelos informatizados avanzados que le permiten extraer la información que necesita, analiza y evalúa la calidad de los datos, su significado y utilidad, y luego los presenta a través de informes.

Chief Data Officer (CDO)

Es el responsable de todos los equipos especializados en Big Data de la organización. Su función es la de liderar y gestionar datos y analíticas asociados con el negocio y asegurarse de que la empresa sea data driven. Es decir, es el encargado de la explotación de los activos de datos para crear valor de negocio.

Su función combina la rendición de cuentas y responsabilidad en cuanto a privacidad y protección de la información, calidad y gestión de los datos. Es una figura clave, ya que este profesional es el director digital de la empresa.

Citizen Data Scientist

Es el profesional que no tiene una formación específica en Data Scientist, pero que con su experiencia puede aportar valor. Es decir, son empleados no técnicos que pueden usar herramientas de ciencia de datos para resolver problemas comerciales. Su experiencia empresarial y su conocimiento de las prioridades de la organización les permiten integrar de forma eficaz la ciencia de datos y el desarrollo de machine learning en los procesos.

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